SAR幅值圖像相干斑抑制的變分PDE模型與算法研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)（SAR）是深空探測、對地遙感和成像探測的重要手段，在軍事和民用等眾多領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。SAR圖像的分辨率包括空間分辨率和輻射分辨率，對SAR圖像的理解、分析與模式識別非常重要。其中SAR幅值圖像的乘性相干斑噪聲嚴(yán)重影響了圖像的輻射分辨率。因此，如何抑制SAR相干斑噪聲是目前研究的一個熱點問題。 本文從SAR成像機(jī)理出發(fā)，以變分偏微分方程圖像處理模型為研究主線，結(jié)合貝葉斯理論和正則化方法，對SAR圖像的相干斑噪

2、聲抑制進(jìn)行理論探索和算法設(shè)計。論文主要工作和創(chuàng)新點包括： 首先研究了經(jīng)典的SAR濾波算法，介紹了Lee濾波、Kuan濾波，F(xiàn)rost濾波，Sigma濾波和精致gamma MAP濾波等5個基于SAR圖像局域統(tǒng)計特性估計的濾波算法，分析了經(jīng)典濾波法的優(yōu)缺點，進(jìn)行了實驗分析。 第二，研究并實現(xiàn)了基于Aujol和Aubert的圖像恢復(fù)模型及Huang的快速算法，分析了兩個模型在保持圖像細(xì)節(jié)上的不足?；诜蔷植空齽t化理論，提出了一

3、個基于非局部正則化與紋理保真的SAR恢復(fù)模型。該模型主要在正則化部分進(jìn)行了改進(jìn)，得到了一種新的正則化先驗?zāi)Ｐ?。研究了像素間的幾何距離和相似度的關(guān)系后，給出了三種不同的權(quán)重函數(shù)，分析了不同權(quán)重函數(shù)引導(dǎo)的正則化先驗?zāi)Ｐ蛯ο喔砂咴肼曇种频男阅堋嶒炞C明：新模型因為結(jié)合了AA和非局部正則化的優(yōu)點，可以有效去除圖像噪聲，并提高了圖像細(xì)節(jié)保持能力。 第三，耦合雙樹復(fù)小波軟閾值與Aujol和Aubert的正則化方法，提出了一個雙樹復(fù)小波-全變