本文關(guān)鍵詞：基于Contourlet變換的SAR圖像去噪研究

  更多相關(guān)文章： 合成孔徑雷達(dá) 圖像去噪 核回歸 輪廓波變換 非下采樣輪廓波變換

【摘要】：高分辨合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一種能產(chǎn)生高分辨率遙感圖像的相干系統(tǒng),具有全天候、全天時(shí)、多波段、多極化工作等優(yōu)異性能,同時(shí)具備側(cè)視成像及強(qiáng)透射性等特點(diǎn),被廣泛地應(yīng)用于軍事領(lǐng)域和國民生活領(lǐng)域。SAR圖像去噪是SAR圖像能夠最終得到有效表示的關(guān)鍵步驟,因此SAR圖像去噪一直是SAR圖像處理領(lǐng)域中不可或缺的環(huán)節(jié)。利用傳統(tǒng)的空域方法和變換域方法對SAR圖像進(jìn)行去噪處理時(shí),會出現(xiàn)細(xì)節(jié)信息丟失、同質(zhì)區(qū)域內(nèi)噪聲去除不徹底等問題,難以有效地抑制SAR圖像的斑點(diǎn)噪聲,而多尺度幾何分析域統(tǒng)計(jì)模型的出現(xiàn),為SAR圖像的去噪處理提供了有效的方法。本文將Contourlet變換方法應(yīng)用于SAR圖像的去噪處理中,并結(jié)合成熟的迭代掌舵核回歸算法,驗(yàn)證基于Contourlet變換及核回歸的SAR圖像去噪算法,并取得比較好的去噪結(jié)果,具體內(nèi)容和工作如下所示。(1)驗(yàn)證基于Contourlet變換及核回歸的SAR圖像去噪算法。該方法利用Contourlet變換先對SAR圖像進(jìn)行Contourlet分解,得到低頻子帶和高頻子帶圖像(系數(shù)),然后再使用核回歸算法去除高頻子帶圖像噪聲,對低頻子帶圖像采用增強(qiáng)Lee濾波去噪,最后對經(jīng)過去噪的低頻系數(shù)和高頻系數(shù)進(jìn)行Contourlet逆變換,得到去噪后的SAR圖像。(2)驗(yàn)證基于Contourlet變換的改進(jìn)算法非下采樣輪廓變換(NSCT變換)結(jié)合核回歸的SAR圖像去噪算法。非下采樣Contourlet變換由非下采樣拉普拉斯金字塔濾波器組和非下采樣方向?yàn)V波器組構(gòu)成,該變換不存在下采樣操作,消除了Contourlet變換中因下采樣操作而造成的偽Gibbs現(xiàn)象及“頻譜混疊”現(xiàn)象,同時(shí)具備了平移不變性。因此,將非下采樣輪廓變換與核回歸算法相結(jié)合,其去噪效果相對于Contourlet+核回歸算法更優(yōu)。
【關(guān)鍵詞】：合成孔徑雷達(dá) 圖像去噪 核回歸 輪廓波變換 非下采樣輪廓波變換
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN957.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符號對照表10-11
• 縮略語對照表11-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 研究背景和意義14-15
• 1.2 SAR圖像去噪發(fā)展現(xiàn)狀15-16
• 1.3 Contourlet變換理論16-17
• 1.3.1 傅里葉變換16
• 1.3.2 小波變換16-17
• 1.3.3 Contourlet變換17
• 1.3.4 NSCT變換17
• 1.4 核回歸理論研究17-18
• 1.4.1 經(jīng)典回歸算法18
• 1.4.2 核回歸理論的提出18
• 1.5 本文主要工作18-19
• 1.6 本文章節(jié)安排19-20
• 第二章 相關(guān)理論概述20-36
• 2.1 濾波方法簡介20-24
• 2.1.1 空間域?yàn)V波方法20-22
• 2.1.2 變換域?yàn)V波方法22-24
• 2.2 Contourlet變換24-26
• 2.2.1 基本理論簡介24-26
• 2.3 非下采樣Contourlet變換26-27
• 2.3.1 基本理論簡介26-27
• 2.4 核回歸理論27-34
• 2.4.1 回歸理論概述27-30
• 2.4.2 常用核函數(shù)30-31
• 2.4.3 自適應(yīng)核回歸算法31-33
• 2.4.4 迭代掌舵核回歸算法33-34
• 2.5 圖像質(zhì)量評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)34-35
• 2.6 本章小結(jié)35-36
• 第三章 基于Contourlet變換及核回歸的SAR圖像去噪算法36-46
• 3.1 Contourlet變換算法36-37
• 3.1.1 Contourlet變換步驟36
• 3.1.2 Contourlet變換實(shí)例36-37
• 3.2 迭代掌舵核回歸算法去噪效果檢驗(yàn)37-39
• 3.3 本章算法實(shí)現(xiàn)步驟39-41
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析41-45
• 3.4.1 真實(shí)SAR_1 圖像去噪實(shí)驗(yàn)41-43
• 3.4.2 真實(shí)SAR_2 圖像去噪實(shí)驗(yàn)43-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 第四章 基于NSCT變換及核回歸的SAR圖像去噪算法46-54
• 4.1 NSCT變換46-48
• 4.1.1 NSCT變換步驟46
• 4.1.2 NSCT變換實(shí)例46-48
• 4.2 本章算法實(shí)現(xiàn)步驟48-49
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析49-52
• 4.3.1 真實(shí)SAR_1 圖像去噪實(shí)驗(yàn)49-51
• 4.3.2 真實(shí)SAR_2 圖像去噪實(shí)驗(yàn)51-52
• 4.4 本章小結(jié)52-54
• 第五章 總結(jié)與展望54-56
• 5.1 總結(jié)54-55
• 5.2 展望55-56
• 參考文獻(xiàn)56-60
• 致謝60-62
• 作者簡介62-63

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本文編號：564571