基于Curvelet变换的SAR图像相干斑抑制

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随着合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)的发展,其应用越来越广泛,但是由于SAR图像在成像时,其散射回波具有相干作用,使得SAR图像具有相干斑噪声,并被定义为“乘性”噪声。这种相干斑噪声严重影响了SAR图像的质量,降低了其空间分辨率,因此,为了有效的理解和解译SAR图像,必须对其进行相干斑抑制,同时要有效的保持图像的边缘等细节信息。然而由于SAR图像成像时地物目标的复杂性,使得SAR图像不具有明确的模型,传统的图像去噪方法难以有效的抑制SAR图像的相干斑噪声,而多尺度几何分析的出现,为SAR图像的相干斑抑制提供了方法。本文利用多尺度几何分析工具——Curvelet,它具有尺度、空间位置和尺度三个参数,使得它有很强的方向性和和各向异性,能够最优的稀疏表示具有曲线和直线边缘的目标。根据这些特性,论文主要进行了以下三个方面的工作。1)分析了SAR图像进行Curvelet变换后的系数统计特性,利用两个零均值的混合高斯函数对每一层的系数进行拟合,在此基础上用贝叶斯收缩因子对系数进行收缩,重构图像后,用均值滤波和非线性各向异性扩散方法克服了Curvelet本身不足带来的划痕效应以及点目标丢失的缺点。2)针对Curvelet系数在各个子带中系数的聚集特性,设计了一个基于局部特性的系数收缩因子。由于Curvelet不能有效的处理图像中的点目标,引入了具有一维奇异性的平稳小波,利用小波层间系数的相关性,有效的处理了边缘上的点目标,最后利用差值缩减的方法得到图像中的点目标。3)改善了Starck等人提出的Curvelet域硬阈值方法对Curvelet系数的不连续处理,设计了一个连续的阈值函数,并且通过对最高层Curvelet系数的两次不同处理,两次重构的方法有效的保持了图像的弱纹理信息,并利用复扩散的方法对图像进行了均值补偿。实验结果表明,以上方法均能在有效抑制SAR图像斑点噪声的同时,也能有效的保持图像的边缘等细节信息。
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