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
已閱讀1頁,還剩59頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, 簡稱SAR)具有全天候、全天時、高分辨率、強透射等特點,被廣泛應(yīng)用于民用和軍事領(lǐng)域。SAR 圖像反映了地表的散射特性(RCS),但SAR 是一種相干成像系統(tǒng),使所成圖像含有大量的相干斑點噪聲(Speckle),降低了圖像質(zhì)量,影響了SAR 圖像的后續(xù)目標(biāo)檢測、分類和識別等應(yīng)用,所以相干斑噪聲抑制一直是SAR 圖像處理研究的一個重要課題。Bandelet基函數(shù)可以實現(xiàn)幾何正

2、則圖像的最佳稀疏表示,在圖像去噪中有較大的優(yōu)勢和潛力。本文的方法是以先進(jìn)的幾何多尺度分析工具Bandelet 為基礎(chǔ),結(jié)合Context模型和一些先進(jìn)的閾值算法,對SAR 圖像的相干斑噪聲抑制進(jìn)行處理,從評價指標(biāo)和目測效果來看,去噪效果相當(dāng)明顯。本文主要工作有:
   本文首先闡述了合成孔徑雷達(dá)的成像原理和圖像特性,在此理論基礎(chǔ)上詳細(xì)論述了SAR圖像相干斑產(chǎn)生的物理機理,并基于SAR 圖像相干斑的統(tǒng)計特性詳細(xì)分析了斑濾波算法的數(shù)

3、學(xué)模型。然后介紹了幾種常用的基于局部統(tǒng)計特性的自適應(yīng)濾波算法理論,分析其優(yōu)缺點,并結(jié)合真實SAR 圖像,仿真驗證了這些算法,并對此作了總體評價。然后在研究和總結(jié)這些斑抑制算法的基礎(chǔ)上,重點研究了Bandelet 域的濾波算法。和傳統(tǒng)的去噪方法不一樣,在基于Bandelet 域的SAR 圖像濾波算法中,我們對SAR 圖像的Bandelet 系數(shù)進(jìn)行Context模型分組,在各分組的Bandelet 系數(shù)中,我們用相應(yīng)的閾值進(jìn)行去噪。實驗結(jié)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論