InSAS干涉圖濾波的PDE方法研究.pdf

1、干涉合成孔徑聲納(InSAS)提供了一種獲得海底目標的高分辨率三維圖像的方法。它是在合成孔徑聲納(SAS)基礎(chǔ)上增加一個或多個接收陣，通過兩個分開的接收陣列接收到的聲納圖像之間的相位差獲得場景的三維信息。InSAS做為一種新的水下高分辨成像技術(shù)，在軍事和民用領(lǐng)域都有巨大的潛力和應(yīng)用前景，例如水雷的探測和海底地形地貌測繪等。
　　由于InSAS本身所固有的相干成像方式的原因，直接從InSAS圖像中獲得的干涉相位圖往往存在大量的噪聲，

2、這將影響后續(xù)的相位展開的結(jié)果和數(shù)字高程圖的精確度。因此去噪一直是InSAS圖像處理研究的一個重要課題。近年來，偏微分方程(PDE)在圖像處理領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用，比如圖像平滑、圖像分割、邊緣檢測等。本文結(jié)合國家863項目，研究了InSAS干涉圖濾波的PDE方法。濾波的主要目的是在去除噪聲的同時有效地保持圖像的邊緣和紋理等細節(jié)信息。
　　本文首先闡述了InSAS成像原理、干涉圖特征和噪聲的來源及分類，簡述了幾種常用的濾波算法的評價標準

3、，提出一種新的評價標準--邊緣相關(guān)系數(shù)。然后介紹了幾種常規(guī)的濾波方法，并分析了其優(yōu)缺點。重點研究了PDE方法，主要有P-M模型、各向異性擴散模型和耦合PDE模型。分析了P-M模型的邊緣性質(zhì)及其缺點，并給出改進的正則化P-M模型。對于這三種模型，都給出了具體的數(shù)值實現(xiàn)方法和算法步驟。仿真和真實的湖試數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明：與常用的均值濾波方法和中值濾波方法相比，PDE方法不僅可以有效地去除噪聲，而且能更好的保持圖像的邊緣和紋理等細節(jié)信息。本文最