一种新型的空域SAR图像相干斑抑制方法

为了有效抑制SAR强度图像中的相干斑噪声,提出一种改进Sigma滤波并结合Gamma MAP滤波的空域相干斑抑制方法。首先利用阈值判断法判断并保留强点目标,然后结合SAR图像分布模型和MMSE准则判断Sigma区间,其中可以根据图像局部统计特性自适应调整窗口尺寸,最后选择Sigma区间内像素进行Gamma MAP滤波。实验结果表明:对于星载和机载SAR图像,在相干斑噪声抑制和边缘纹理细节信息保持方面,该方法较其他常用的空域相干斑抑制方法具有明显的优越性,能极大地提高SAR图像判读和目标识别能力。     

极化SAR图像滤波方法对比分析

随着遥感技术的快速发展,极化合成孔径雷达（Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR）已成为遥感领域重要的全天时、全天候对地观测方式。但是,基于相干成像原理的PolSAR图像会受到相干斑的影响,导致精确度下降。为了提升图像质量,减少相干斑滤波影响,文章对比分析了常用的典型极化SAR图像去噪方法,介绍了各类方法的特点,以期为雷达遥感图像的应用提供参考。     

基于描述方法的SAR图像分割*

针对减少SAR图像分割中自由参数的问题,提出了基于最小描述长度的SAR图像分割方法。该方法经对数变换将SAR图像乘性噪声转换为加性噪声,对其建立描述模型,在描述长度最短意义上计算出重建图像,在假设SAR图像各区域实际地物后向散射特性对应的像素值恒定的前提下,该重建图像即为SAR图像的分割结果。该方法在分割的同时很好地抑制了SAR图像的相干斑噪声,保留了原始SAR图像的区域边界,并且不需要参数调节,整个分割过程自动完成,是一种非监督SAR图像分割方法。给出了该方法的具体实现步骤,实验结果验证了该方法的有效性。     

基于线性规划的SAR图像相干斑抑制算法

通过雷达图像优化,能提供高质量源图像.针对传统的软阈值搜索方法由于没有考虑图像本身的分布特点,容易造成各子带去噪的不平衡,从而影响SAR 图像重建的问题,为了进行SAR图像相干斑抑制,提出了一种新的最优阈值确定算法,结合经典的线性规划理论,把最优阈值搜索问题抽象为线性规划问题,再利用简单的图解法求出对不同分解层的小波系数进行最优阈值确定,保证了不同应用背景下的阈值选取的最优性,从而获得了更好的相干斑抑制效果,为SAR图像的压缩、传输和重建等处理过程提供了更好地源图像.仿真证明,算法在保证SAR图像相干斑噪声抑制效果,相比其它算法能更好的细节信息,可提供视觉优化的SAR图像.     

SAR图像去斑方法

合成孔径雷达图像固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译程度，影响了后续目标检测、分类和识别等应用。因此，SAR图像的相干斑抑制问题一直是SAR图像应用的重要课题之一。一个理想的去斑算法应该在平滑的同时保持图像的边缘等细节不受损失，目前存在各种各样的算法，但没有一种方法能够完美的满足这一要求。本文对SAR图像的相干斑抑制问题进行了全面系统的研究，分析了相干斑的形成原因，总结了目前存在的相干斑抑制算法的主要思路，介绍了具有代表性的算法，并对各种算法的性能进行了定性分析和比较，给出了去斑算法定量评估方法，展望了SAR图像相干斑抑制的发展方向。     

一种改进的SAR图像LEE滤波算法

针对SAR图像相干斑滤波中存在的降低相干斑与有效保持细节信息这一矛盾,研究了常用空域滤波算法,在此基础上,将中值滤波与增强LEE滤波相结合,改进了LEE滤波算法,该方法能够在滤除相干斑的同时很好地保持图像的边缘及细节纹理信息。     

