基于复Bandelets的自适应SAR图像相干斑抑制

针对SAR图像统计特性,构建具有良好的平移不变性、方向选择性和自适应近似最优匹配性能的复Bandelet基函数,并提出一种相干斑抑制算法.该算法基于全变差构建复Bandelet寻优的目标函数;采用广义交叉验证准则,在不需要估计噪声方差的情况下,自适应获取各个分解层的渐进最优阈值.实验与经典空域滤波、基于小波、双树复小波和Bandelets的滤波方法进行了比较,结果表明基于复Bandelets的滤波方法在有效滤波的同时更好地保护了图像的几何结构信息,客观衡量指标和视觉效果都有较明显的改善.     

一种新的高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制算法

提出了一种新的基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达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该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。     

一种新的SAR图像相干斑抑制算法

针对经典局域统计自适应滤波器的窗口大小问题,提出了一种新的用于抑制合成孔径雷达图像相干斑噪声的滤波算法.基于SAR图像的统计特性,窗口大小根据区域特征自动调整,尽可能将窗口调整为包含同一均匀区域,从而在保持细节的同时尽最大可能地抑制斑点噪声.实验结果表明,本算法不仅有效抑制了SAR图像的相干斑,保持图像的边缘细节.而且有着良好的图像视觉效果.     

SAR相干斑AWMAP抑制算法

MAP滤波器是一种常用的抑制SAR图像相干斑噪声的滤波器。针对SAR图像的特点提出了一种自适应窗口MAP算法（AWMAP），它根据窗内像素点的统计特征自适应调节窗口大小来增强噪声抑制性能。实际SAR图像处理表明，AWMAP算法在抑制噪声斑点和保留图像细节方面较原方法都有较大的改进和提高。     

基于混合迭代滤波的SAR图像相干斑抑制

该文将变窗Lee滤波与自蛇扩散结合,提出了一种抑制SAR图像相干斑噪声的混合迭代滤波新算法,并给出了SAR图像噪声方差的一种有效估计方法。该算法首先估计SAR图像局部统计参量,进而通过改进的变窗Lee滤波对SAR图像进行平滑去噪,接着利用自蛇扩散去除Lee滤波难以平滑的孤立点噪声与边缘噪声。在Lee滤波与自蛇扩散的混合迭代中,Lee滤波的窗尺度随迭代次数的增加而增大,从而在保护SAR图像边缘细节的同时,同质区得到更好平滑。实验结果表明,与已有多种抑斑算法相比,该文算法在SAR图像抑斑与边缘保护方面均获得了更好的性能。     

基于小波变换的高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制研究

论述了基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像的相干斑噪声进行抑制.首先从SAR图像相干斑噪声的产生机理出发,论述了在SAR图像中采用小波变换对相干斑噪声滤波的优越性和必要性;然后详细论述了在小波变换域中如何对相干斑噪声进行有效的滤波,同时利用小波细节子图像提供的信息来检测边缘和纹理细节;最后通过实验结果说明了此方法不但对高分辨率SAR图像相干斑噪声有良好的抑制作用,而且还尽可能多地保留了目标特性和纹理细节,使图像的视觉特性良好.     

基于散射模型的极化SAR图像相干斑抑制算法

针对地表目标散射具有随机取向特性,给出一种新的基于散射模型的极化合成孔径雷达相干斑抑制算法。首先将去取向理论用于相干斑抑制的预处理过程,之后在考虑图像中存在混合散射像素的情况下,通过Freeman分解将像素分成4种散射类型,利用欧式距离分类器对像素进行无监督分类,最后按最小均方误差准则对图像降斑处理。利用美国宇航局喷气推进实验室(NASA/JPL)的AIRSAR系统实测数据进行实验,结果表明,文中方法由于考虑了图像中目标散射的随机取向特性和混合散射情况,并采用相应的处理方法,改善了像素初始分类结果,相干斑抑制效果和分类结果明显优于LEE的基于散射模型降斑算法。     

极化SAR相干斑抑制极化白化滤波器

相干斑抑制是合成孔径雷达(SAR)图像和极化SAR图像后处理的首要问题。该文针对最优的极化相干斑抑制滤波器极化白化滤波器(PWF)仅输出一个强度图像的缺陷,对 PWF进行了改进,得到了各个极化通道的强度图像。     

基于小波变换的SAR图像相干斑噪声消除方法研究

本文提出了一种基于小波变换的合成孔径雷达(SAR)图像相干斑消除滤波器.这种滤波器通过在小波细节子图像中减少小波分解系数的幅度来抑制相干斑噪声,同时利用小波细节子图像中提供的边缘信息来检测边缘和纹理细节,并保留其对应的小波分解系数值.实验结果表明,此方法除了对相干斑噪声有很好的抑制作用外,还保留了尽可能多的目标特性和图像细节,有着良好的图像视觉解译效果.     

一种新的各向异性扩散SAR相干斑抑制算法

该文提出了一种基于各向异性扩散偏微分方程以及鲁棒估计的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的相干斑噪声的算法.该算法利用SAR图像局部特性和鲁棒估计,建立了一种新的扩散系数,对均匀区域进行各向同性扩散,对边缘细节区域进行各向异性扩散,不仅可以有效抑制SAR图像的相干斑噪声,较好地保持边缘细节,而且处理所得的图像结果有着良好的视觉效果.     

