基于核聚類和最優(yōu)迭代的SAR圖像相干斑抑制研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）作為一種等效天線孔徑的雷達(dá)，它根據(jù)雷達(dá)與目標(biāo)的相對(duì)運(yùn)動(dòng)來(lái)把較小尺寸的真實(shí)天線孔徑用數(shù)據(jù)處理的方法進(jìn)行合成的。SAR圖像不僅具有全天候、全天時(shí)、分辨率高、可側(cè)視成像等諸多優(yōu)點(diǎn)，而且包含了豐富的特征信號(hào)，其中包括了多種信息，如幅度、相位和極化等，近幾年來(lái)進(jìn)行SAR圖像的處理（去噪，分割，目標(biāo)識(shí)別等）也越來(lái)越受到廣泛的關(guān)注。但是由于SAR圖像的特殊成像原理，會(huì)產(chǎn)生相干的散

2、射回波，造成了得到的SAR圖像中含有隨機(jī)的斑點(diǎn)噪聲，并且這些噪聲是乘性的，使得SAR圖像的去噪處理與一般圖像不同。這種相干斑噪聲影響了SAR圖像的質(zhì)量和后續(xù)的處理。因此對(duì)SAR圖像的相干斑抑制是非常有必要的，并且要盡可能的保留圖像的細(xì)節(jié)信息。
　　SAR圖像去噪問(wèn)題主要就是在去除斑點(diǎn)噪聲和保留SAR圖像細(xì)節(jié)這兩個(gè)方面做到一種好的平衡。本文主要是在更好的保留SAR圖像細(xì)節(jié)信息方向上對(duì)相干斑抑制方法做出了一些改進(jìn)，主要工作和貢獻(xiàn)如下：

3、
　　1.提出基于核回歸特征聚類和改進(jìn)非局部均值濾波的 SAR圖像相干斑抑制方法。主要是通過(guò)自適應(yīng)核回歸自身的核函數(shù)特性，可以通過(guò)權(quán)值表示得到 SAR圖像的一些細(xì)節(jié)特征（邊緣，紋理等）。為了更好的處理這些特征，本文采用聚類的方式，將這些提取的特征作為初始聚類中心，然后利用 K-means聚類的方法將相似的特征聚合在一起，這樣就可以得到多個(gè)具有相似特征的聚類的，接下來(lái)通過(guò)改進(jìn)相似性度量的方式進(jìn)行優(yōu)化非局部均值濾波，這樣有效的保證了在

4、對(duì)每一類進(jìn)行一個(gè)非局部均值去噪處理時(shí)能夠盡可能保留SAR圖像的細(xì)節(jié)部分。
　　2.提出了基于diffusion和boosting的自適應(yīng)迭代估計(jì)的SAR圖像相干斑抑制方法。主要是引入了基于最小均方誤差（MSE）的一種風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)，針對(duì)diffusion和boosting這兩種迭代機(jī)制，它們各有優(yōu)缺點(diǎn)，后者可以彌補(bǔ)前者的缺點(diǎn)，因此本文結(jié)合這兩種迭代方法的優(yōu)點(diǎn)，進(jìn)行自適應(yīng)選擇，得到最優(yōu)的迭代方法和迭代次數(shù)，然后基于這個(gè)最優(yōu)選擇得到的結(jié)果進(jìn)