一种新的基于小波变换的SAR图像相干斑噪声抑制方法

本文从SAR图像相干斑噪声的产生机理出发,分析了各种滤波方法的优缺点后,在传统小波去噪的基础上提出了一种新的基于小波变换的SAR图像相干斑噪声抑制方法。该方法通过对小波分解后的高频区域进行二阈值分割,结合高频区域的方向特性和中值滤波方法,引入方向滤波窗口对不同分区进行不同的噪声抑制处理。实验结果证明了该方法的有效性,即此方法不仅拥有良好的去噪能力,而且能够很好的保持原图像的边缘信息.     

曲波变换域的SAR图像相干斑去噪

合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声降低了图像的质量,使得图像的可视化和解译变得困难,影响了后续的目标检测、分类和识别等应用。为此提出了一种在快速曲波变换域的SAR图像去噪算法。先将SAR图像分成均质区域、非均质区域和边缘区域。使用均值滤波器对均质区域的像素滤波,对于非均质区域的像素使用曲波硬阈值滤波算法处理,边缘区域的像素直接保留。实验结果表明,此算法能有效的去除SAR图像的噪声并保持图像细节。     

改进相似性度量准则的SAR-BM3D相干斑抑制算法

针对三维块匹配（BM3D）算法在合成孔径雷达（SAR）图像相干斑抑制时存在块相似性度量不准确的问题,提出一种改进广义似然比准则（GLR）的SAR BM3D相干斑抑制算法。该算法根据在光学图像去噪效果良好的BM3D算法,以变换域方法和非局部思想为基础,考虑SAR图像相干斑特性,采用概率相似性度量方法用于块匹配步骤,从而达到较好的相干斑抑制效果。实验证明,提出的算法对SAR图像的相干斑抑制可以获得更高的信噪比和更好的视觉效果。     

基于小波域马尔可夫随机场模型的SAR图像相干斑抑制算法

相干斑噪声是SAR图像的固有特点。对相干斑抑制的要求是在平滑噪声的同时,尽量保持原始图像的结构信息。现有的许多相干斑抑制方法各有优点和不足,没有普遍的适用性。基于图像在小波域的马尔可夫随机场模型(MRF)结构,结合SAR图像中相干斑噪声的统计特性,本文提出了一种新的小波域相干斑抑制方法。仿真及实测数据处理结果表明,该方法在有效抑制相干斑的同时,更好地保持了边缘结构。与小波域软阈值去噪方法和Lee滤波器相比,该方法在噪声平滑及边缘保持上都取得了较大的改进,并得到了较好的视觉效果。     

基于改进RHT的SAR图像机场区域提取算法

星载合成孑L径雷达(SAR)图像信噪比低,由于相干斑噪声和非检测目标的干扰,在其中进行机场目标检测及区域提取难度较大.针对上述问题,提出一种星载SAR图像机场目标检测提取算法.对原始SAR图像进行curvelet阈值去噪处理,抑制相干斑噪声并突出低灰度区域;根据灰度分布进行Otsu最大类间差分割,初步划分感兴趣区域(ROI);通过加入了最小二乘修正的随机Hough变换(RHT)检测机场跑道;最后基于跑道上选取的种子点区域生长得到完整的机场区域.实验结果表明,提出的算法解决了星载SAR在解译方面的难点,有效检测出机场目标并提取相关区域,具有较高准确率和鲁棒性.     

基于三维匹配块的SAR图像相干斑抑制研究

合成孔径雷达(SAR)图像中存在相干斑噪声,不能准确反映照射区域的散射特性,增加了信息提取的难度。三维匹配块(BM3D)算法是在变换域中的稀疏表示,将相似的图像块分到一个三维空间中,从而达到去噪的目的。通过对噪声模型特征的分析及参数设置,将适用于加性噪声模型的BM3D算法应用到乘性噪声中。采用仿真与传统方法对比表明,利用BM3D算法抑制相干斑噪声,其边缘保持指数达到了0.484 5,在降噪的同时又较好地保存了图像的细节特征,验证了算法的有效性。     

SAR图像相干斑噪声的各向异性扩散滤波算法

传统各向异性扩散滤波算法以梯度作为边缘检测与扩散系数生成的主要依据,当其用于抑制SAR图像中的乘性相干斑噪声时,存在对噪声敏感,边缘检测非恒虚警,扩散不均衡等问题,为此提出了一种新的各向异性扩散滤波算法.该算法利用平行窗通过比率运算生成边缘强度映射(ESM),然后利用ESM代替梯度作为边缘检测与扩散系数生成的主要参数,...     

SAR图像各向异性扩散滤波算法

为了抑制SAR图像中固有的乘性相干斑噪声,本文提出了一种基于各向异性扩散滤波的新算法。该算法首先将自蛇扩散引入经典的SRAD与DPAD算法各向异性扩散方程中,形成了一种带边缘增强功能的各向异性扩散新方程;然后利用改进Frost滤波系数作为扩散方程的新扩散函数,形成了一种既能有效抑制相干斑,又能较好保护边缘、抑制块效应现象的新扩散函数。实验表明,新扩散滤波算法在相干斑抑制、边缘保护、块效应抑制方面均比传统各向异性扩散滤波算法更优异。     