基于纹理分类的极化SAR图像滤波方法

关于雷达图像优化,提高分辨率的问题,场景较为复杂的图像,固有噪声图像效果不够理想,对具有不同统计特性的像素点缺乏精确的区分。由于传统参数估计方法降噪效果不足,为解决上述问题,提出了一种基于纹理特征分类的参数估计方法。首先计算极化总功率图像的灰度共生矩阵,并提取纹理特征矢量,用K均值聚类的方法进行分类。然后根据分类结果,在滑动邻域窗内选取与中心像素同类别的像素用于参数估计。实验结果表明,改进的纹理分类的滤波方法具有更好的降噪效果,对于复杂场景的极化SAR图像表现了较大的优越性。     

基于NSCT的SAR与可见光图像融合方法

为了更好地将可见光图像与噪声干扰严重的合成孔径雷达图像融合, 提出了一种最大尺度硬阈值去噪的方法, 在此基础上设计了一种融合规则, 根据噪声和信号在NSCT(nonsubsampled Contourlet transform)域的分解系数特性, 将NSCT分解的最大尺首先进行硬阈值去噪, 其他高频尺度与最大尺度对应的像素点取值方式保持一致, 在低频系数采用“简单绝对值取大”的融合规则, 最后进行NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明, 该方法能有效抑制斑点噪声, 并能充分保留源图像重要特征。     

SAR图像相干斑抑制研究进展

相干斑抑制是SAR图像处理领域的研究热点之一,也是SAR图像解译和应用中的关键步骤,因此SAR图像的相干斑抑制算法具有重要的研究价值。在简要介绍SAR图像相干斑的产生机理和数学模型的基础上,综述了国内外相干斑抑制的最新研究成果,重点分析了空域滤波和变换域滤波两类方法。从算法的可行性角度出发,分析了几种具有代表性的相干斑抑制方法及其优缺点,总结了常用相干斑抑制效果评价指标,最后对今后工作方向进行了展望。     

一种抑制SAR图像相干斑的空域滤波算法

为在保护SAR图像边缘特征的同时有效抑制乘性相干斑噪声,提出了一种空域滤波新算法。该算法以负指数衰减型加权滤波模型为基础,通过将SAR图像多种局部统计参量巧妙结合作为联合衰减因子,形成与SAR图像区域分布特性相适应的负指数型加权系数;同时采取两次滤波策略,先由预滤波削弱SAR图像相干斑噪声并估计获得更精准的局部统计参量,然后借助精细局部统计参量再对原SAR图像实施精细滤波。实验结果表明,与多种抑斑算法相比,该算法在SAR图像抑斑与边缘保护方面均获得了更好的性能。     

指纹图像预处理方法

针对指纹图像方向性强的特点,构造了方向加权模板,在对文献[4]提到的二值化方法作一定改进的基础上提出了一套有效的预处理方法,实验结果证明,该套算法处理效果好、速度快,有较高的使用价值。     

基于特征点的合成孔径雷达复图像自动配准算法

提出了一种干涉合成孔径雷达复图像对的自动配准算法,利用Harris特征点检测算子,完成了特征点检测;根据匹配点对之间最大相关和距离相近的结论设计了匹配算法,进行了特征点对的匹配;首先通过Harris特征点检测算子提取特征点;其次根据提出的匹配算法建立点的对应关系;最后利用两步法完成复图像的亚像元级配准;实验结果表明,该算法具有较高的配准精度。     

基于特征融合卷积神经网络的SAR图像目标检测方法

针对合成孔径雷达图像目标在背景复杂、场景较大、干扰杂波较多情况下检测困难的问题,设计一种层数较少的卷积神经网络,在完备数据集验证其特征提取效果后,作为基础特征提取网络使用。在训练数据集中补充复杂的大场景下目标训练样本。同时设计一种多层次卷积特征融合网络,增强对大场景下小目标的检测能力。通过对候选区域网络和目标检测网络近似联合训练后,得到一个完整的可用于不同的复杂大场景下SAR图像目标检测的模型。实验结果表明,该方法在SAR图像目标检测方面具有较好的效果,在测试数据集中具有0.86的AP值。     

