小波在SAR图像去噪及分辨率融合中的应用

摘要

合成孔径雷达(SAR)，作为遥感技术的一个重要方面，在军事侦察和民用方面都有重要的意义，因此SAR图像研究也具有实际的意义和应用的前景。其中SAR图像相干斑噪声的抑制和SAR图像的融合，是SAR图像前期处理的重要方面，直接影响着SAR图像分割和识别的效果。本文以小波理论为工具，主要研究了SAR图像相干斑噪声的抑制和针对线阵三维SAR的分辨率融合，主要内容为： 1.介绍了SAR图像和小波分析技术的相关背景技术。介绍了SAR的成像机理以及SAR图像的特点，着重介绍了SAR图像相干斑噪声的特点。对小波分析技术做了概括的介绍。 2.提出了一种改进的atrous小波去噪方法。对SAR图像去噪进行了研究，分析了常用的SAR图像去噪的几种方法。为了克服常用滤波方法在去噪和保留原图信息上的矛盾，介绍了改进的atrous小波去噪方法的原理和实现步骤，并通过试验检测了各种方法的效果，结果显示，本文提出方法较其它几种方法有一定的优越性。 3.针对线阵三维SAR存在的切航迹向分辨率不足的问题，提出了一种基于小波变换的分辨率融合方法，通过两副线阵三维SAR的融合，以弥补某一维分辨率不足的缺点。文中结合线阵三维SAR的成像机理和离散小波分解和重构的原理，阐述了该融合方法。通过仿真试验验证了该融合方法的有效性。分析了该融合方法引起的两种失真。最后针对本文方法的局限性，结合多速率信号处理技术，将本文方法应用于各种分辨率比例的图像中，给出了仿真实验结果，说明方法的有效性。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1 SAR图像的解释

1.2国内外研究现状

1.3论文的结构安排

第二章SAR图像的基本特性及基本的小波理论

2.1引言

2.2 SAR图像的基本特征

2.2.1 SAR图像与光学图像的区别

2.2.2 SAR图像的统计分布特性

2.2.3 SAR图像的相干斑特性

2.3小波理论介绍

2.3.1傅里叶变换

2.3.2多分辨分析的基本思想

2.3.3小波变换

2.3.4常用小波基函数

2.3.5 Mallat算法

2.3.6 a trous小波变换

2.4本章小结

第三章SAR图像去噪算法的研究

3.1引言

3.2 SAR图像噪声抑制算法评价

3.3几种简单的SAR图像噪声抑制算法分析

3.3.1均值滤波

3.3.2中值平滑滤波

3.4小波变换滤波法

3.4.1软阈值去噪

3.4.2硬阈值去噪

3.4.3基于Garrote削减函数的小波变换去噪

3.5基于atrous小波收缩图像去噪

3.6改进的atrous小波收缩图像去噪

3.7试验结果与分析

3.7.1光学图片仿真结果与分析

3.7.2 SAR图像仿真结果与分析

3.8本章小结

第四章基于离散小波分解的图像分辨率融合

4.1引言

4.1.1分辨率融合的概念

4.2基于离散小波分解的分辨率融合

4.2.1图像的离散小波分解和重构

4.2.2基于离散小波理论的分辨率融合

4.3试验结果

4.4分辨率融合的失真分析

4.4.1对角高频小波系数的丢失引起的失真

4.4.2低通滤波器的差异引起的失真

4.5任意比例分辨率融合

4.5.1多速率信号处理用于任意比例分辨率融合

4.5.2任意分辨率比例融合试验结果

4.6本章小结

第五章结束语

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间的研究成果

个人简历