基于相位信息的SAR图像降噪和特征提取

摘要

SAR是一种高分辨率成像雷达，它和真实孔径雷达(RAR)既有联系又有区别，距离向高分辨率和方位向上高分辨率(多普勒锐化)形成有不同的原理。SAR图像独具的各类特性取决于SAR成像几何原理、电磁波波长与像素实际尺寸比、电磁波相干原理、电磁波极化特性、电磁波穿透能力和地物电磁散射特性等等，从而区别于光学和其他种类图像。对SAR图像降噪及特征提取等等解译过程的研究有其独特的内容和难点，成为了一个世界性的课题，方兴未艾。 本文在深入分析研究传统降噪及边缘、线条检测算法和SAR图像特点的基础上，发掘图像在频率变换域的相位信息的重要作用，借鉴在光学图像降噪及边缘、线条检测上取得成功的借助log-Gabor复小波变换获取相位信息的算法，根据SAR图像自身的特点，提出了应用于SAR图像降噪的改进的相位保持算法、应用于SAR图像各类型边缘线条特征提取的改进的相位一致性算法，并将角点特征提取的概念推广到SAR图像处理领域，提出运用相位一致性矩进行SAR图像角点特征提取的算法。文章的主要工作内容及对前人工作的具体改进点如下： ●对以上三方面算法共同涉及的数学基础：双树复小波变换原理、小波域多分辨分析原理、log-Gabor滤波器特性、如何使用log-Gabor滤波器对获取图像信息、如何估计噪声响应、在2D情形设计滤波器的注意要点等问题作了深入阐述。 ●对SAR图像斑点噪声模型、相位保持原理、SAR图像相位保持降噪过程作了深入研究，我们的改进在于：以乘性、加性混合噪声模型为依据，以双树复小波变换融合技术为依托，以相位保持算法为基础，提出新的SAR图像despeckling算法。并在模拟图像和真实SAR图像上进行了大量的实验验证，与FROST滤波、LEE滤波、KUAN滤波、中值滤波、一般小波滤波、一般复小波滤波各算法作了比较，给出了定性和定量的实验结果，揭示出本文算法在保持单像素细节和区别不同地物类型(平滑区域和特征丰富区域)上良好的表现。 ●对相位一致性的原理、相位一致性的优越性和恒虚警特性、如何使用log-Gabor小波计算相位一致性、有关学者对相位一致性的改进、相位一致性的三个定义式及如何将相位一致性原理应用于SAR图像边缘和线条特征提取的领域及本文所作改进作了全面深入的分析，我们的改进在于：如果只需要提取阶跃边缘，则事先采用无门限的RATIO算法进行预处理，降噪的同时强化了阶跃边缘；如果需要提取所有类别边缘线条，则先根据等效视数大小判断噪声的强弱，较强噪声才用本文方法作预先降噪处理，对较弱噪声视为乘性噪声；在各种类型的SAR图像、含不同类型边缘线条特征的SAR图像上作了充分的实验验证，详细分析了每一步的实验结果及其体现的优越性，将本算法和ROA(比例检测算子)等经典算法作了充分比较；进一步阐述了如何在提取的特征上将边缘像素连接成线条以及对线条进行直线拟合的图像分析和表达过程，为SAR图像进行图谱分析等等特征分类与识别的研究奠定了基础。 ●对相位一致性最大矩和最小矩的涵义及其与图像边缘、角点特征的关系、相位一致性矩算法的优越性、为何边角特征易匹配易分离、如何使用多个方向(文中为6个方向)的相位一致性计算相位一致性矩、HARRIS算子的缺陷、运用相位一致性矩原理进行SAR图像角点特征提取的过程及其在目标识别上的应用作了全面介绍；并且给出了在各类SAR图像上进行实验的结果，显示其在目标识别上应用的潜力。 ●结合实验指出了相位一致性分析提供的图像中多尺度分析的新途径：尺度随所使用的高通滤波器而变化，其优点是特征定位精度不随尺度本身变化。 总之，本文介绍的基于相位信息的各类算法具有恒虚警特性，能在很好抑制SAR图像斑点噪声的同时在单像素水平上保持各类细节特征，提取各类线条和角点特征，具有抗噪性能好、效率高、误检漏检概率低、定位准确、边角特征易匹配易分离等等优越性，为后续分析诸如SAR图像的目标分类及自动识别等等奠定了坚实的理论和实践基础及有益的借鉴。

目录

文摘

英文文摘

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第一章绪论

第二章log-Gabor双树复小波变换原理简介

第三章改进的降低SAR图像斑点噪声的相位保持算法

第四章改进的提取SAR图像边缘及线条特征的相位一致性算法

第五章基于相位一致性矩的SAR图像角点特征提取

第六章总结和展望

参考文献

致谢

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