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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、分类和识别等的应用。本文对SAR图像的相干斑抑制问题进行了分析,总结了目前已有的相干斑抑制算法的主要思路,介绍了具有代表性的算法,并对这些方法进行比较分析,得出单个滤波器很难从去噪和边缘保持方面均达到最佳的结论。 相似文献
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《北京测绘》2019,(9)
针对传统小波阈值与维纳滤波方法对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像去噪后效果不太理想的情况下,提出了一种基于非局部均值与小波域维纳滤波联合的SAR影像相干斑抑制方法。首先,对SAR影像进行小波分解,将影像及噪声引入到小波域中;然后,对分解出的低频部分进行非局部均值处理,高频部分进行维纳滤波;最后,对处理后的低频和高频部分进行小波重构,得到去噪后的影像。实验结果表明,所提的去噪方法不仅能够有效去除相干斑噪声,而且较好地保持了图像的纹理结构等信息。与传统的小波阈值与维纳去噪方法相比,在等效视(ENL)数、峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)指标上有明显改善。 相似文献
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目前,小波阈值去噪方法简单有效,已成为图像去噪领域中常用的去噪方法.但传统的小波阈值去噪方法存在一些缺点,在去除图像噪声的过程中会出现去噪不彻底、噪声残留和噪声误判的问题.本文首先利用小波边缘检测算法确定图像边缘特征的小波系数;然后,根据噪声的方差设置优化阈值函数去噪,即在以往统一阈值基础上加以修改,使阈值能随着分解尺度的变化而改变,对传统的软闽值和硬阈值的优点予以保留,改进它们的缺点,生成一种新的阈值函数,使它在处理小波系数时更加灵活.经过优化的小波阈值去噪后得到平滑图像;最后,把小波边缘检测图像镶嵌入平滑图像中.实验表明,与传统的小波阈值去噪方法相比,该算法解决了传统阈值函数在去噪过程中出现的问题,进行有效去噪的同时保留图像的细节,使图像更加清晰,提高了信噪比. 相似文献
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极化合成孔径雷达(SAR)图像受相干斑噪声的影响,难以很好地保持结构特性,针对这个问题提出了一种采用3维块匹配小波变换的非局部均值滤波算法NL-3DWT(Nonlocal Filter based on 3-D Patch Matching Wavelet Transform)。该算法使用块匹配的3维非抽样小波变换对极化总功率图进行预滤波,在此基础上使用边界对齐窗提取结构相似像素,同时使用Sigma范围选择极化SAR数据的散射相似像素,共同构成相似像素集合;构建结构保持权重函数增大图像结构信息在块相似性度量时的权重,最终实现极化SAR图像结构保持的相干斑抑制。该算法增强了图像结构特征的表达,提高了结构相似像素选择的准确性,机载极化SAR数据实验结果表明,NL-3DWT算法能够在抑制相干斑噪声的同时,更有效地保持极化SAR图像的结构特性和极化散射特性。 相似文献
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合成孔径雷达（SAR）成像系统的热噪声和海杂波严重影响SAR图像自动目标检测的性能,去噪和均匀背景杂波是提高SAR图像目标检测性能的重要课题。根据SAR图像噪声功率一般存在于信号小尺度,没有跨尺度特征,而目标信号的边缘具有跨尺度的特点,本文提出了一种多尺度积信号增强和去噪的SAR图像船舰目标检测算法。本算法对SAR图像进行小波变换,应用多尺度积在小波域增强SAR图像船舰信号和均匀背景杂波,再对SAR图像进行目标检测。ERS SAR图像用于验证本文算法。仿真实验结果表明,新算法同传统的双参数CFAR检测算法、基于K-分布背景杂波的检测算法以及基于小波软阈值增强的检测算法相比,在虚警数和品质因数性能指标上均优于后几种检测算法。 相似文献
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针对全极化合成孔径雷达Pol SAR(Polarimetric Synthetic Aperture Radar)影像相干斑噪声严重的问题,提出了一种结合相似块匹配和线性最小均方误差原理的去噪方法。该方法首先在原始影像上实现相似块组的匹配,进而利用线性最小均方误差滤波器对影像块组进行滤波得到初始去噪结果;然后,同时利用原始影像和初始去噪影像的信息进行相似块组的重新匹配,并再次利用线性最小均方误差原理对重匹配影像块进行去噪,得到影像最终的去噪结果。利用模拟的Pol SAR影像和高分三号卫星Pol SAR影像进行了算法效果的验证。结果表明,去噪算法在显著抑制影像噪声水平的同时,也能较好地保持影像的边缘和极化特性等细节信息。 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
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海洋SAR图像小波Speckle滤波及边缘信息提取 总被引：4，自引：0，他引：4
以海洋SAR图像的speckle滤波和边缘信息提取为研究目标，构造了以低通带通窄和时域冲击响应系数分布呈左右对称为特征的小波滤波器。这些特征使该小波滤波器在处理突变信号方面具有优良的特性。应用该小波滤波器，采用Wiener滤波算法，对海洋SAR图像进行了speckle滤波及采用Prewitt算子对边缘信息进行提取。用几种经典小波函数采用相同的滤波算法和边缘增强算子进行了处理，并将它们的结果进行了对比分析。结果表明，虽然小波基函数在用于speckle滤波方面，稍逊其它几种经典小波基函数，但是在边缘信息保留方面，效果要明显优于其他小波基函数。 相似文献
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SAR图像斑点噪声抑制方法与应用研究 总被引：8，自引：4，他引：4
通过详细分析SAR图像的判读和应用斑点噪声的算法,得出:多视处理能有效地平滑噪声,但降低空间分辨率;基于空间域滤波算法能有效地平滑斑点噪声,但不同程度地损失边缘和细节信息;基于变换域的小波多尺度滤波可以较好地保持边缘信息,然而其滤波效果不理想。在此基础上提出利用小波分析技术把两种或两种以上的单个滤波方法进行融合,在有效去除斑点噪声时能够较好地保持边缘、细节和纹理信息。最后初步讨论在实际应用中应根据不同情况和要求选择相应的滤波方法。 相似文献
