基于Bandelet變換的SAR圖像去噪.pdf

1、合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar, 簡稱SAR)具有全天候、全天時、高分辨率、強透射等特點，被廣泛應用于民用和軍事領域。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)，降低了圖像質量，影響了SAR 圖像的后續(xù)目標檢測、分類和識別等應用，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的幾何多尺度分析工具Bandelet 為基礎，結合Context模型和一些先進的閾值算法，對SAR 圖像的相干斑噪聲抑制進行處理，從評價指標和目測效果來看，去噪效果相當明顯。本文主要工作有：
　　 本文首先闡述了合成孔徑雷達的成像原理和圖像特性，在此理論基礎上詳細論述了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)計特性詳細分析了斑濾波算法的數(shù)

3、學模型。然后介紹了幾種常用的基于局部統(tǒng)計特性的自適應濾波算法理論，分析其優(yōu)缺點，并結合真實SAR 圖像，仿真驗證了這些算法，并對此作了總體評價。然后在研究和總結這些斑抑制算法的基礎上，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)進行Context模型分組，在各分組的Bandelet 系數(shù)中，我們用相應的閾值進行去噪。實驗結