基于Contourlet變換的極化SAR圖像融合去噪算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、Contourlet變換是一種新的圖像二維表示方法,具有幾何信息的靈活多尺度、多分辨率和多方向特征的圖像分解變換。同小波變換進行比較,Contourlet變換具有著明顯的各向異性的特征,從而可以很好對二維圖像中的線和面奇異性進行捕捉。它的基本思想就是首先用一個和小波變換相似的多尺度分解(拉普拉斯金字塔分解)捕捉邊緣奇異點,再根據(jù)方向信息將位置相近的奇異點綜合成新輪廓段。圖像融合是指對兩個或者多個不同從傳感器上獲取到的關(guān)于同一目標的圖像數(shù)

2、據(jù)和其他信息的處理過程,重點是將那些在空間或者時間上互補或者冗余的多源數(shù)據(jù),根據(jù)一定的算法準則進行處理,從而獲得的信息比任何單一的數(shù)據(jù)更精確、更豐富,最后綜合分析生成一個關(guān)于此目標的新圖。
   極化合成孔徑雷達(PolarimetricSyntheticApertureRadar,SAR)是一種全天候、全天時的高分辨率微波遙感成像雷達,它的成像原理是基于相干系統(tǒng)的,所以成像過程總是帶有著相干斑噪聲。如何處理相干斑噪聲,前期人們

3、比較常用的算法是極化白化濾波算法(PWF)。首先獲得目標的極化協(xié)方差矩陣,再計算出極化測量矢量,最后根據(jù)PWF算法準則對目標SAR圖像進行處理。
   隨著多分辨率概念提出及Contourlet變換的發(fā)展,本文就提出了一種基于Contourlet變換對SAR圖像進行融合處理的算法,從而達到相干斑噪聲抑制的效果。首先,對目標多個極化強度圖像分別利用Contourlet變換進行多尺度、多方向分解,從而得到含有低頻系數(shù)的子圖和一系列具

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