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基于平稳小波变换的SAR图像海岸线提取

作　者: 张鹏
导　师: 李洪平
学　校: 中国海洋大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 合成孔径雷达(SAR) 海岸线 边缘提取 平稳小波变换(SWT) 模极大值
分类号: TN957.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 77次
引　用: 1次
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内容摘要


合成孔径雷达(SAR)是一种主动式的微波成像雷达,由于其全天候、全天时、高分辨率、大面积的特点,成为观测海岸线变化的重要技术手段。目前,已发射了许多高分辨率的雷达卫星,其中我国发射了3颗,大量SAR海洋图像有待分类和应用,因此,从SAR图像中自动提取海岸线特征信息是一个研究热点。但是,在Speckle噪声以及分辨率因素的影响下,获得的海岸线的连续性和准确性存在一定的问题,自动化进行海岸线提取尚有困难。对此,本文提出了一种利用平稳小波变换在SAR图像中进行边缘信息提取的方法,该方法把小波分析与图像处理技术结合起来对SAR图像进行分析与处理,并且可以有效抑制Speckle噪声。本文的主要研究内容分为如下3部分：(1)SAR图像海岸线特征识别的预处理：首先,采用了10*10窗口操作对SAR图像进行压缩,在不影响海岸线边缘特征的同时降低了图像处理的复杂度；接着,对SAR图像未成像黑色边界实现自动的检测与去除；然后,采用直方图均衡化和灰度拉伸方法对SAR图像进行对比度调节,提高了SAR海岸线图像的对比度。实验表明,这种方法不但改善了图像对比度而且减少了后续处理的计算量,并初步抑制了部分噪声的干扰,起到了对SAR图像滤波的作用。(2)SAR图像Speckle噪声抑制：在对传统的均值与中值滤波、局域统计自适应滤波、小波阈值去噪方法分析与总结的基础上,针对本论文SAR图像海岸线边缘特征提取的特点,提出了一种改进的小波低通Speckle噪声抑制方法。该方法利用了小波变换多尺度分析特性,结合了局域统计自适应滤波算法中的增强Lee滤波的优势,实现了对SAR图像噪声抑制的目的。从实验结果来看,改进后的方法通过去除小波变换中的高频信息,保留低频信息,实现了对SAR图像Speckle噪声的有效去除。(3)一种基于平稳小波变换的SAR图像海岸线边缘特征自动提取方法：首先利用平稳小波变换(SWT)对SAR海岸线图像进行处理,计算SWT系数的小波梯度信息(WGI),然后采用模极大值搜索方法进行海岸线边缘特征提取,并通过形态学细化等后处理方法对海岸线特征提取结果进行精细化处理,提高海岸线特征检测的准确性。采用本文所述的方法对ENVISAT-1卫星SAR海岸线图像进行实验与分析,结果表明平稳小波变换是一种有效的SAR图像海岸线特征检测工具。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
1. 绪论  10-17
  1.1 研究背景与意义  10-11
  1.2 国内外研究现状  11-15
    1.2.1 主要方法  12-13
    1.2.2 存在的问题  13-14
    1.2.3 研究展望  14-15
  1.3 论文主要研究内容与安排  15-17
2. 小波分析基础理论  17-29
  2.1 小波变换基本概念  17-19
    2.1.1 连续小波变换  18-19
    2.1.2 小波变换离散化  19
  2.2 多分辨分析与MALLAT算法  19-23
    2.2.1 多分辨率分析  20-21
    2.2.2 MALLAT算法  21-23
  2.3 可分离二维小波变换的多分辨分析  23-27
  2.4 小波基函数的选择  27-29
3. SAR影像数据及其预处理  29-34
  3.1 SAR影像数据  29-31
  3.2 SAR图像预处理  31-34
    3.2.1 未成像黑色边界的去除  31-32
    3.2.2 灰度调节  32-34
4. Speckle噪声抑制  34-46
  4.1 Speckle噪声产生机理  34-35
  4.2 Speckle噪声乘性模型  35-36
  4.3 Speckle噪声抑制典型算法  36-42
  4.4 改进的小波低通滤波器去噪方法  42-44
  4.5 Speckle滤波效果评价参数  44-46
5. 基于平稳小波变换的SAR图像海岸线自动提取  46-61
  5.1 引言  46-47
  5.2 小波变换边缘检测基本原理  47-50
  5.3 二维离散可分离平稳小波变换  50-53
  5.4 基于Sobel算子与SWT梯度信息的SAR图像海岸线检测  53-61
    5.4.1 SAR图像SWT梯度信息的计算及模极大值搜索  54-58
    5.4.2 SAR图像海岸线检测的后处理  58-61
6. 实验与分析  61-66
  6.1 SAR图像预处理  61-62
  6.2 Speckle噪声抑制  62-63
  6.3 基于SWT的SAR图像海岸线提取  63-66
7. 结论与展望  66-68
  7.1 结论  66-67
  7.2 展望  67-68
参考文献  68-72
致谢  72-73
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果  73

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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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