SAR圖像相干斑噪聲抑制算法的研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(SAR)作為一種有源微波遙感技術(shù)，具有全天候、全天時(shí)的工作能力，可以在不同頻段、不同極化下得到目標(biāo)的高分辨率圖像，在軍事應(yīng)用和國(guó)民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)領(lǐng)域中表現(xiàn)出巨大的潛力和應(yīng)用前景。 SAR圖像反映了地表的散射特性(RCS)，但SAR固有的相干成像方式使圖像不可避免地帶有斑點(diǎn)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(cè)、分類(lèi)和辨識(shí)等應(yīng)用，所以斑噪聲抑制一直是SAR圖像處理研究的一個(gè)重要課題。

2、 本文的研究?jī)?nèi)容就是SAR圖像相干斑的抑制算法。相干斑濾波的主要目的是在濾除SAR圖像斑點(diǎn)噪聲的同時(shí)有效保持圖像邊緣和紋理等細(xì)節(jié)信息。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界已經(jīng)提出了很多相干斑抑制方法，按照斑抑制處理的時(shí)刻可以分為成像前的多視處理技術(shù)和成像后的斑濾波技術(shù)。早期常采用成像過(guò)程中的多視處理技術(shù)，該技術(shù)以損失空間分辨率為代價(jià)換取對(duì)相干斑的抑制。成像后的斑濾波技術(shù)可分為空域?yàn)V波技術(shù)和變換域?yàn)V波技術(shù)。目前常用的是空域?yàn)V波技術(shù)，其中最常用的是基于局部統(tǒng)

3、計(jì)特性的自適應(yīng)濾波算法。 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(jī)理,并基于SAR圖像相干斑的統(tǒng)計(jì)特性詳細(xì)分析了斑濾波算法的數(shù)學(xué)模型。然后介紹了幾種常用的基于局部統(tǒng)計(jì)特性的自適應(yīng)濾波算法理論，分析其優(yōu)缺點(diǎn)，并結(jié)合真實(shí)SAR圖像，仿真驗(yàn)證了這些算法，并對(duì)此作了總體評(píng)價(jià)。然后在研究和總結(jié)這些斑抑制算法的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)理論的幾何濾波算法。幾何濾波算法是一種高

4、性能的SAR圖像斑抑制技術(shù)，它使用形態(tài)學(xué)因子對(duì)灰度圖像的二值圖切片進(jìn)行平滑濾波，具有迭代穩(wěn)定性，多次迭代后能夠有效地濾除相干斑噪聲。但該算法本質(zhì)上為各向同性算法，對(duì)于圖像的邊緣信息不敏感，僅依賴(lài)于形態(tài)學(xué)因子的迭代穩(wěn)定特性來(lái)保持邊緣和細(xì)節(jié)，噪聲處理后圖像的邊緣信息不可避免地存在失真。 本文提出了一種基于梯度信息的改進(jìn)的幾何濾波算法，這種方法首先提出了一個(gè)適用于SAR圖像的梯度模型及與其對(duì)應(yīng)的梯度閾值方法，然后根據(jù)梯度和閾值的大小來(lái)

5、判斷圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息，并由此決定幾何濾波中二值圖切片的方向，將各向同性的幾何濾波算法轉(zhuǎn)變?yōu)楦飨虍愋缘奶荻乳撝禐V波方法，從而在濾除斑噪聲的同時(shí)能夠有效地保持目標(biāo)邊緣和細(xì)節(jié)。最后本文簡(jiǎn)述了相干斑濾波算法的評(píng)估準(zhǔn)則，并結(jié)合真實(shí)SAR圖像對(duì)濾波效果進(jìn)行比較，試驗(yàn)表明，改進(jìn)算法相比原算法在平滑噪聲的同時(shí)能夠更好地保持圖像的邊緣和紋理等細(xì)節(jié)信息，并且通過(guò)比較分析表明，與常用的空域?yàn)V波算法相比，形態(tài)學(xué)濾波方法能夠更有效地濾除斑噪聲并保持圖像的邊緣