【摘要】：合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天候、全天時(shí)、高分辨率和穿透力強(qiáng)等特點(diǎn),因此,SAR在軍事方面和民用方面都得到了廣泛的應(yīng)用。但是,由于SAR系統(tǒng)是微波相干成像,SAR圖像在獲取的過程中受到了斑點(diǎn)噪聲的影響。斑點(diǎn)噪聲的存在大大降低了SAR圖像的分辨率,影響了后續(xù)的處理與解譯。因此,如何抑制SAR圖像中的斑點(diǎn)噪聲非常重要。通過分析SAR圖像的斑點(diǎn)噪聲模型和統(tǒng)計(jì)特性,結(jié)合稀疏表示理論和低秩逼近理論,本文提出了幾種新的SAR圖像降斑算法。本文主要包括以下三個(gè)方面:1.提出了一種基于聚類和提升字典學(xué)習(xí)的SAR圖像降斑算法�？紤]到圖像中具有大量相似結(jié)構(gòu)的圖像塊,利用K均值聚類算法,構(gòu)造相似圖像塊集合。為了充分挖掘圖像塊中包含的紋理細(xì)節(jié)信息,本章利用主成分分析法,提取各個(gè)相似圖像塊集合的主成分分量,構(gòu)造相應(yīng)的PCA字典。以PCA字典為初始字典,采用提升字典學(xué)習(xí)算法對(duì)相似圖像塊進(jìn)行稀疏表示與重構(gòu),得到最終的降斑結(jié)果。2.提出了一種基于結(jié)構(gòu)相似度校正聚類的稀疏表示SAR圖像降斑算法。利用方向波變換的多方向性和各向異性,在方向波域?qū)AR圖像進(jìn)行斑點(diǎn)噪聲估計(jì)�？紤]到相似圖像塊不僅僅存在于同一尺度的圖像中,不同尺度的圖像中也包含大量的相似圖像塊,本章通過對(duì)SAR圖像進(jìn)行方向波變換來獲取不同尺度的圖像塊,并采用一種基于結(jié)構(gòu)相似度校正的聚類算法對(duì)圖像塊進(jìn)行類別劃分。最后,利用基于聚類的稀疏表示算法對(duì)每類圖像塊進(jìn)行稀疏表示和重構(gòu),得到最終的降斑結(jié)果。3.提出了基于改進(jìn)的空間自適應(yīng)迭代奇異值閾值的SAR圖像降斑算法�？紤]到相似圖像塊集合具有低秩性的特點(diǎn),本章利用奇異值分解對(duì)SAR圖像進(jìn)行低秩逼近重構(gòu),進(jìn)而達(dá)到降斑的目的。在降斑的過程中,為了更好的保留圖像中的紋理信息,以原始圖像的梯度直方圖作為參考,通過約束更新后圖像的梯度直方圖來達(dá)到紋理增強(qiáng)的目的。該方法不僅能夠很好的抑制圖像中的斑點(diǎn)噪聲,且可以很好的保留圖像中的點(diǎn)目標(biāo)和紋理信息。
[Abstract]:Synthetic Aperture Radar (Synthetic Aperture) has been widely used in military and civil fields because it has the characteristics of all-weather, high resolution and strong penetration. However, the SAR system is affected by speckle noise in the acquisition process of microwave coherent imaging. The presence of speckle noise greatly reduces the resolution of SAR images and affects the subsequent processing and interpretation. Therefore, how to suppress speckle noise in SAR images is very important. Based on the analysis of speckle noise model and statistical characteristics of SAR images, combined with sparse representation theory and low rank approximation theory, several new speckle reduction algorithms for SAR images are proposed in this paper. This article mainly includes the following three aspects: 1. A SAR image speckle reduction algorithm based on clustering and lifting dictionary learning is proposed. Considering a large number of similar image blocks in the image, the K-means clustering algorithm is used to construct the set of similar image blocks. In order to fully mine the texture details contained in image blocks, this chapter uses principal component analysis (PCA) to extract the principal components of similar image blocks and construct corresponding PCA dictionaries. Using the PCA dictionary as the initial dictionary, the lifting dictionary learning algorithm is used to sparse represent and reconstruct the similar image blocks, and the final speckle reduction result. 2. A sparse representation SAR image speckle reduction algorithm based on structural similarity correction clustering is proposed. The speckle noise of SAR images is estimated in directional wave domain by using the multi-directivity and anisotropy of directional wave transform. Considering that similar image blocks not only exist in images of the same scale, but also contain a large number of similar image blocks in different scales, this chapter uses directional wave transform to obtain different scales of image blocks. A clustering algorithm based on structural similarity correction is used to classify image blocks. Finally, the sparse representation algorithm based on clustering is used for sparse representation and reconstruction of each image block, and the final speckle reduction result. 3. An improved spatial adaptive iterative singular value threshold algorithm for SAR image speckle reduction is proposed. Considering the low rank characteristic of similar image block set, this chapter uses singular value decomposition to reconstruct SAR image with low rank approximation, so as to achieve the purpose of speckle reduction. In the process of speckle reduction, in order to preserve the texture information of the image better, the gradient histogram of the original image is used as the reference, and the gradient histogram of the updated image is constrained to achieve the purpose of texture enhancement. This method can not only suppress the speckle noise in the image, but also preserve the point target and texture information of the image.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN957.52

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本文編號(hào)：2156346