SAR图像纹斑噪声抑制算法研究

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随着航空航天技术的飞速发展,合成孔径雷达(SAR)不仅广泛的应用在军事上,而且在农业,地理,海洋,气象等领域也有广泛的应用。但是由于SAR是相干成像,实测得到的图像总是包含有相当强的纹斑噪声(speckle)。如何从严重被污染的图像中恢复出有用信号——即SAR图像纹斑噪声抑制处理,一直以来都是遥感图像处理的一大难点,同时也是一个热点。本文主要研究SAR图像纹斑噪声抑制算法,其主要目的就是最大程度减少图像斑点噪声,同时保持图像边缘和纹理等细节信息。本文在总结现有的SAR图像斑噪声抑制算法的基础上重点研究了基于多普勒谱的SAR图像纹斑噪声抑制算法。首先,本文给出了一种改进的多视处理算法——多视处理中相邻子带重叠宽度的最优化。在传统多视处理算法中,由于相邻子带重叠宽度的选择是经验性,所以,纹斑噪声的抑制程度并非是最佳的。在本文提出的改进算法中,我们选择多普勒域内相邻子带重叠宽度以最大程度抑制纹斑噪声。实验证明,在分辨率保持不变的条件下,该算法在纹斑噪声抑制方面优于传统算法。其次,为了使得SAR图像在抑制纹斑噪声与保持分辨率之间达到

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摘要

ABSTRACT

第一章绪论

1.1 课题研究背景

1.2 SAR 历史回顾及发展概况

1.3 SAR 纹斑噪声（speckle）的形成原因及研究现状

1.4 论文主要内容

第二章 SAR 图像和纹斑噪声的统计特性分析

2.1 合成孔径雷达

2.2 SAR 成像原理

2.3 SAR 图像的重要性质

2.4 SAR 图像纹斑噪声特性分析与场景模型

2.5 SAR 图像的其它特性

2.6 本章小节

第三章统计估计理论以及小波变换在 SAR 图像纹斑噪声抑制中的应用

3.1 基于统计估计下的纹斑噪声抑制

3.2 基于小波的 SAR 图像纹斑噪声抑制方法

3.3 本章小节

第四章基于 SAR 图像多普勒谱的纹斑噪声抑制技术

4.1 多视处理基础

4.2 多视处理中相邻子带宽度的最优化

4.3 一种新的基于多普勒谱的 SAR 图像噪声抑制方法

4.4 本章小节

第五章纹斑噪声抑制算法评估准则和实验结果分析

5.1 SAR 图像相干斑滤波算法的评估准则

5.2 算法处理结果及比较

5.3 本章小节

总结与展望

致谢

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

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