基于Contourlet變換的SAR圖像去噪和匹配算法的研究與優(yōu)化實(shí)現(xiàn).pdf

1、圖像是人對(duì)視覺(jué)感知的物質(zhì)再現(xiàn)，在現(xiàn)代人的生活中有著舉足輕重的地位。根據(jù)已知模式圖像從另一幅圖像中尋找相同或者相似圖像的過(guò)程被稱(chēng)為圖像匹配。隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，圖像匹配技術(shù)無(wú)論是在匹配精度還是匹配速度上，都取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，已經(jīng)被應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、目標(biāo)識(shí)別與跟蹤、光學(xué)和雷達(dá)跟蹤以及景物分析等多個(gè)領(lǐng)域。
　　 本課題提出將多尺度幾何分析中最前沿的輪廓波（Contourlet）與圖像匹配相結(jié)合，輔以SOT結(jié)構(gòu)的去噪算法，實(shí)現(xiàn)高效率

2、、高精度的SAR圖像匹配系統(tǒng)。
　　 本文首先對(duì)輪廓波的特性進(jìn)行研究，通過(guò)分析SAR圖像的分解效果，確定了輪廓波分解中適用于含有相干斑圖像分解的金字塔濾波器和方向?yàn)V波器，使分解后圖像的各方向的細(xì)節(jié)信息更豐富，特征更明顯。
　　 然后通過(guò)對(duì)基于Contourlet的SOT去噪算法和SOT相關(guān)去噪算法進(jìn)行比較，得出信噪比較好的算法應(yīng)用于本系統(tǒng)，并對(duì)應(yīng)用中遇到的實(shí)際問(wèn)題提出改進(jìn)意見(jiàn)，為后面的圖像匹配奠定良好的基礎(chǔ)。
　　

3、 在圖像匹配部分，本文提出了基于Contourlet的能量金字塔圖像匹配系統(tǒng)。經(jīng)過(guò)Contourlet分解后的圖像，具有與小波相同的金字塔結(jié)構(gòu)，但尺度越細(xì)方向數(shù)越多，并且尺度最細(xì)的一層各方向圖像總大小和原始圖像相同，全部方向都參與匹配不適于實(shí)時(shí)性系統(tǒng)。本文借鑒小波金字塔的匹配方法，以多方向的高頻信息替換低頻部分金字塔，并提出采用能量累積法，選擇細(xì)節(jié)體現(xiàn)最充分的前幾個(gè)方向進(jìn)行匹配。每一尺度都將距離最小的匹配結(jié)果對(duì)的平均值作為下一層圖像匹

4、配的中心坐標(biāo)，直到原始圖像層匹配結(jié)束。實(shí)驗(yàn)表明，此種方法具有匹配精度高，速度快的特點(diǎn)。
　　 最后，本文結(jié)合所用算法，選用一款高性能數(shù)字信號(hào)處理器ADSP-TS201搭建本系統(tǒng)，以滿足圖像匹配中對(duì)精度的要求。ADSP-TS201是TigerSHARC系列DSP中的一款，具有工作頻率高、浮點(diǎn)運(yùn)算能力大、高速度數(shù)據(jù)吞吐量以及大容量的片內(nèi)存儲(chǔ)器的特點(diǎn)，非常適合于浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的圖像處理。在實(shí)現(xiàn)算法的過(guò)程中，作者采用了大量實(shí)驗(yàn)仿真手段，在DS