本文關鍵詞： 各向異性高斯窗 非局部均值 SAR圖像降斑 Stein無偏風險估計　出處：《電子科技大學學報》2014年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對傳統(tǒng)空域非局部平均方法在合成孔徑雷達圖像相干斑抑制中存在相似區(qū)域提取和方向信息捕獲不足的問題,提出了一種基于各向異性高斯方向窗和Stein’s無偏風險估計(SURE)準則融合的非局部均值(NLM)算法。該方法設計多個不同方向的各向異性高斯窗來匹配SAR圖像的局部空間幾何結構,比傳統(tǒng)的方形窗能更好地保護SAR圖像中的方向性結構。采用比率測度來衡量圖像塊間的相似程度,并計算基于該各向異性高斯窗的NLM結果。結合SURE準則來融合不同方向的各向異性高斯窗的非局部平均結果,獲得最終的SAR圖像降斑結果。針對多幅SAR圖像進行對比實驗,實驗結果表明:該方法在有效抑制SAR圖像相干斑的同時能很好地保留圖像的幾何結構信息,為后續(xù)的SAR圖像理解與解譯提供了良好的基礎。
[Abstract]:In order to solve the problem of similar region extraction and direction information acquisition in SAR image speckle suppression based on traditional spatial nonlocal averaging method, a new method is proposed. A nonlocal mean value (NLM) algorithm based on the fusion of anisotropic Gao Si directional window and Stein's unbiased risk estimation criterion is proposed. In this algorithm, several anisotropic Gao Si windows in different directions are designed to match the local spatial geometric structure of SAR images. Compared with the traditional square window, it can better protect the directional structure in the SAR image. The ratio measure is used to measure the similarity between the image blocks. The NLM results based on the anisotropic Gao Si window are calculated. Combining with the SURE criterion, the nonlocal average results of the anisotropic Gao Si window in different directions are fused to obtain the final SAR image speckle reduction results. Experimental results show that the proposed method can effectively suppress the speckle of SAR images while preserving the geometric structure information of the images, which provides a good basis for the subsequent interpretation and interpretation of SAR images.
【作者單位】： 西安電子科技大學智能感知與圖像理解教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61173093,61072106,61003198,61001206) 教育部長江學者和創(chuàng)新團隊支持計劃(IRT1170)
【分類號】：TN958

【參考文獻】

相關期刊論文 前2條

1 江勇;張曉玲;師君;;極化SAR改進Lee濾波相干斑抑制研究[J];電子科技大學學報;2009年01期

2 張小華;陳佳偉;孟紅云;焦李成;孫翔;;基于非下采樣Shearlet和方向權值鄰域窗的非局部均值SAR圖像相干斑抑制[J];紅外與毫米波學報;2012年02期

【共引文獻】

相關期刊論文 前6條

1 韋海萍;;基于FPGA的增強Lee濾波算法設計與實現(xiàn)[J];航天控制;2011年03期

2 劉蓉;婁曉光;;基于邊緣特性的極化Lee濾波改進算法[J];科學技術與工程;2011年11期

3 徐穎;周焰;;SAR圖像相干斑抑制研究進展[J];計算機工程與應用;2013年20期

4 張瑞;劉國祥;李濤;于冰;徐柱;;基于高分辨率TerraSAR-X影像的城市土地利用變化檢測[J];鐵道勘察;2011年04期

5 楊學志;左美霞;郎文輝;張晰;孟俊敏;;采用散射特征相似性的極化SAR圖像相干斑抑制[J];遙感學報;2012年01期

6 趙忠民;趙擁軍;牛朝陽;;改進的基于非局部均值的極化SAR相干斑抑制[J];中國圖象圖形學報;2013年08期

相關博士學位論文 前1條

1 顏學穎;SAR圖像相干斑抑制和分割方法研究[D];西安電子科技大學;2013年

相關碩士學位論文 前10條

1 楊大海;極化SAR相干斑抑制若干問題研究[D];解放軍信息工程大學;2010年

2 左美霞;基于散射特性相似性的極化SAR圖像相干斑抑制研究[D];合肥工業(yè)大學;2011年

3 劉麗;基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡和單類支持向量機的紋理檢索[D];蘭州大學;2011年

4 范鳳云;基于機載LiDAR和極化SAR數(shù)據(jù)的山區(qū)森林蓄積量估測方法研究[D];中國林業(yè)科學研究院;2010年

5 陳健;基于多源遙感數(shù)據(jù)的東中國海溢油識別[D];上海海洋大學;2012年

6 劉晨;基于相似性度量的合成孔徑雷達圖像相干斑抑制算法研究[D];合肥工業(yè)大學;2012年

7 張光輝;極化SAR相干斑抑制及效果評估方法研究[D];解放軍信息工程大學;2012年

8 趙忠民;基于非局部均值的極化SAR相干斑抑制方法研究[D];解放軍信息工程大學;2013年

9 林超;基于橫向剪切干涉原理的散斑降噪算法研究[D];昆明理工大學;2012年

10 劉明珠;基于紋理特征的SAR圖像質(zhì)量評估[D];哈爾濱工程大學;2013年

【二級參考文獻】

相關期刊論文 前7條

1 郭旭靜;王祖林;;SAR圖像的非下采樣Contourlet噪聲抑制算法[J];北京航空航天大學學報;2007年08期

2 陳紅艷;李磊民;;基于ICA的極化SAR圖像相干斑抑制[J];電子科技大學學報;2006年04期

3 皮亦鳴,鄒琪,黃順吉;極化SAR相干斑抑制——極化白化濾波器[J];電子與信息學報;2002年05期

4 鳳宏曉;焦李成;侯彪;;基于局部平移瑞利分布模型的SAR圖像相干斑抑制[J];電子與信息學報;2010年04期

5 沙宇恒;叢琳;孫強;焦李成;;基于Contourlet域HMT模型的SAR圖像相干斑抑制[J];紅外與毫米波學報;2009年01期

6 鳳宏曉;侯彪;王爽;焦李成;;基于自適應窗和形狀自適應小波變換的SAR圖像相干斑抑制[J];紅外與毫米波學報;2009年03期

7 周曉光;匡綱要;萬建偉;;多極化SAR圖像斑點抑制綜述[J];中國圖象圖形學報;2008年03期

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 胡正磊;孫進平;袁運能;毛士藝;;利用α穩(wěn)定分布的小波域SAR圖像降斑算法[J];航空學報;2006年05期

2 張鵬;李明;吳艷;甘露;肖平;;基于SWT域改進粒子濾波的SAR圖像降斑算法[J];電子學報;2011年10期

3 ;[J];;年期

4 ;[J];;年期

5 ;[J];;年期

6 ;[J];;年期

7 ;[J];;年期

8 ;[J];;年期

9 ;[J];;年期

10 ;[J];;年期

相關會議論文 前1條

1 楊學志;范良歡;郎文輝;;基于結構保持區(qū)域模型和MRF的SAR海冰圖像分割[A];第八屆全國信息獲取與處理學術會議論文集[C];2010年

相關碩士學位論文 前1條

1 王婷;脈沖星信號模擬與雙譜域消噪[D];西安電子科技大學;2011年

，

本文編號：1510976