合成孔徑雷達圖像相干斑抑制算法研究.pdf

1、合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar, SAR）圖像已廣泛地應用于國民經濟和國防科技等領域，相干斑抑制是SAR圖像處理中一個非常重要的預處理部分；為了得到便于解譯的SAR圖像，一個好的SAR圖像去斑算法必須在去除斑點噪聲的同時還要較好地保持圖像的紋理及邊緣細節(jié)信息。
　　本文系統(tǒng)研究了SAR圖像相干斑抑制理論和技術。首先簡要介紹了SAR成像原理及斑點噪聲特性，對經典的空域自適應去斑算法進行了分析，討論了S

2、AR圖像質量評價指標。本文的主要研究工作包括：（1）研究了一種基于廣義似然比的小波域SAR圖像去斑算法。在聯(lián)合檢測與估計理論框架下推導出了Bayes萎縮函數表達式，先對含斑SAR圖像做冗余小波變換，求出小波系數所對應的二值掩模；對相干斑噪聲和有用信號的似然條件概率分別建模為尺度指數分布和Gamma分布，根據二值掩模信息，采用最大似然估計得到兩種模型的參數并計算似然條件概率比。實驗結果表明：文中所給算法在有效濾除斑點噪聲的同時，也較好地保

3、持了圖像的細節(jié)信息，在對人工加斑圖像和多幅實際SAR圖像的處理中獲得了令人滿意的結果。（2）研究了一種基于異質性測度的SAR圖像去噪方法，針對真實SAR圖像在去斑處理后存在過平滑的現象，提出通過異質性測量手段更精確的區(qū)分出圖像中的平滑區(qū)域和重要的紋理細節(jié)區(qū)域，再對分類后的小波系數按比例縮小和放大，最后再用基于廣義似然比的貝葉斯去斑算法進行去噪處理，提高去斑算法的性能。本文結尾總結了全文的研究內容,闡述了當前研究的不足之處，并指出下一步的