改进的基于curvelet域的SAR图像降斑方法

为克服curvelet硬阈值SAR图像降斑方法的不足,本文提出一种结合图像边缘方向特性的降斑方法。该方法利用曲波域内同一位置处不同方向上的curvelet系数提取图像的边缘方向特征,在curvelet硬阈值方法基础上做基于边缘方向特性的去噪处理,进一步抑制残余的噪声系数。为防止破坏图像中弱的细节边缘,引入一种边缘保持机制。实验结果表明,同curvelet硬阈值方法相比,本文的改进算法在提高SAR图像斑噪抑制能力的同时较好地保持了图像的边缘特征。     

改进型多项式匹配图像去噪算法的研究与应用

为进一步改善常规多项式匹配算法的去噪能力,针对常规多项式匹配算法容易模糊图像边缘/纹理等细节问题,提出一种基于边缘保护的改进多项式匹配滤波的算法。该方法在常规多项式匹配算法基础上,改进滤波窗口的选择方式,沿着图像纹理走向方向提取自适应滑动滤波窗口,选择具有最小匹配误差的窗口进行匹配滤波并作为最终输出结果。然后分别在灰度图像和实际CT图像进行测试,经数据验证表明,该方法在有效压制噪声的前提下能够保持边缘/纹理信息,峰值信噪比平均提升80%以上,均方根误差减少80%以上。认为和常规多项式滤波方法、中值滤波方法、双边滤波方法、边缘保持滤波方法、三维块匹配去噪算法和去噪卷积神经网络方法相比,改进方法能够有效提升图像视觉效果,满足图像应用要求,具有良好的应用前景。     

基于剪切波变换的SAR图像舰船检测

针对强噪声背景下合成孔径雷达图像中舰船检测困难的问题,提出了基于剪切波(Shearlet)变换舰船检测方法。首先利用Shearlet变换分解原图像;然后根据Shearlet高频系数在目标区域和背景区域具有不同的表现性质,将多方向多尺度的Shearlet系数进行融合,实现了噪声抑制和舰船目标增强;最后采用阈值方法分割出舰船目标。实测SAR图像数据的实验表明,所提出的检测方法在强噪声背景下,相对于传统恒虚警率方法和基于小波加强的方法,能够达到较高的检测概率和较低的虚警率。     

非下采样Shearlet变换耦合边缘制约的遥感图像融合算法

为了解决当前遥感图像融合算法因忽略了区域中像素点的边缘特征而导致融合图像中存在块效应以及模糊效应的不足,在非下采样Shearlet变换的基础上,设计了基于边缘制约模型的遥感图像融合算法。首先,将多光谱(MS)图像经过IHS分解,提取相应的亮度分量。然后,通过非下采样Shearlet变换,将全色(PAN)图像与亮度分量进行分解,获取各自的高频系数与低频系数。再通过图像的空间频率特征,建立低频系数的融合函数,对低频系数进行融合。并利用图像的区域平均梯度特征与图像区域中像素点的边缘能量特征,构造了边缘制约模型,对高频系数进行融合。最后,将融合后低频系数、高频系数经非下采样Shearlet逆变换和IHS逆变换,获取融合图像。实验结果显示,与当前遥感图像融合方法相比,所提算法的融合图像具有更高的清晰度,更好地保持了图像的光谱特性,消除了块效应以及模糊效应。     

一种基于数学形态学的灰度图像边缘检测方法

图像边缘包含图像的绝大部分有用信息,因而图像识别、匹配等具有很大的研究价值。传统的边缘检测算法去噪能力差、边缘定位能力低,而一般数学形态学算法提取的边缘清晰度不高,且不够平滑,难以满足图像处理的需要。采用序列多尺度结构元素分别对图像进行滤波,再灰度累加取均值,有效滤除噪声的基础上,尽量突出有效的边缘信息,去掉无效的细节信息。通过仿真验证,边缘定位精度高且平滑连贯,效果良好。     

基于改进Census变换的自适应局部立体匹配

针对现阶段局部立体匹配在弱纹理区域具有匹配精度低且过度依赖中心像素的缺点,提出一种基于改进Census变换的自适应局部立体匹配算法。首先根据中心像素领域的纹理复杂度采用自适应支持窗口改进Census变换,引入Tanimoto系数与Hamming距离算法结合,并融合颜色或亮度差的绝对值用作新的初始匹配代价计算。通过十字交叉域算法进行代价聚合并采用赢家通吃算法计算视差,在视差优化阶段采用左右一致法、迭代投票、插值填充和亚像素细化,针对边缘模糊化将改进的自适应中值滤波用作抑制噪声得到最后的视差图。实验结果表明,本文所提出的算法在Middlebury数据集上的平均误匹配率为4.39%,相较于其他改进的Census变换算法有明显提升,并在抗噪能力上具有一定的鲁棒性和适应性。     

基于自适应小波变换的陶瓷瓦鼓包检测方法

瓷砖表面缺陷检测是瓷砖生产过程中不可缺少的环节，针对具有复杂立体纹理干扰的陶瓷瓦表面鼓包缺陷，为了满足自动化检测的需要，本文提出一种基于自适应小波变换的陶瓷瓦表面鼓包检测算法。首先，提取出陶瓷瓦的红色通道图像，并进行高斯滤波的预处理，抑制噪声；其次，采用自适应小波变换、线性中值滤波的方法增强鼓包与背景区域对比度；最后，利用二值化和形态学的方法，得到鼓包区域的信息。实验结果表明，该算法可以检测具有复杂立体纹理干扰的陶瓷瓦表面的鼓包缺陷，检测准确率达到了98.5%，召回率达到了95.0%。