基于ICA-SCS算法的极化SAR图像相干斑抑制

该文提出了采用基于独立分量分析的稀疏编码收缩(ICA-SCS)算法进行极化SAR图像相干斑抑制的新方法,结合软门限算子,有效抑制了图像中的相干斑噪声,保留了极化信息。实验结果表明,该算法具有较好的边缘保持和噪声抑制能力。     

一种用各向异性扩散方程抑制SAR相干斑噪声的方法

本文提出了一种基于各向异性扩散偏微分方程抑制合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑噪声的算法,简称DSADE算法。本算法根据SAR图像的局部特征在均匀区域各向同性扩散,边缘细节区域各向异性扩散,不仅可以很好地保持边缘细节信息,而且可以对其进行增强。实验结果表明,本算法不仅有效抑制了SAR图像的相干斑噪声,保持并增强了边缘细节,而且有着良好的图像视觉效果。     

基于无监督分类的多视极化SAR相干斑滤波

相干斑噪声是引起SAR图像降质的主要原因之一。多视极化白化滤波器(MPWF)是一种专门应用于多视极化SAR图像降噪的有效技术。其中,滤波器参数估计的精确度直接决定了其滤波性能的好坏。对此,该文提出了一种新的基于无监督分类的自适应窗算法。该算法以分类图像作为对象;在滑动矩形窗内以中心像素作为参照物,自动搜索与其同类的像素并用于MPWF参数估计。实验结果表明,与其他几种典型的算法相比,该法不仅有效地抑制了相干斑,而且对图像的纹理信息具有很好的保持能力。     

一种基于相干斑抑制技术的SAR图像编码方法

该文讨论了相干斑抑制技术中软阈值、硬阈值和Garrote函数去噪的方法,并对这些方法进行了比较;文中在讨论了嵌入式零树编码技术的基础上,提出了采用基于相干斑抑制技术的图像编码方法,利用该方法实现了对SAR图像数据的编码处理,给出了相应的处理结果。实验结果表明：在进行图像编码过程中对相干斑的抑制取得了较好效果。     

基于几何模型的SAR图像斑点噪声的抑制

斑点噪声的抑制一直是合成孔径雷达(SAR)图像处理的重要研究课题。本文利用几何模型对合成孔径雷达图像进行滤波。通过对几何模型除噪性能进行分析,提出了一个数值计算的改进格式。新的迭代格式能较好地保留图像的边缘、尖点和细节信息。最后对合成孔径雷达图像进行去噪实验,与小波阈值除噪、Lee滤波进行比较具有更好的滤波效果。     

结构保持的双边滤波极化SAR图像降噪

针对极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)图像相干斑抑制时结构保持的难题,该文提出一种PolSAR图像的双边滤波算法：结构保持的双边滤波(SPBF)。该算法通过结合边缘结构特征和地物散射特性,增强对PolSAR图像结构信息的描述,减少滤波时图像结构信息的损失,实现滤波性能的提高。该算法首先使用边缘检测模板在极化总功率图像(Span)上提取边缘方向,实现自适应选择滤波方向窗;其次,采用Freeman-Durden分解获取像素的散射机制,并根据极化数据的统计分布特性获取地物散射的聚类标记;最终在所选的方向窗中,以聚类标记图为掩膜,利用改进的双边滤波算法对PolSAR数据进行相干斑抑制。真实SAR数据的实验结果表明,该方法能够有效抑制相干斑噪声,同时提高了对图像的边缘、强点目标和极化散射特性的保持能力。     

基于小波-Contourlet变换与Cycle Spinning相结合的SAR图像去噪

由于合成孔径雷达（SAR）在农业、林业、水文、地矿、海洋、测绘等领域广泛应用,SAR图像质量和视觉效果提升成为了各国学者研究的热点问题。SAR图像的主要噪声源——相干斑噪声的抑制和去除显得越来越重要。本文通过分析了SAR图像的噪声成因以及其噪声模型。基于SAR图像的特性,本文结合小波变换和Contourlet变换各自的优点,提出了一种基于小波-轮廓波变换与图像循环平移结合的SAR图像去噪算法。本文所提出的算法不仅可以显著去除相干斑噪声,提高图像的信噪比,而且还具有平移不变性,可明显改善图像的视觉效果。实验结果表明:与单独使用小波变换去噪相比,本文算法的信噪比提高2分贝;与单独使用Contourlet变换去噪相比,本文的算法去噪后的图像更平滑,抑制了人造纹理产生,视觉效果得到了明显的改善。      

Bayesian-based Wavelet Shrinkage for SAR Image Despeckling Using Cycle Spinning

A novel and efficient speckle noise reduction algorithm based on Bayesian wavelet shrinkage using cycle spinning is proposed. First, the sub-band decompositions of non-logarithmically transformed SAR images are shown. Then, a Bayesian wavelet shrinkage factor is applied to the decomposed data to estimate noise-free wavelet coefficients. The method is based on the Mixture Gaussian Distributed （MGD） modeling of sub-band coefficients. Finally, multi-resolution wavelet coefficients are reconstructed by wavelet-threshold using cycle spinning. Experimental results show that the proposed despeclding algorithm is possible to achieve an excellent balance between suppresses speckle effectively and preserves as many image details and sharpness as possible. The new method indicated its higher performance than the other speckle noise reduction techniques and minimizing the effect of pseudo-Gibbs phenomena.