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合成孔径雷达 (SAR)图像一般都存在相干噪声 ,对地物信息的提取及 SAR图像应用的干扰非常严重 ,对此许多人提出了不少处理方法 ,并分析对比了多种滤波算法 ,认为改良 K -均值自适应滤波效果最佳。本文中分析了改良 K -均值自适应滤波法的数学基础的局限性 ,并采用了一种基于多分辨分析的滤波算法 ,该算法通过将噪声 (或较小的结构特征 )与较大的结构特征相分离 ,然后滤出噪声 (或较小的结构特征 ) ,从而达到消除斑点噪声的目的。实验结果证明 ,基于多分辨分析的滤波算法在消除 SAR图像的斑点噪声方面优于改良 K -均值自适应滤波法。 相似文献
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SAR图像斑点噪声的小波软门限滤除算法 总被引：22，自引：3，他引：19
本文介绍利用小波分析和软门限对合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像斑点噪声（Ｓｐｅｃｋｌｅ）进行抑制与滤除的算法。首先选择合适的小波基对合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像进行小波分解,应用Ｄａｖｉｄ Ｌ．Ｄｏｎｏｈｏ软门限理论,并且将其推广到２维信号。针对ＳＡＲ图像斑点噪声的特殊性,即在小波变换域内图像和斑点噪声的奇异性不同,选取合适的门限在小波域内滤波。最后进行小波反变换得到去噪后的ＳＡＲ图像。实验证明,该算法能 相似文献
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针对双边滤波在抑制SAR图像相干斑噪声的不足,本文提出了一种基于背景匀质性的改进双边滤波算法BH-IBF (Improved Bilateral Filtering algorithm based on Background Homogeneity),并将其应用于SAR图像斑点噪声抑制。BH-IBF以传统双边滤波作为基本框架,并利用了双边滤波器中的双边核函数描述像素灰度值之间的相似性以及相邻像素间的几何空间信息。然而,传统双边滤波存在不能有效地滤除强斑点噪声的缺点,并且SAR图像又因成像原理的缺陷导致强斑点噪声普遍存在。针对这些问题,BH-IBF设计了一种根据背景窗口的匀质性进行自适应样本截断的方法,并根据描述背景匀质性的指标自动获取样本截断的截断深度。此外,本文将自适应滤波窗口尺寸以及权重核修改的方案应用到BH-IBF中,以增强匀质区域的斑点噪声平滑强度以及异质区域的边缘信息效果。最后,使用自适应截断后的样本作为已调整权重核的双边滤波器的输入。实验数据显示,BH-IBF能够在有效保留SAR图像纹理信息的同时,获取较好的斑点噪声平滑性能。 相似文献
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基于小波分析的SAR图像斑点滤波及其性能比较评价 总被引：9，自引：1，他引：9
进行斑点噪声滤波是对SAR图像进行分割、分类和信息提取处理前不可或缺的处理步骤。该文首先简要回顾了各种传统的SAR图像斑点滤波算法。在充分考虑SAR图像斑点噪声乘性特征的基础上，对SAR图像进行对数变换，将乘性噪声转变为加性噪声，然后在对图像进行小波分解，采用软门限方法进行典型SAR图像斑点噪声滤波。归纳SAR图像斑点噪声滤波效果评价的5个指标，并将文中基于小波分析的滤波效果与传统的自适应局部统计斑点滤波器、Gamma-Map滤波器的滤波效果进行了全方位的比较。结果表明，该方法在图像均匀区域的辐射特性保持和斑点抑制能力，边缘、细小特征和点目标等结构信息的保持方面都优于传统的斑点滤波器。 相似文献
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提出了基于梯度的自适应光滑子函数滤波的新方法。对于干涉图中的点,通过梯度分为噪声点和非噪声点。在噪声点处,将包含噪声点的InSAR图像窗口拟合为二次曲面,然后用光滑子函数对拟合曲面进行平滑去噪处理,非噪声点处不进行平滑处理。通过这种方法有效抑制了斑点噪声,又同时做到使干涉图相位偏差较少和较好地保留了边缘信息。利用北京地区的真实ALOS数据进行滤波试验,并与几种常用的滤波方法进行比较和分析。通过均方根误差、峰值信噪比、边缘保持指数和标准相位偏差等量化指标,验证了基于梯度的自适应光滑子函数滤波方法的可行性与有效性。 相似文献
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高分辨率SAR影像斑点噪声滤除方法的研究 总被引：9，自引：6，他引：3
SAR影像中一般都存在着斑点噪声,它严重干扰了地物信息的提取与SAR影像的应用,影响了地物的判读,因此,抑制SAR影像斑点噪声对SAR影像的应用有着重要意义。本文首先分析了斑点噪声的产生机理及数学模型,然后介绍了滤除斑点噪声的方法,重点介绍了几种局域统计自适应滤波,总结了SAR斑点噪声滤除的两种数学模型作为构造SAR斑点噪声滤除方法的基础,然后针对几种典型的滤波算法进行了对比试验,最后提出了一套对这些滤波斑点噪声滤除效果的定量化评价指标,并运用到试验中,指导SAR影像斑点噪声的滤除以及滤波算法的构造。 相似文献
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Sanjay Shitole Mayank Sharma Shaunak De Avik Bhattacharya Y. S. Rao B. Krishna Mohan 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2017,45(3):451-462
