基于改进扩散系数的各向异性扩散相干斑抑制算法

摘要

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)由于具有全天时、全天候等优势而广泛应用于各个领域。由于SAR图像特殊的成像方式使其具有相干斑，相干斑的存在严重影响了SAR图像的理解和解译，因此相干斑抑制一直是SAR图像处理领域一个亟待解决的重要问题。本文针对SAR图像，给出了三种改进扩散系数的各向异性扩散相干斑抑制算法。
　　主要研究内容如下:
　　(1)给出一种基于差分曲率的改进各向异性扩散相干斑抑制算法。由于原各向异性扩散相干斑抑制算法对均匀区域噪声平滑不充分，本文给出了基于差分曲率改进的扩散系数，改进的扩散系数将差分曲率和瞬时变差系数联合起来作为边缘检测算子，理论分析表明改进的扩散系数在均匀区域是真正意义上的各向同性扩散，可以很好地对噪声进行平滑。实验表明，改进后的算法具有较好的效果。
　　(2)给出一种基于条件信息量的改进各向异性扩散相干斑抑制算法。传统各向异性扩散的相干斑抑制算法用瞬时变差系数构建扩散系数。基于信息论匀质性度量，本文给出基于条件信息量的改进扩散系数。理论分析表明改进的扩散系数在SAR图像的异质区和同质区均满足Charbonnier准则。同时改进后的扩散系数是良态的，可以在迭代的过程中趋于收敛到真实解。并且改进后的扩散系数对噪声不敏感。实验结果表明，改进后的算法在噪声平滑和结构保持方面都有提高。
　　(3)给出了一种基于Gaussian-Gamma双窗的改进各向异性扩散相干斑抑制算法。由于Gaussian-Gamma双窗能够以概率度量SAR图像当前像素点是边缘的可能性大小。本文给出基于Gaussian-Gamma双窗改进的扩散系数。理论分析表明，改进的扩散系数在均匀区域是各向同性扩散，在异质区域是各向异性扩散以提高保持SAR图像结构和细节的能力。又由于改进的扩散系数是良态的，可以在迭代的过程中趋于收敛到真实解。实验结果表明，改进后的算法在噪声平滑和结构保持方面都有提高。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 论文的研究背景及意义

1．2 相干斑抑制方法的国内外发展现状

1．2．1 空间域滤波

1．2．2 变换域滤波

1．2．3 基于偏微分方程的相干斑抑制

1．2．4 基于非局部均值的相干斑抑制方法

1．3 本文的主要研究内容和结构安排

第2章 一种基于差分曲率的改进SRAD算法

2．1 SRAD方法理论分析

2．1．1 SRAD的理论分析

2．1．2 变差系数的分析

2．2 一种基于差分曲率的改进SRAD算法

2．2．1 SRAD扩散系数的理论分析

2．2．2 一种基于差分曲率的改进SRAD算法理论分析

2．3 基于差分曲率的改进SRAD算法描述

2．4 实验对比分析

2．4．1 相干斑抑制方法的性能评价标准

2．4．2 实验对比与分析

2．5 本章小结

第3章 一种基于条件信息量的改进SRAD算法

3．1 信息论匀质性测度原理

3．1．1 信息论相关知识

3．1．2 基于信息论度量的SAR图像异质性原理

3．2 一种基于条件信息量改进SRAD算法理论分析

3．3 基于条件信息量改进的SRAD算法描述

3．4 实验对比分析

3．4．1 合成图像实验

3．4．2 真实SAR图像实验

3．5 本章小结

第4章 一种基于Gaussian-Gamma双窗的改进SRAD算法

4．1 Gaussian-Gamma双窗基本原理

4．2 一种基于Gaussian-Gamma双窗改进的SRAD算法理论分析

4．3 基于Guassian-Gamma双窗改进的SRAD算法描述

4．4 实验对比分析

4．4．1 合成图像实验

4．4．2 真实SAR图像实验

4．5 本章小结

总结与展望

参考文献

致谢

作者简介