2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、合成孔徑雷達(dá)(SAR)具有全天時、全天候、強(qiáng)透射等優(yōu)點,被廣泛應(yīng)用于軍事和民用領(lǐng)域。然而,由SAR成像原理所引起的相干斑噪聲使得SAR圖像的處理比傳統(tǒng)光學(xué)圖像更加困難。本文就SAR圖像的相干斑噪聲抑制和邊緣檢測這兩項SAR圖像處理中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。此外,隨著遙感技術(shù)(RS)和地理信息系統(tǒng)技術(shù)(GIS)結(jié)合的愈加緊密,本文還對SAR圖像處理技術(shù)在GIS數(shù)據(jù)采集和更新中的應(yīng)用進(jìn)行了嘗試。
  在相干斑噪聲抑制方面,傳統(tǒng)相干斑噪聲

2、抑制方法對異質(zhì)程度較高的SAR圖像的濾波效果不甚理想。本文在基于Contourlet變換這一多尺度幾何分析技術(shù)的SAR圖像濾波方法的基礎(chǔ)上,采用一種局部自適應(yīng)閾值技術(shù),提出一種基于Contourlet變換的SAR圖像自適應(yīng)閾值濾波方法。該方法在異質(zhì)程度較高的SAR圖像上獲得了良好的濾波效果,在平滑噪聲的同時,更好的保持了圖像的邊緣細(xì)節(jié)。
  在邊緣檢測方面,本文結(jié)合Contourlet變換,提出了一種基于Contourlet變換和

3、ROEWA邊緣檢測算子的SAR圖像邊緣檢測方法。該方法充分發(fā)揮了Contourlet變換的多尺度特性和方向性,相對于傳統(tǒng)的SAR圖像邊緣檢測方法,該方法檢測出了圖像中更多強(qiáng)弱程度不同的邊緣,且邊緣的細(xì)化程度高。
  本文的最后就SAR圖像邊緣檢測技術(shù)在GIS數(shù)據(jù)的采集和更新中的應(yīng)用進(jìn)行了嘗試。首先,運(yùn)用SAR圖像邊緣檢測技術(shù)和Snakes主動輪廓模型對SAR圖像中的海岸線進(jìn)行提取;其次,結(jié)合ArcGIS實現(xiàn)海岸線的配準(zhǔn)和矢量化,生

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