高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制方法

文章主要提出了一种新的基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像相干斑噪声抑制的算法。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发,论述了通过传统的滤波方法．在抑制高分辨率SAR图像的相干斑噪声的同时损失了大量的边缘信息和纹理细节而采用小波变换降噪的优越性和必要性;其次详细地论述了在小波域中如何利用高频局部的统计特性和分解尺度大小来选取滤波窗口尺寸进行滤波;最后通过实验结果说明了此方法比采用传统的固定窗来实现对高分辨率SAR图像的降噪、保留边缘信息和纹理细节有着更好的性能。     

考虑小波数相关性的SAR图像去斑算法

SAR(合成孔径雷达)发射的相干信号之间会使图像产生相干斑点噪声,严重影响SAR图像的应用,需加以抑制。通过研究分析,一副图像小波分解之后的小波系数在幅度、符号之间具有强烈的相关性,由此提出了一种小波去斑算法,该算法考虑了小波系数幅度、小波系数符号之间的相关性。利用合成斑点噪声图像和实际SAR图像验证了该算法的有效性。结果表明:该算法在抑制SAR图像斑点噪声的同时,具有更好的边缘细节保持能力,提升了SAR图像后续应用效能。     

一种基于改进高斯滤波器的水平集停止项函数

水平集算法为了克服噪声对其演化过程的影响,通常在速度停止项中使用高斯滤波器。但高 斯滤波器在滤除噪声的同时也模糊了图像的边缘,而水平集是一种以边缘力为演化动力的算 法,因此以模糊图像的边缘力为演化动力通常使传统水平集算法产生错误的分割结果。为此 ,对水平集函数的速度停止项进行了改进。首先,改进后的速度停止项函数使用一种新的高 斯滤波器,该滤波器通过在x和y方向上选用不同的高斯尺度,从而使滤波器在去噪 时较好地保留图像边缘等重要信息。接着,对新高斯滤波器长轴和短轴的尺度估计方法进行 了研究。最后,再将本文的速度停止项带入到水平集演化方程中,对图像进行演化运算。实 验结果表明,采用此方法能够使水平集方法获取更好的分割结果。     

SAR图像强回波目标检测的偏态分布方差方法

对复杂背景下的SAR图像强回波目标检测问题进行了研究,提出了基于偏态分布方差的自适应检测算法。首先设计一种新的基于偏态分布模型的方差滤波器,偏态分布方差滤波器可减少相干斑噪声对检测的不良影响,提高图像方差的差异性,即强目标回波边缘灰度方差相对于强目标回波灰度方差、背景杂波灰度方差更小。其次,算法改进了根据图像复杂度自动选取阈值方法,通过自适应检测小方差像素,实现强回波目标检测。仿真结果说明该算法能够对SAR图像强回波目标较快地进行准确检测。相比方差特征法(VAR)和扩展分形特征法(EF)在检测速度与虚警率方面均具有较大的优越性。     

基于Sigma方法的SAR图像斑点噪声滤波器

文章基于传统Sigma滤波器,提出了一种新的SAR图像滤波方法。首先,分析指出传统Sigma滤波器处理复合噪声和保持弱边缘的能力较弱的缺点。然后,改进Sigma滤波器的δ-条件,使之更加适应复合噪声分布条件下的SAR图像滤波。提出了灰度中心偏移的Sigma滤波（GCOSF）,增强Sigma滤波器保持弱边缘的能力。在GC...     

基于改进SIFT的SAR图像与可见光图像配准

针对SAR图像与可见光图像的自动配准问题,提出了一种基于尺度不变特征(SIFT)的SAR与可见光图像配准算法。算法首先对SIFT主方向的检测进行了优化,利用特征点邻域内边缘局部极大值点的梯度方向作为特征点的方向,并以去均值归一化互相关系数为相似性度量进行特征点对匹配,然后通过随机抽样一致性算法(RANSAC)剔除误匹配点对,最后利用剩余的特征点对实现SAR与可见光图像的自动配准。实验结果表明,本算法对不同分辨率图像和不同旋转角度图像具有较好的适用性,在正确匹配点的比率和定位精度方面都优于原始SIFT算法和Harris算法。     

SAR图像斑点噪声抑制技术的定量评估研究

合成孔径雷达SAR得到广泛的应用和研究,因此SAR斑点噪声抑制技术也受到了普遍关注。各种斑点滤波器的技术途径各不相同,对斑点噪声的抑制效果也就各不相同。文中在研究SAR图像基本特性和国内外现有的斑点滤波器的基础上,参照相关SAR图像质量指标,提出定量评估SAR图像斑点抑制技术的指标体系,给出各指标在实际应用中的测量方法。计算机仿真结果证明了指标的有效性。     

基于联合隐马尔科夫模型的SAR图像去噪方法

提出一种联合隐马尔科夫模型的SAR图像去噪方法。基于贝叶斯准则估计隐马尔科夫树状模型的参数集合,得到各小波系数的期望值和收缩系数;引入二阶马尔科夫随机场模型去除小波系数尺度内的相关性,根据每个小波系数邻域内所有小波系数的隐状态和收缩系数,计算得到新的收缩系数,并对各小波子带的小波系数进行收缩,从而有效复原无噪声图像。实验表明,方法具有很强的噪声抑制能力,相对隐马尔科夫模型大幅提高了等效视数,且较好地保持了边缘。     

