基于統(tǒng)計(jì)模型與非下采樣Shearlet變換的SAR圖像相干斑抑制.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Apeture Radar,SAR)是一種現(xiàn)代高分辨率微波成像雷達(dá)，其具有全天候、全天時(shí)、較強(qiáng)的穿透性等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用在軍事和民事的各個(gè)領(lǐng)域。但是由于雷達(dá)回波間的相干作用，SAR圖像中不可避免的出現(xiàn)相干斑現(xiàn)象，直接影響SAR圖像的人工判讀，并會(huì)降低SAR圖像邊緣檢測、分割、識(shí)別等應(yīng)用的準(zhǔn)確性，所以SAR圖像相干斑抑制是SAR圖像處理的關(guān)鍵技術(shù)之一。
　　本文以SAR圖像的統(tǒng)計(jì)特性為基礎(chǔ)，借助非下采

2、樣Shearlet變換(NSST)，對SAR圖像相干斑的抑制算法進(jìn)行了較深入的研究，本文具體工作如下：
　　1.提出了一種基于NSST變換最大后驗(yàn)概率估計(jì)(MAP)的SAR圖像相干斑抑制算法。在分析NSST變換分解結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，結(jié)合與信號(hào)相關(guān)加性噪聲空域的統(tǒng)計(jì)特性，推導(dǎo)出了NSST域與信號(hào)相關(guān)加性噪聲項(xiàng)方差的估計(jì)方法，并利用多變量模型建模NSST系數(shù)，層內(nèi)系數(shù)，層間系數(shù)的相關(guān)性，最后使用MAP估計(jì)方法推導(dǎo)出了NSST系數(shù)收縮函數(shù)。

3、實(shí)驗(yàn)表明，本章算法在人工模擬和真實(shí)的SAR圖像都取得了較好的效果。
　　2.提出了一種基于NSST域與信號(hào)相關(guān)加性噪聲統(tǒng)計(jì)建模的SAR圖像降斑算法。在假設(shè)SAR圖像真實(shí)雷達(dá)反射系數(shù)局部區(qū)域內(nèi)為一個(gè)常數(shù)的基礎(chǔ)上，理論上推導(dǎo)出了NSST域與信號(hào)相關(guān)加性噪聲項(xiàng)的概率密度函數(shù)，并在最大化后驗(yàn)概率準(zhǔn)則的指導(dǎo)下，推導(dǎo)出了一個(gè)NSST域全新的系數(shù)收縮函數(shù)。實(shí)驗(yàn)表明，我們的算法具有很好的相干斑抑制和邊緣保持特性。
　　3.提出了一種基于統(tǒng)計(jì)

4、建模的RADARSAT-2超精細(xì)SAR圖像降斑算法。首先，通過統(tǒng)計(jì)RADARSAT-2超精細(xì)SAR圖像勻質(zhì)區(qū)域的直方圖，提出了適合RADARSAT-2超精細(xì)SAR圖像的統(tǒng)計(jì)模型，然后對模型進(jìn)行了驗(yàn)證。最后，結(jié)合維納濾波和PPB算法提出了一種RADARSAT-2超精細(xì)SAR圖像相干斑抑制算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在傳統(tǒng)SAR圖像降斑算法均失效的情況下，我們的算法很好的完成了RADARSAT-2超精細(xì)SAR圖像的降斑要求，并且取得了較好的點(diǎn)目標(biāo)和