基于相位信息的SAR圖像降噪和特征提取.pdf

1、SAR是一種高分辨率成像雷達，它和真實孔徑雷達(RAR)既有聯(lián)系又有區(qū)別，距離向高分辨率和方位向上高分辨率(多普勒銳化)形成有不同的原理。SAR圖像獨具的各類特性取決于SAR成像幾何原理、電磁波波長與像素實際尺寸比、電磁波相干原理、電磁波極化特性、電磁波穿透能力和地物電磁散射特性等等，從而區(qū)別于光學和其他種類圖像。對SAR圖像降噪及特征提取等等解譯過程的研究有其獨特的內(nèi)容和難點，成為了一個世界性的課題，方興未艾。 本文在深入分析

2、研究傳統(tǒng)降噪及邊緣、線條檢測算法和SAR圖像特點的基礎上，發(fā)掘圖像在頻率變換域的相位信息的重要作用，借鑒在光學圖像降噪及邊緣、線條檢測上取得成功的借助log-Gabor復小波變換獲取相位信息的算法，根據(jù)SAR圖像自身的特點，提出了應用于SAR圖像降噪的改進的相位保持算法、應用于SAR圖像各類型邊緣線條特征提取的改進的相位一致性算法，并將角點特征提取的概念推廣到SAR圖像處理領(lǐng)域，提出運用相位一致性矩進行SAR圖像角點特征提取的算法。文章

3、的主要工作內(nèi)容及對前人工作的具體改進點如下： ●對以上三方面算法共同涉及的數(shù)學基礎：雙樹復小波變換原理、小波域多分辨分析原理、log-Gabor濾波器特性、如何使用log-Gabor濾波器對獲取圖像信息、如何估計噪聲響應、在2D情形設計濾波器的注意要點等問題作了深入闡述。 ●對SAR圖像斑點噪聲模型、相位保持原理、SAR圖像相位保持降噪過程作了深入研究，我們的改進在于：以乘性、加性混合噪聲模型為依據(jù)，以雙樹復小波變換融合

4、技術(shù)為依托，以相位保持算法為基礎，提出新的SAR圖像despeckling算法。并在模擬圖像和真實SAR圖像上進行了大量的實驗驗證，與FROST濾波、LEE濾波、KUAN濾波、中值濾波、一般小波濾波、一般復小波濾波各算法作了比較，給出了定性和定量的實驗結(jié)果，揭示出本文算法在保持單像素細節(jié)和區(qū)別不同地物類型(平滑區(qū)域和特征豐富區(qū)域)上良好的表現(xiàn)。 ●對相位一致性的原理、相位一致性的優(yōu)越性和恒虛警特性、如何使用log-Gabor小波

5、計算相位一致性、有關(guān)學者對相位一致性的改進、相位一致性的三個定義式及如何將相位一致性原理應用于SAR圖像邊緣和線條特征提取的領(lǐng)域及本文所作改進作了全面深入的分析，我們的改進在于：如果只需要提取階躍邊緣，則事先采用無門限的RATIO算法進行預處理，降噪的同時強化了階躍邊緣；如果需要提取所有類別邊緣線條，則先根據(jù)等效視數(shù)大小判斷噪聲的強弱，較強噪聲才用本文方法作預先降噪處理，對較弱噪聲視為乘性噪聲；在各種類型的SAR圖像、含不同類型邊緣線條

6、特征的SAR圖像上作了充分的實驗驗證，詳細分析了每一步的實驗結(jié)果及其體現(xiàn)的優(yōu)越性，將本算法和ROA(比例檢測算子)等經(jīng)典算法作了充分比較；進一步闡述了如何在提取的特征上將邊緣像素連接成線條以及對線條進行直線擬合的圖像分析和表達過程，為SAR圖像進行圖譜分析等等特征分類與識別的研究奠定了基礎。 ●對相位一致性最大矩和最小矩的涵義及其與圖像邊緣、角點特征的關(guān)系、相位一致性矩算法的優(yōu)越性、為何邊角特征易匹配易分離、如何使用多個方向(文

7、中為6個方向)的相位一致性計算相位一致性矩、HARRIS算子的缺陷、運用相位一致性矩原理進行SAR圖像角點特征提取的過程及其在目標識別上的應用作了全面介紹；并且給出了在各類SAR圖像上進行實驗的結(jié)果，顯示其在目標識別上應用的潛力。 ●結(jié)合實驗指出了相位一致性分析提供的圖像中多尺度分析的新途徑：尺度隨所使用的高通濾波器而變化，其優(yōu)點是特征定位精度不隨尺度本身變化。 總之，本文介紹的基于相位信息的各類算法具有恒虛警特性，能在