基于数据预处理的专家反评估方法

科技评价活动中往往存在不可靠的评审数据,直接用这些数据反评估专家的水平可能会导致误差甚至得出错误的结果。为解决该问题,根据不可靠数据只会分布于评审数据两端的特点,使用格鲁布斯测试法检测评审数据中的异常点,采用欧氏距离作为评估指标,再结合累计数、命中率、成功率等指标,确定专家的评审水平。实验结果证明,该方法得到的评估值更可靠。     

基于卡尔曼滤波的SAR图像边缘检测方法

针对传统 Canny 边缘检测算法对合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑噪声抑制程度 太高,导致大量边缘的真实信息丢失问题,提出一种新型 Canny 算子边缘检测算法。首先建立 合适的非对称半平面区域(NSHP)图像模型,将空间模型转换成卡尔曼滤波可适用的系统状态方 程;然后用“预测+反馈”的方式对图像去噪;最后通过双阈值算法提取图像的边缘。仿真实验表 明,该方法可以有效地抑制 SAR 图像中的相干斑噪声,同时能较好地保留图像的边缘信息,相 对于传统的 Canny 算法有较好的检测效果。     

基于相位相关法的SAR图像配准

图像配准是INSAR技术中关键的一环.可见光图像配准中的相位相关法,因为对噪声具有很高的稳健性,使用相当普遍.针对SAR图像特点,在相位相关法原有基础上,提出几点改进.特别是边缘模糊方面,从信号处理原理角度进行了深入的分析,并且在MATLAB环境下仿真得到验证.通过在原有相位相关法的基础上的几处改进,配准的速度和精度有很大提高,满足了INSAR对两幅SAR图象配准的精度要求,为INSAR下步的相位解缠提供了很好的基础.实验证明了该方法的有效性,可以作为INSAR中关键的一步.     

基于Contourlet变换的多波段SAR图像融合

针对不同波段SAR图像的融合,该文提出了一种在Contourlet变换域融合的方法,利用Contourlet变换的充分表示图像边缘信息的能力,将图像分解为低通系数和不同方向的高频系数,对方向高频系数定义一个边缘信息量测指标,选择量测指标大的系数作为融合系数,解决了小波变换融合中图像边缘信息容易丢失的问题。通过对两波段SAR图像进行融合实验并与小波变换融合结果比较,在视觉特性与统计因子客观评价上均取得了更好的效果。     

一种改进的基于小波变换的SAR图像压缩编码

由于SAR数据图像与光学传感器数据特点有所不同,因此一般的适合光学图像的压缩算法并不一定适合雷达图像。文章根据SAR图像的特点对SPECK算法进行了改进。用此改进方法对SAR图像进行处理,通过与SPIHT算法的比较分析可以看出,该算法从各个方面都明显优于传统的SPIHT算法,而且这种方法有较好的视觉特征,有利于进行图像的校准和目视解译。     

基于改进水平截集算法的SAR图像海岸线检测

合成孔径雷达(SAR)图像海岸线检测,在自动导航、地图绘制等海洋应用方面具有重要意义。水平截集算法是一种基于人类视觉特性的边缘检测方法。由于它具备检测效果好、抗噪能力强等优点,因而在海岸线检测方法的研究和应用两方面倍受关注。然而,水平截集算法由于迭代方式复杂等原因在应用于分辨率较大的图像时,检测速度比较慢,限制了它在工程应用中的实用性。针对SAR图像,提出一种基于水平截集算法的改进算法,先在低分辨率图像中用水平截集算法进行粗略检测,得到贴近真实海岸线的轮廓线,然后将轮廓线映射到高分辨率图像上,继续用水平截集算法进行检测,最后得到精确的结果。实验中使用Radarsat ScanSAR图像证明该方法可大大加快检测速度,通过与原水平截集算法的检测效果进行对比,新方法没有降低检测效率。     

基于边缘检测的SAR图像快速滤波

对SAR图像的滤波方法进行了研究,在研究SAR图像经典滤波方法的基础上,研究了一种在边缘保持、滤波效果及滤波速度上综合效果最佳的滤波方法。首先使用一种边缘检测算子检测边缘方向,然后在边缘区沿边缘方向进行滤波,在非边缘区域使用统计局域方差系数方法滤波,最后以实验证明了这种方法是有效的。