In this paper, we propose an adaptive filtering technique for Synthetic Aperture Radar (SAR) images. A new windowing technique is introduced where the total window is divided into five equal sized overlapping sub-windows. The pixel to be filtered is a part of each of these sub-windows. A weighted mean of all sub-windows is computed for the pixel under consideration. The weights are accounted from a measure of heterogeneity calculated for each sub-windows. The filter is able to adapt automatically and adjust the speckle suppression strength based on local statistics. This allows the filter to preserve edges while strongly suppressing speckle over homogeneous areas. The proposed filter was compared with some well known SAR filtering techniques in terms of speckle suppression and edge preservation ability. Several experiments were performed on datasets acquired from both air-borne and space-borne SAR platforms. Some well known indices were used for quantitative comparison with other filters. Among the filters compared, the proposed filter shows good speckle suppression ability while still exhibiting reasonable edge preservation ability. 相似文献
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Huifu Zhuang Kazhong Deng Hongdong Fan 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2017,45(5):733-741
If a binary change map (BCM) is generated without considering spatial-contextual information, it can produce a number of false and missed alarms because of the significant speckle noise in synthetic aperture radar (SAR) images. Therefore, this paper first proposes the local continuity assumption of the changed and unchanged areas. Then, a new filtering approach to BCM of SAR images is proposed based on the voter model and spatial-contextual information. Experimental results indicate that the proposed approach can effectively decrease the detection noise, improve the detection accuracy of BCM and perform better than a median filter, mathematical morphological filters and a filter based on a Markov random field. 相似文献
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极化SAR图像自适应增强Lee滤波算法 总被引：1，自引：0，他引：1
精制极化Lee滤波算法以其简单、高效、健壮等优点在极化SAR图像处理解译中得到了广泛的应用。然而,此滤波算法存在明显的缺陷：扇贝效应和虚假细线。对此,本文提出增加一组均匀窗口及一组线性方向窗口,并采用大小自适应窗口机制,在同质度高的区域用大窗口滤波,在同质度低的区域用小窗口滤波,从而使得滤波窗口在形状和尺寸上都能自动适应实际场景。利用机载和星载全极化SAR数据进行的滤波实验结果表明,本文提出的自适应增强Lee滤波算法在同质区域的噪声抑制能力明显优于精制极化Lee滤波算法及改进的Sigma滤波算法,同时在保持点、线等细节信息方面也优于精制极化Lee滤波算法,并且能很好的保持图像中地物的极化散射信息。 相似文献
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合成孔径雷达（SAR）影像的应用越来越广泛,但斑点噪声很大程度上影响了SAR的应用。本文首先研究了常用斑点噪声滤波方法,在此基础上,将中值滤波与常用的Lee,Frost,Kuan滤波结合。实验结果表明,该方法在斑点噪声抑制及边缘保持上明显优于传统的滤波方法。 相似文献
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基于EMD-自适应滤波的干涉图去噪方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于EMD-自适应滤波干涉图去噪方法,该方法基于信号和噪声经过经验模态分解后在不同的IMF上有不同的特征,即先对信号进行经验模态分解,然后对各个高频IMF信号分别选用不同的滤波梯度参数进行自适应滤波处理,从初始干涉图上减去与斑点噪声所对应尺度信息,从而达到噪声抑制的目的。通过实验对比研究了该算法与Goldstein滤波、圆周期中值滤波、EMD分解方法和梯度-自适应滤波去噪的降噪效果。实验表明,该方法不仅能有效地去除InSAR干涉图的噪声,并且能很好地保持相位的细节信息和条纹的边缘信息。 相似文献
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基于复小波变换的SAR图像斑点滤波方法 总被引：1，自引：0，他引：1
斑点噪声的存在使得SAR图像的应用受到较大的限制.文中首先介绍了SAR图像斑点噪声模型以及几种常用的SAR斑点噪声抑制方法;然后对小波变换斑点噪声滤波方法进行分析,提出了基于二元树复小波变换的SAR图像滤波方法.实验比较表明,二元树复小波变换抑制SAR斑点噪声效果明显,较小波变换更具有优越性. 相似文献