SAR圖像相干斑噪聲抑制研究

摘要

    合成孔徑雷達(SAR)圖像的相干斑噪聲嚴重降低了圖像的可解譯度，影響了后續目標檢測、分類和識別等應用。SAR圖像的相干斑噪聲是成像過程中出現的原理性缺陷。在過去的二十年里，國內外的諸多學者提出了大量抑制圖像相干斑噪聲的方法。其中大多數方法是利用一個定義好的濾波器窗口來估計相干斑圖像局部噪聲方差，然后在局部分別作濾波處理。結果表明這些方法在均勻的區域內能夠大大削減相干斑噪聲，而在非均勻區域內圖像變得模糊或過于平滑而失去細節信息，降低了圖像的空間分辨率，圖像的解譯性因此變差。理想的降噪方法是能在很好地保留邊緣和細節信息的前提下抑制相干斑噪聲。 

本論文的研究內容：

    （1）首先介紹了SAR圖像及其噪聲的國內外研究動態，然后簡述了SAR圖像噪聲的形成機理。

重點對SAR圖像相干斑的抑制算法進行了研究，對經典斑點噪聲抑制算法(卷積濾波中的中值濾波；還有基于統計估計理論的Lee濾波算法及其增強算法、Kuan濾波算法、Frost濾波算法、小波濾波算法、均值濾波算法等)進行了原理說明。

對中值濾波、均值濾波還有Lee濾波算法及其增強算法用matlab軟件編程實現。

（4）結合實例，將各種算法的處理結果進行了分析和比較，對其效果和優缺點進行了評價。

關鍵詞：合成孔徑雷達,噪聲抑制,效果評價

ABSTRACT

...

Keywords: SAR, Noise inhibition,Effect evaluation

目錄

第一章 緒論1

1.1 SAR圖像噪聲抑制研究背景及其意義1

1.2 SAR圖像相干斑噪聲抑制的研究現狀2

1.3本論文的研究內容7

第二章SAR圖像常用去噪方法介紹9

2.1 SAR圖像噪聲產生機理9

2.2傳統的SAR圖像去噪方法11

2.2.1均值濾波11

2.2.2中值濾波11

2.3基于自適應濾波的SAR圖像去噪方法12

2.3.1 Lee 濾波12

2.3.2增強 Lee濾波13

2.3.3 Kuan濾波13

2.3.4 Frost濾波13

2.3.5增強Frost濾波器14

2.3.6 Sigma濾波14

2.3.7 Gamma MAP濾波15

2.3.8 Bit Erros濾波16

2.4其它的SAR圖像去噪方法16

2.4.1連續小波變換濾波16

2.4.2離散小波變換濾波17

第三章 去噪實現與評價19

    3.1各種去噪方法的實現19

3.1.1 SAR圖像數據介紹19

3.1. 2圖像的濾波結果19

3.2圖像濾波效果評價22

3.2.1相干斑噪聲濾波算法的評價標準22

3.2.2不同去噪方法的對比分析25

第四章 結論與展望27

4.1論文研究內容總結27

4.2研究展望27

致  謝29

參考文獻30

附錄32