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基于小波变换的合成孔径雷达图像降噪
作 者: 万晟聪
导 师: 杨新
学 校: 上海交通大学
专 业: 模式识别与智能系统
关键词: 合成孔径雷达 斑点噪声 小波阈值 参数估计
分类号: TN957.52
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
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内容摘要
合成孔径雷达(SAR)成像系统诞生于上世纪50-60年代。SAR成像系统最重要的特点之一是能够在全天候的条件下对大面积区域生成高分辨率的图像,因而广泛应用于高质量遥感制图、地球表面监控、搜索与救援、矿藏探测以及自动目标识别等诸多领域。合成孔径雷达成像的主要问题是生成的图像一般都会受到乘性斑点噪声的干扰。这是由于形成图像的背向散射电磁波相干造成的。SAR图像中的斑点噪声掩盖了图像细节,在视觉上降低了图像质量,并且会严重影响自动场景分割和目标识别的效果。由于SAR图像斑点噪声的成因比较特殊,一般的数字图像处理中所采用的降噪方法对SAR图像并不十分有效。所以,降低和抑制SAR图像的斑点噪声一直以来都是SAR图像研究的一个热点。SAR图像降噪的要求,是在滤除噪声的同时,尽量保持原始图像的边缘和纹理等细节信息。科研人员根据SAR斑点噪声的性质和特点,已经提出了多种空间域自适应滤波器。而本文则是从多分辨率分析的角度出发,将小波变换这一强大的数学工具应用于SAR图像降噪。本文首先简要介绍了合成孔径雷达成像原理,以及SAR图像的巨大作用。然后,简单地分析了SAR图像斑点噪声的形成原因和统计模型,接着大致描述了小波和多分辨率分析的基本原理。在这些背景知识的基础上,本文分析了SAR图像小波系数的分布特点,然后将经典的小波域自适应软阈值法应用于降低SAR图像斑点噪声。进一步,本文提出根据小波系数的局部统计量选取阈值以及估计相关参数的方法。对真实的SAR图像的实验结果表明,本文算法在降低噪声和保持边缘纹理细节之间取得了较好的平衡,处理后的SAR图像的视觉效果和质量评估参数都要优于传统的空间域滤波方法的处理结果。最后,本文深入分析了小波变换和多分辨率分析对于SAR图像降噪的意义,提出了将来可进一步深入研究的方向。
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全文目录
摘要 4-6 ABSTRACT 6-10 第一章 绪论 10-17 1.1 合成孔径雷达成像简介 10-15 1.1.1 雷达系统组成 10-11 1.1.2 雷达成像的过程及特点 11-13 1.1.3 合成孔径雷达的分辨率 13-15 1.1.4 合成孔径雷达成像原理简介 15 1.2 合成孔径雷达的应用 15-16 1.3 本文工作及内容安排 16-17 第二章 斑点噪声的性质及传统抑制方法 17-28 2.1 斑点噪声的产生机理 17-21 2.2 SAR 图像数据的统计性质 21-22 2.2.1 斑点噪声的统计性质 21 2.2.2 反射信号及观测信号的统计性质 21-22 2.3 传统的相干斑抑制方法 22-26 2.3.1 多视平均处理技术 23-24 2.3.2 空间域自适应滤波 24-26 2.4 本章小结 26-28 第三章 小波与小波变换简介 28-42 3.1 多分辨率分析基础 28-33 3.1.1 信号空间与级数展开 28-29 3.1.2 尺度函数 29-31 3.1.3 小波函数 31-33 3.2 小波变换及其快速算法 33-38 3.2.1 小波级数展开 33 3.2.2 离散小波变换和快速小波变换算法 33-36 3.2.3 二维小波变换 36-38 3.3 平稳小波变换 38-41 3.4 本章小结 41-42 第四章 基于小波阈值的斑点噪声抑制方法 42-52 4.1 合成孔径雷达图像小波域滤波技术综述 42-43 4.2 对数SAR 图像在小波域中的统计性质 43-46 4.2.1 斑点噪声的统计性质 43 4.2.2 反射信号的统计性质 43-46 4.3 自适应阈值滤波方法 46-51 4.3.1 基于小波阈值的降噪方法的基本步骤 46-47 4.3.2 阈值的选取 47-48 4.3.3 小波域中的自适应参数估计 48-50 4.3.4 小波阈值降噪的其他关键问题 50-51 4.4 本章小结 51-52 第五章 实验结果及分析 52-62 5.1 视觉质量比较 54-58 5.2 定量分析 58-60 5.3 本章小结 60-62 第六章 总结与展望 62-64 6.1 全文工作总结 62 6.2 进一步工作的展望和建议 62-64 参考文献 64-67 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 67-68 上海交通大学学位论文答辩决议书 68-70
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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 雷达 > 雷达设备、雷达站 > 雷达接收设备 > 数据、图像处理及录取
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