基于Rician分布的SAR图像MRG目标提取算法

针对SAR图像特有的乘性噪声和非恒虚警统计特性很难正确提取目标的问题,本文提出了MRG算法对SAR目标进行检测。首先用MRF-ICM算法对SAR图像进行后向散射系数的复原,再在复原后的幅度上叠加相位信息后引入Rician分布寻找自适应的最佳局域Gabor滤波器参数对SAR图像进行目标提取。和以往的算法相比,MRG算法充分利用了SAR图像幅度和相位中所携带的信息,能更准确地提取目标。实验表明:该方法能取得很好的目标检测效果,后期提取出的目标更符合实际目标形态,具有较强的通用性。     

基于小波变换的SAR相干斑抑制方法研究

SAR图像固有的相干斑噪声恶化了其成像质量,如何有效抑制相干斑噪声并保留SAR图像的细节信息是研究的一个热点问题。基于SAR相干斑乘性噪声模型,根据小波阈值处理的原理,分析小波滤波在SAR相干斑抑制中存在的关键问题和硬、软阈值处理中存在的不足,提出一种新的阈值函数,并利用均方误差和峰值信噪比指标对相干斑抑制效果进行评估。实验结果表明,新的阈值函数在有效抑制相干斑噪声的同时还保留大量SAR图像的细节信息,较硬、软阈值函数有更好的滤波效果。     

高分辨率SAR图像分割及目标特征提取

提出了一种非监督SAR图像快速分割算法,对分割得到的目标区域进行特征提取.分割方法利用固体热扩散模型与图像尺度空间的等价性,在SAR图像初始分割的基础上,引入最大后验概率矩阵的各向异性多尺度平滑,在保持图像结构信息的同时滤除斑点噪声对于分割的影响.然后提取目标区域6个特征以详细描述目标,实验结果表明：该方法计算速度快,能够从获得的目标区域得到大量有用的信息.     

基于边缘信息的SAR与可见光景像匹配算法

SAR(合成孔径雷达 )与可见光图像由于成像机理的不同 ,直接进行基于图像灰度信息的匹配定位很难达到实际应用的要求。边缘是图像最基本的特征之一 ,文中提出一种基于边缘信息的 SAR与可见光景象匹配算法。该算法针对 SAR与可见光图像的特点 ,利用小波变换结合模糊中值加权滤波 ,取得有效的边缘信息 ,利用图像的边缘特征结合相关峰值特性分析的后处理方法进行匹配 ,并采用多分辨率分级搜索技术减少计算量。实验证明本算法匹配精度高 ,稳定性好     

一种新的非线性干涉SAR噪声抑制方法

现有的常用于干涉SAR相位图噪声抑制的非线性滤波法主要有模糊中值滤波和模数滤波，这两种方法都会引起比较大的图像边缘模糊，从而降低后续处理的精度。邻域平均法是一种非常经典的图像降噪方法，它具有较好的边缘保持特性。论文结合干涉SAR相位图的特性，改进了邻域平均法的邻域甲均值计算公式，有选择地利用邻域平均值代替当前像素点的值，提出了一种适用于干涉SAR相位图降噪的新的非线性滤波方法一条件邻域平均法，它具有更好的边缘保持特性。在理论分析和比较条件邻域平均法与模糊中值滤波和模数滤波方法的基础上，采用ERS1／2干涉SAR数据对论文提出的方法和所作的分析进行了验证。     

改进多尺度Canny算子在SAR图像边缘提取中的应用

着重讨论了在原始Ｃａｎｎｙ算子基础上提出的一种改进算法。其主要特点在于将多尺度分析的概念引入到基本Ｃａｎｎｙ算子中，从而改善了Ｃａｎｎｙ算子的检测性能，使其更加适应合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像受噪声影响较大的特点。最后在原始ＳＡＲ图像基础上，将改进的算法与基本Ｃａｎｎｙ算子及其它几类边缘检测算子作了性能对比实验。实验结果显示了改进Ｃａｎｎｙ算子的良好检测性能。     

基于改进Hausdorff测度和遗传算法的SAR图像与光学图像匹配

提出了一种新的基于边缘的合成孔径雷达（SAR）图像与光学图像匹配算法。在这种算法中，首先针对SAR图像低信噪比（SNR）与乘性噪声模型的固有特性提出了一种边缘特征的提取方法。在获取光学图像与SAR图像边缘图的基础上，根据Hausdorff距离具有强抗干扰能力和容错能力的特点，采用了改进的Hausdorff距离作为相似性测度。在搜索策略上，根据遗传算法的固有的并行性，采用遗传算法来加快搜索的速度。通过大量基于同一地区的光学图像与SAR图像匹配的试验结果表明，这种算法鲁棒性好，匹配精度高，计算速度快。     

一种检测ＳＡＲ图像边缘的方法

传统算法不能很好地解决合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像边缘检测问题，为此提出了一种改进方法：将Ｈaralick曲面拟合法和改进的广义模糊算子（ＧＦＯ）两种算法相结合，分别独立求出ＳＡＲ图像边缘，然后将分别求出的图像边缘合并，得出最终边缘，用实际ＳＡＲ图像对该算法进行检验，验证了该算法的有效性。     

基于贝叶斯估计的非平稳SAR图像自适应小波滤波

合成孔径雷达(SAR)的相干斑噪声严重影响图像质量、降低图像的可判读性。本文提出的滤波方法，将通用小波阈值滤波方法和基于图像局域统计特性的滤波方法相结合。针对非平稳SAR图像的不同区域采用不同的方法调整小波系数，具有自适应能力。分析了噪声在小波变换域中的分布和统计特性，用高斯混合模型来对其进行描述。采用期望最大似然(EM)算法迭代出小波系数的分布参数。最后用贝叶斯估计得出真实图像的小波系数。在仿真实验中，将该方法与经典的局域统计方法以及通用的小波阈值去噪方法进行了比较。结果表明，本文的方法能对非平稳SAR图像进行更有效的滤波。