基于块相似性的SAR/极化SAR图像相干斑抑制

摘要

由于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)和极化SAR蕴含丰富的目标信息和极化散射信息的特性，如今已成为遥感应用的一个重要技术，在民用和军用领域都有着广泛地应用。受制于成像过程中存在的相干斑噪声，对SAR图像和极化SAR数据的信息提取能力大大降低，在后续的地物分类、目标检测等应用上受到了很大限制。因此，对相干斑噪声的抑制成为了后续信息处理应用的重要前提。本文针对SAR和极化SAR图像的相干斑噪声特性，提出了三种对相干斑噪声的抑制算法，主要包含以下工作：
　　1.提出了一种基于图像块的各向异性扩散的 SAR图像滤波算法，旨在提高相干斑抑制算法对SAR图像结构的保护能力，同时不降低对噪声平滑的性能。首先，将传统点对点的梯度改进为基于块相似性的梯度计算来提高对SAR图像中几何状纹理结构估计的准确性。接着，引入了自适应的权值函数来判断滤波扩散的必要性和速率。经过多次的迭代扩散滤波，得到降斑结果。通过对模拟SAR图像和真实SAR图像的实验表明，该算法不仅能够抑制同质区域的相干斑噪声，相比传统各向异性滤波算法也有着较好的细节纹理、辐射特性保护能力。
　　2.针对现有极化 SAR图像相干斑抑制技术所存在的一些缺陷，提出了一种基于双边滤波框架，结合局部同质显著度与图像块相似性的极化SAR图像降斑算法。该算法利用基于Wishart度量的相干矩阵相似性和基于SPAN系数的局部方差系数得到同质性显著图，结合此显著图与方向窗对每一点在局部区域内进行自适应双边滤波。该算法基于同质性显著度和方向选择来进行降斑处理，充分利用极化SAR图像的地表纹理特征，自适应地调节滤波参数。通过对4幅真实极化SAR数据图像的降斑实验表明，该算法在同质区域内的噪声抑制效果和在图像几何结构、边缘保持上的效果都较为理想，而且改善了 Pretest滤波算法对结构区域保护不够的缺点。
　　3.如何在抑制噪声的同时很好地保持原图像中纹理结构的特性不被破坏是极化SAR降斑问题中的关键。对此，我们提出了一种基于同质显著度和自适应阈值与搜索窗的降斑算法，全面地考虑到了细节保护与噪声平滑的权衡。当引入了显著度信息后，我们处理像素点时能根据不同的地物场景特征自适应地改变，采用不同的阈值与搜索窗口区分对待来进行加权平均滤波。通过对3幅真实极化SAR数据图像的降斑实验表明，该算法到达了较为理想的降斑效果，并且在绝大部分的客观评价指标上都取得了最优的数值。

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第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 极化SAR相干斑噪声抑制现状

1.3本文研究的主要内容及安排

第二章 SAR/极化SAR基本理论及相干斑模型

2.1 引言

2.2相干斑噪声模型

2.3相干斑滤波结果评价

2.4 本章小结

第三章 基于偏微分方程的SAR图像各向异性滤波

3.1各向异性扩散滤波

3.2 基于块的SAR图像各向异性扩散滤波

3.3 应用于极化SAR的各向异性滤波

3.4 实验结果与分析

3.5 本章小结

第四章 基于同质显著度和方向选择的极化SAR双边滤波

4.1 相关工作与理论

4.2 同质显著度与方向选择滤波

4.3 改进的双边滤波应用于极化SAR数据

4.4 实验结果及分析

4.5 本章小节

第五章 基于区域自适应的极化SAR非局部均值降斑

5.1非局部均值滤波算法

5.2 极化SAR的图像块相似距离

5.3 联合自适应阈值与搜索窗的极化SAR降斑

5.4 实验结果与分析

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

作者简介

1.基本情况

2.教育背景

3. 攻读硕士学位期间的研究成果