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本论文尝试讨论两个主题：主题一为利用主成分分析PCA方法应用于像元阶层资料融合技术的研究。主题二为应用Dempster-Shafer evidence theory方法于特征阶层数据融合技术的研究。在第一个主题中，由于合成孔径雷达的数据具有全偏极特性，在此选取了对植被较为敏感的HV极化合成孔径雷达数据，与具有光谱特性的光学SPOT数据做数据融合处理以利接下来的地物分类。首先，本研究利用小波转换技术来滤除合成孔径雷达斑驳噪声，在接下来融合步骤中，主成分分析出来的第一部分（PCI）是用做完滤除噪声后的合成孔径雷达取代，在数据融合后，进行地物分类是采用最大似然法来分类融合影像。在第二个主题中，利用全偏极雷达数据的极化特性结合SPOT数据的光谱特性，其主要目的是为了增加分类的精确度。首先使用李式滤波器滤除全偏极雷达数据噪声，接下来同样是使用采用最大似然法来分类融合影像，（不同的在于全偏极雷达影像使用Wishart几率分布，在光学影像采用multivariate Gaussian几率分布）将每个类别中每个像元属于某个类别的几率值计算出来，再利用Dempster-Shafer evidence theory来结合这些类别的机率值。最后产生出一张新的分类影像。实验的结果显示分类的精确度比较于未融合的资料都有明显提升的效果，也证明了此两个数据融合方法对于不同数据特性的融合都是很成功的。 相似文献
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Shiqi Huang Xinhua CaiShunxiang Chen Daizhi Liu 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2011
The interaction is quite complex between a ground object and an electromagnetic wave transmitted by synthetic aperture radar (SAR). In a ground resolution cell illuminated by a radar beam, there are many chaotic scatterers and the whole scattering echo has the chaotic characteristics which is usually described with the fractal theory, and the fractal dimension can be used to detect the change information for multitemporal SAR images. In order to improve the change detection effect with fractal model, this paper proposes a new multitemporal SAR image change detection algorithm based on the fractal model and wavelet transform (called FMWT algorithm). The FMWT algorithm has two advantages. One is insensitive to speckle noise; the other is that the change detection accuracy is improved, comparing with a general fractal change detection (GFCD) algorithm. Since the FMWT algorithm adopts the two-dimensional discrete stationary wavelet transform (TDDSWT) technique, it can obtain different direction sub-images and avoid down-sampling of the discrete wavelet transform (DWT). In the paper, not only the simulative data test has been carried out, but also the real natural disaster SAR images have been checked. Experimental results verify that the FMWT algorithm is feasible for multitemporal SAR image change detection, it is not sensitive to speckle noise of SAR images, and the performance of it is better than that of the GFCD algorithm. At the same time, the size of a sliding window will bring some affection in counting fractal dimensions. 相似文献
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基于小波的SAR影像纹理分析 总被引：4，自引：1，他引：4
在分析SAR影像特征的基础上 ,引入了基于小波的纹理提取方法 ,并采用第二代提升小波与双正交小波对SAR影像进行小波二级分解 ,提取影像各尺度上的小波特征系数。对机载的SAR影像进行了纹理分析及分类 ,得出了不同小波的分类分析结果。 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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用于末制导的SAR图像多子区实时匹配算法 总被引：2，自引：0，他引：2
为实现用于无人飞行器末制导的SAR实时影像与多源基准影像的匹配,提出一种新的基于子区位置关系约束的SAR图像匹配算法。首先将SAR图像进行对数变换,并进行小波包分解,在高频子图部分对小波包系数进行收缩,抑制噪声,然后利用断面检测法提取边缘。匹配中将SAR实时图分为多个子区,用子区灰度标准差和频谱直方图判别其可匹配性,并更新不可匹配区。将各子区位置分布关系用作匹配结果的约束条件。为保证算法实时性,匹配采用基于提升小波的金字塔分层搜索策略。用星载SAR图像和卫星光学图像进行了大样本匹配实验,实验结果表明该方法是一种能在精度、实时性和可靠性方面都能满足导弹末制导要求的实时匹配算法。 相似文献
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基于交互式分割技术和决策级融合的SAR图像变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
为免去去除斑点噪声的预处理操作及克服选择分布模型的限制,本文结合差异图的特点和一种不涉及分布模型的交互式分割方法,产生不同“种子点”下的变化检测结果后,再利用投票策略对其进行决策级的融合给出最终的变化检测结果。分割中,将每个像素的特征设为差异图及由静态小波变换分解差异图再丢弃高频系数后重构得到的各层表示中,其对应位置上的灰度值构成的矢量。此特征及决策级融合的策略使本文的变化检测技术对SAR图像中的斑点噪声具有一定的鲁棒性。在无需对SAR图像做预处理的情况下,对真实SAR图像数据集的变化检测结果,其效果优于其他相关技术的。 相似文献