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SAR图像相干斑抑制与分割方法研究

作　者: 唐艳亮
导　师: 吴一全
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: SAR 相干斑抑制 图像分割 NSCT Krawtchouk矩 粒子群优化 支持向量机
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


合成孔径雷达(SAR)广泛应用于民用和军事领域。由于采用相干波源,SAR图像存在严重的相干斑干扰,边缘细节模糊,常规图像分割方法无法获得满意的分割效果。因而SAR图像相干斑抑制与分割成为SAR图像处理领域中的难点和热点之一。本文在前人工作基础上,研究了SAR图像相干斑抑制与分割方法。首先实现了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和子带系数相关准则的SAR图像相干斑抑制算法。利用NSCT系数对噪声的敏感性对噪声系数进行收缩。然后,给出了一种基于Krawtchouk矩的SAR图像局部相干斑抑制方法,利用Krawtchouk矩对各个区域进行分类,再处理不同类型区域的相干斑。实验结果表明,两种方法均取得了良好的噪声抑制效果,和前者相比,第二种算法具有很强的针对性,更好的保持了SAR图像的边缘和细节信息。接着,先在空域中提出一种基于粒子群优化的SAR图像多阈值分割算法,该方法同时利用SAR图像的灰度信息和梯度信息,并利用粒子群算法计算目标和背景的相关量来选取多阈值,完成对SAR图像的分割。然后在NSCT域中提出一种基于混沌粒子群的最大Tsallis熵SAR图像快速分割算法,利用NSCT提取SAR图像的概貌轮廓和细节信息,并结合递推方法大大减少迭代过程中的大量重复计算。实验结果表明,两种方法均能取得良好的分割效果,NSCT域信息提取更为有效,分割结果更佳。最后,提出了一种基于Krawtchouk矩和支持向量机(SVM)的SAR图像纹理分割方法。利用Krawtchouk矩的细节表达能力提取SAR图像的纹理特征;选择支持向量机对输入纹理进行分类。实验结果表明,和基于Zernike矩的纹理分割方法相比,基于Krawtchouk矩的纹理分割方法获到了较高的正确率。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
图、表清单  8-10
注释表  10-11
第一章 绪论  11-17
  1.1 研究背景和意义  11
  1.2 国内外研究现状  11-14
    1.2.1 SAR 图像相干斑抑制研究现状  11-13
    1.2.2 SAR 图像分割研究现状  13-14
  1.3 本文研究的主要内容和章节安排  14-17
    1.3.1 本文的章节安排  14-15
    1.3.2 本文的主要创新点  15-17
第二章 Contourlet 变换和SAR 图像相干斑特性  17-25
  2.1 引言  17-18
  2.2 Contourlet 变换  18-21
    2.2.1 Contourlet 变换概述  18-19
    2.2.2 LP 变换  19
    2.2.3 方向滤波(DFB)  19-20
    2.2.4 塔形方向滤波器组(PDFB)  20-21
  2.3 SAR 相干斑  21-24
    2.3.1 SAR 相干斑产生机理  21
    2.3.2 SAR 相干斑噪声模型  21-22
    2.3.3 SAR 相干斑抑制的评价标准  22-23
    2.3.4 SAR 相干斑噪声对图像的影响  23-24
  2.4 本章小结  24-25
第三章 基于NSCT 和相关准则的SAR 图像相干斑抑制算法  25-33
  3.1 引言  25
  3.2 基于非下采样Contourlet 变换的SAR 相干斑抑制  25-30
    3.2.1 非下采样Contourlet 变换  25-26
    3.2.2 非下采样Contourlet 相干斑抑制模型  26-27
    3.2.3 实验结果及分析  27-30
  3.3 基于NSCT 子带内相关准则的SAR 相干斑抑制  30-32
    3.3.1 NSCT 子带内相关准则  30-31
    3.3.2 实验结果及分析  31-32
  3.4 本章小结  32-33
第四章 基于Krawtchouk 矩的SAR 图像局部相干斑抑制  33-39
  4.1 引言  33
  4.2 Krawtchouk 矩及Krawtchouk 矩不变量  33-35
  4.3 基于Krawtchouk 矩的SAR 图像局部相干斑抑制  35-38
    4.3.1 Krawtchouk 矩的局部特性  35
    4.3.2 SAR 图像局部特征提取与重建算法  35-37
    4.3.3 实验结果及分析  37-38
  4.4 本章小结  38-39
第五章 SAR 图像阈值分割快速算法  39-55
  5.1 引言  39-40
  5.2 基于最大相关准则的多阈值选取  40-46
    5.2.1 灰度级—平均灰度级二维直方图及区域  40
    5.2.2 灰度级—梯度二维直方图及区域划分  40-41
    5.2.3 多阈值选取算法  41-42
    5.2.4 递推算法  42-43
    5.2.5 粒子群优化算法  43-44
    5.2.6 实验结果及分析  44-46
  5.3 基于NSCT 和Tsallis 熵的SAR 图像快速分割算法  46-53
    5.3.1 基于概貌-细节共生矩阵的最大Tsallis 熵阈值选取  47-49
    5.3.2 基于最大Tsallis 熵和递推混沌粒子群阈值选取算法  49-51
    5.3.3 实验结果及分析  51-53
  5.4 本章小结  53-55
第六章 基于Krawtchouk 矩和支持向量机的SAR 图像纹理分割  55-61
  6.1 引言  55
  6.2 支持向量机  55-56
  6.3 基于Krawtchouk 矩和支持向量机的SAR 图像纹理分割  56-58
    6.3.1 Krawtchouk 矩值计算  56-57
    6.3.2 非线性变换器的实现  57-58
  6.4 实验结果  58-60
  6.5 本章小结  60-61
第七章 总结及展望  61-63
  7.1 本文的主要工作  61-62
  7.2 进一步的研究工作  62-63
参考文献  63-68
致谢  68-69
在学期间的研究成果及发表的学术论文  69

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 遥感技术 > 遥感图像的解译、识别与处理 > 图像处理方法
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