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《测绘》2017,(1)
SAR影像噪声抑制一直是学术界重要的研究课题,SAR影像由于其自身的成像原理不可避免地存在着斑点噪声,极大地干扰了地物信息的检测、分类和识别,影响SAR影像的解译和地物信息的判读。因此,进行噪声抑制处理具有重要的现实意义。本文介绍了四种高效的SAR影像抑制噪声的算法,针对这几种降噪算法进行了对比试验,并通过定量的评价指标来分析并验证这四种降噪算法在抑制斑点噪声的同时保持影像边缘细节的能力。结果显示:空间域均值滤波和自适应中值滤波纹理特征保持能力强,处理之后的SAR影像更清晰,而频率域滤波算法抑制噪声能力虽强但纹理特征保持能力弱,处理之后的SAR影像会丢失地物特征信息,清晰度会降低。综合分析表明,自适应中值滤波对机载SAR影像噪声抑制作用要优于其他三种滤波算法。 相似文献
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基于à trous小波分解的SAR图像噪声滤除方法 总被引：1，自引：1，他引：0
合成孔径雷达(SAR)以其特有的全天时、全天候成像能力,在对地观测领域中发挥着重要的作用。由于雷达回波的相干性,SAR图像上存在着斑点噪声,为消除这种噪声,提出了一种基于à trous小波算法的组合滤波方法,该方法首先将SAR图像分解至静态小波域,然后对噪声的小波系数进行基于中值的平滑处理,最后对低频信号进行均值滤波。将此算法应用于新疆库车县的一幅RADARSAT图像进行斑点噪声滤波,并与另外3种典型的SAR图像滤波算法进行比较,结果表明,该方法不仅可以有效地去除斑点噪声,并且可以保持SAR图像的精细纹理结构。 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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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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改进Frost算子在SAR图像斑点噪声抑制中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
针对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声滤波的重要性以及存在的问题,对Frost滤波算法参数进行分析,指出了该算法等权滤波器在处理含有细节结构特征时存在盲目平滑的缺点,进而提出了改进方法.利用灰度差值计算权值,综合考虑滤波窗口内的强度信息,在一定程度上解决了盲目平滑的问题.实验验证了改进算法的有效性,并以斑点噪声指数和边缘保持指数为评价准则,通过与Frost算法比较,对改进算法在去除噪声和边缘保持方面的性能做了客观评价. 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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提出了一种新的斑点噪声的滤波方法，该方法基于小波分解的框架，采用小波域隐MRF模型，计算图像中表征像素纹理特征的隐状态参数的后验概率，以此后验概率作为权重因子对传统GammaMAP滤波算法进行改进。该算法被用于模拟SAR图像和真实ERS-1图像的Speckle抑制。试验结果表明，与传统Gam—maMAP算法相比，本文提出的方法能更好地抑制Speckle，并保持图像细节。 相似文献
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纹理特征向量与最大化熵法相结合的SAR影像非监督变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
合成孔径雷达(SAR)影像具有明显的斑点噪声,在变化检测中,一般需要考虑空间邻域信息。本文结合SAR影像丰富的纹理信息,提出一种考虑空间邻域信息的高分辨率SAR影像非监督变化检测方法,用基于灰度共生矩阵(GLCM)的32维纹理特征向量构造差异影像。通过最大化熵法自动选取阈值,对精度指标随窗口大小的变化进行回归分析,得到适合于变化检测的窗口为11×11。试验表明,本文方法优于马尔科夫随机场法,可以减小斑点噪声的影响,有效提高高分辨率SAR影像变化检测的精度。 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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有效地抑制或消除斑点噪声是SAR图像地学应用的前提，通过基于单视数SAR图像的Speckle统计特性和已发展的空间滤波算法分析。发展了一种改进的全方向动态窗口自适应SAR噪声滤波算法，该算法对处理的每一个像元可按图像边界细节划分为需要的全方向子窗口，利用相对标准差判断滤波窗口及子窗口内斑点噪声及边缘信息的存在情况，可实现滤波窗口大小动态调整和窗口内参加滤波像素的自适应选择，对ERS SAR SLC图像试验结果表明，该算法对单视数SAR图像具有较强的Speckle抑制能力。且可较好地保持图像的纹理边界细节信息，有一定的实用价值。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)在成像过程中由于回波的相干性而产生斑点噪声,严重干扰了图像的自动解译。根据SAR图像斑点噪声的特殊性,首先对影像进行对数变换,并使用àtrous运算法则对变换后的影像进行分解,然后通过贝叶斯原理估计修正小波系数。与自适应局域统计滤波和基于M allat分解的滤波算法进行分析比较,结果表明,该方法在噪声滤除和边缘保持方面效果较好。 相似文献
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改进SRAD模型在SAR图像斑点噪声滤波中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
斑点噪声的存在严重影响了合成孔径雷达(SAR)图像的应用,所以抑制斑点噪声显得尤其重要.斑点噪声各向异性扩散模型(SRAD)能较好地去除斑点噪声并保持边缘信息,但依然存在不足之处.在分析SRAD模型的基础上,结合增强Lee算法思想,将SAR图像细分为均匀区域、弱纹理区域和噪声发育不完全区域,针对不同区域采用不同处理方法,并加入了迭代终止条件.实验证明改进的SRAD算法具有更好的平滑效果和边缘保持能力. 相似文献
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由于SAR影像具有乘性相干斑噪声,某些对光学影像有较好检测性能的边缘检测算子,对于SAR影像并不适用,因此本文提出了一种将改进后的Ratio算子与Canny算子相组合的新方法。首先采用多种客观评价指标,得出经典方法中的Lee滤波能有效去除噪声,且最大限度保留了梯度信息,适用于边缘检测;然后对边缘检测具有恒虚警特性的Ratio算子进行改进,改进后的算子更利于影像归一化处理;最后利用改进后的Ratio算子与Canny算子组合成新方法。试验结果证明,组合后的新方法显著提高了边缘检测正确率和定位精度,改善了边缘连续性,具有一定的有效性和实用性。 相似文献
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提出了一种基于ICA算法的全极化SAR的滤波方法.首先对全极化SAR的四通道dB强度影像进行ICA变换,分离出信号及噪声分量,将噪声设为极小值,然后利用混合矩阵混合得到滤除噪声后的强度影像,结合原始相位信息,计算滤波后的散射矩阵.采用Foulum地物的EMISAR数据进行试验,并采用相干斑指数、均方差指数、边缘保持系数以及极化相关系数进行评价.结果表明,该方法不但能有效滤除影像的噪声,在边缘等细节信息保持上也具有较大优势.此外,滤波后影像虽散射特性发生改变,但维持了地物间的差异,在基于统计特性的精细分类、边缘信息及小目标检测方面仍具有较好的应用潜力. 相似文献