SAR图像斑点噪声滤除研究文献综述.pdf

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1、第3期矿山测量No.32013年6月MINESURVEYINGJun.2013doi:10.3969/j.issn.1001—358X.2013.03.25SAR图像斑点噪声滤除研究文献综述木董立亚,陈星彤(河北联合大学,河北唐山063000)摘要:SAR图像中斑点噪声的存在会严重影响到其图像解译和后期处理,故对斑点噪声滤除的研究探讨一直是国际热点。近些年发展了许多SAR图像去噪的方法,文中对这些方法进行归纳总结,分析了其原理、优缺点及其适用范围,对下一步研究SAR噪声工作具有一定的指导意义。关键词:SAR图像

2、;斑点噪声;滤波方法中图分类号:P23文献标识码:B文章编号:1001—358X(2013)03—0076—032.2基于空间域的滤波方法1引言空间域滤波方法是在空域内直接对图像进行平近几十年来,随着人们对SAR图像斑点噪声滤滑处理,来达到抑制或消除斑点噪声的效果,按照构除方法的探索,发展了很多有效的方法。虽目前也造方法不同,空间域滤波可以分为五种:有许多文献对这些方法进行过概述,但存在着概括(1)传统方法不全面或者没有更新研究进展的问题,为研究SAR传统的方法主要是一些早期滤波器的研究应图像斑点去噪带来不便。

3、基于上述问题,本文对这用,比如均值滤波器和中值滤波器,它们的原理是选些方法进行比较全面的归纳总结,介绍了这些方法取邻域中图像的像素点的均值或中值作为输出像素的基本原理及其优缺点及其适用范围,目的是为研值。它们虽然能够有效地平滑斑点噪声,但是它们究SAR图像人员提供参考,以便在处理SAR图像时是非自适应的,不能分辨斑点噪声和边缘信息,并不能选择最合适的滤除方法,使去噪效果最优化。能保持图像纹理。这两种滤波器主要适用于对分辨率低的图像进行去噪,比如森林火灾预防、海洋油污2斑点噪声滤除方法分析染监视等。目前关于这两种

4、滤波算法也有很多的研SAR斑点噪声抑制技术可以分为两大类:成像究成果:比如,詹胜等提出的将中值滤波和小波变前的多视平滑预处理技术和成像后的滤波处理技换相结合的SAR图像斑点去噪方法;徐国保等提术⋯。下面具体介绍每类方法:出的基于中值和多尺度的组合优化滤波器,该算法2.1多视处理滤波能很好地滤除SAR图像中的的噪声,从而提高算法多视处理滤波方法起源比较早,它是在SAR系的有效性和通用性;王敏等提出的一种改进的自统成像中对图像进行去噪。多视处理滤波首先要把适应中值滤波,该算法对不同类型噪声点进行不同同一图像分割成多

5、个独立的影像(多视),然后把这处理,更好的抑制噪声和保护图像细节。些影像进行平均。多视处理技术的原理决定了它在(2)局域统计自适应滤波方法进行抑制斑点噪声必须以牺牲系统分辨率为代价,局域统计自适应滤波方法是目前应用最为广泛例如对N视SAR图像来讲,可以获取N倍的噪声抑的滤波方法。它的原理是在图像上取一个滑动窗制,同时却要使空间分辨率降低N倍。口,对窗口内的象素进行滤波处理得到窗口中心象多视处理具有计算量小、快速简捷的算法特点,素的滤波值,比如:Lee滤波器、Frost滤波器、Kuan滤尽管它降低了空间分辨率,但

6、是对于覆盖面积比较波器、GammaMAP滤波器等,这类滤波器适用于斑大,不需要高的分辨率的SAR图像,比如湖泊冰覆点噪声是完全发育的区域,但是对于斑点噪声发育盖、海藻生长监视、水资源大面积污染、城市变迁等,不完全的区域,如建筑设施比较多的区域,这类滤波我们可以选用多视处理,它能有效地抑制斑点噪声。器的效果并不好。为处理此现象,这些滤波器需进基金项目:河北省科学技术厅自筹经费项目。项目编号:12270143。行改进。比如增强Lee滤波器、增强Frost滤波器、76第3期董立亚等:SAR图像斑点噪声滤除研究文献综述

7、2013年6月增强Kuan滤波器等。改进后的滤波器提高了对点种方法处理SAR图像时在抑制斑点和保持纹理信息目标的保持能力,但对于边缘保持能力还是不理想。方面取得了令人满意的结果。(3)数学形态滤波方法2.3基于变换域的滤波方法Safa提出的数学形态滤波方法是一种不基于变换域滤波又称为频域滤波,其原理是通过数图像局部统计特性的滤波方法,其原理是首先对图学算法把原空间中的图像转变到其他空间中,然后像信号的几何特征进行描述,然后利用结构元素分在转变后的空间中对图像进行去噪处理,最后通过配图像来抑制斑点噪声。由于可以在

8、去噪前对图像逆变化将图像还原到原来的图像空间中,达到滤除的几何特征进行检验,所以数学形态学在滤除斑点噪声的图像。变换域滤波方法主要有傅里叶变化滤噪声的同时,可以比较好的保留图像边缘和细节信波和小波变换滤波。傅里叶变换属于早期的滤波算息。研究人员根据数学形态学的这一特点,对斑点法,它对于平稳线性的信号处理效果比较好,但是也噪声抑制进行了的新的研究,比如:肖启芝等提出会产生低频干涉现象。的

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