本文選題：合成孔徑雷達(dá) + 相干斑濾波�。� 參考：《武漢大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SAR)以其能夠全天時(shí)全天候獲取地球表面目標(biāo)信息的能力而在許多行業(yè)領(lǐng)域得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。作為單極化SAR系統(tǒng)的一種更高級(jí)的形式,全極化SAR (Polarimetric SAR, PolSAR)能夠同時(shí)發(fā)射及接收垂直和水平的極化波,因此能夠提供更為豐富的地物后向散射信息,進(jìn)而更有利于對(duì)目標(biāo)的解譯和地物物理參數(shù)的反演分析。近十幾年來(lái),隨著國(guó)內(nèi)外大量新型的機(jī)載和星載SAR系統(tǒng)的投入使用,人們已經(jīng)能夠獲取到越來(lái)越豐富的SAR影像資源或相關(guān)產(chǎn)品。就系統(tǒng)的物理硬件條件而言,這些新的資源和產(chǎn)品無(wú)論是在空間分辨率、工作波段還是極化模式等方面都較傳統(tǒng)的SAR數(shù)據(jù)有了較大的提升或擴(kuò)展。然而,與SAR系統(tǒng)物理硬件較快發(fā)展相比,對(duì)于SAR數(shù)據(jù)后續(xù)的預(yù)處理及圖像解譯等方面的理論研究還處于相對(duì)滯后的狀態(tài)。在SAR圖像處理的諸多問(wèn)題當(dāng)中,對(duì)相干斑噪聲進(jìn)行抑制的研究有著重要的實(shí)際意義。相干斑噪聲是SAR系統(tǒng)在成像過(guò)程中不可避免會(huì)遇到的一個(gè)問(wèn)題,它的出現(xiàn)不僅會(huì)惡化SAR的數(shù)據(jù)質(zhì)量,也會(huì)很大程度地增加后續(xù)利用SAR數(shù)據(jù)提取有效信息的難度。傳統(tǒng)的SAR影像濾波方法通常難以在濾除相干斑噪聲和留存影像細(xì)節(jié)信息之間達(dá)到較好的平衡。本文以單極化SAR的強(qiáng)度影像和全極化SAR影像作為研究對(duì)象,探索利用偏微分方程和非局部等圖像處理領(lǐng)域較新的思想理論來(lái)開展SAR濾波方法的研究。按照傳統(tǒng)空間域?yàn)V波算法、小波域?yàn)V波算法、非局部濾波算法、偏微分及其他去噪算法的劃分,本文首先總結(jié)了SAR影像濾波研究領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外的現(xiàn)狀,并分析了目前這些方法存在的問(wèn)題；之后,本文系統(tǒng)介紹了非局部算法以及變分正則化、各向異性擴(kuò)散等偏微分算法在圖像去噪當(dāng)中的應(yīng)用,闡明和揭示了這些算法良好的去噪效果及應(yīng)用前景；以單極化SAR和全極化SAR為對(duì)象,本文詳細(xì)描述了SAR相干斑的統(tǒng)計(jì)特性,并且闡述了全極化SAR影像的去噪原則。在此基礎(chǔ)之上,本文分別從多個(gè)方面介紹了SAR影像濾波效果的評(píng)價(jià)方法。以上這些內(nèi)容的闡述都為開展后續(xù)的研究奠定了可靠的基礎(chǔ)。針對(duì)單極化SAR強(qiáng)度影像去噪的研究,本文著重介紹了兩種SAR局部變分去噪模型,在分析這些模型的缺陷的基礎(chǔ)之上,提出了兩種非局部的SAR變分去噪算法。這兩種算法的創(chuàng)新性主要體現(xiàn)在如下方面：1)目前,SAR影像的變分去噪算法基本上都屬于局部的變分算法。本文針對(duì)對(duì)數(shù)變換和非對(duì)變換的SAR強(qiáng)度影像分別提出了一種新的變分去噪模型。與傳統(tǒng)只考慮局部信息的模型相比,本論文提出的兩種變分模型通過(guò)引入非局部的正則化項(xiàng)解決了變分算法通常會(huì)呈現(xiàn)的階梯效應(yīng)問(wèn)題,并且能取得更優(yōu)的去噪效果。2)不同于固定正則化參數(shù)的變分算法,本文提出的兩種SAR變分去噪模型引入一種考慮影像局部異質(zhì)性的自適應(yīng)選取參數(shù)的方法,從而能夠保證變分模型在去除噪聲和留存影像細(xì)節(jié)之間達(dá)到較好的平衡。另外,本研究也通過(guò)選取合適的求解方法提升了兩種模型的實(shí)現(xiàn)效率。模擬和真實(shí)的SAR影像上的實(shí)驗(yàn)都表明,與傳統(tǒng)的局部SAR變分模型相比,本文提出的兩種模型的濾波效果有了明顯的提升,并且對(duì)于噪聲的濾除以及影像空間分辨率的維持方面都有著不錯(cuò)的表現(xiàn)。針對(duì)PolSAR影像去噪的研究,本文首先詳細(xì)介紹了一些基于最小均方差思想的PolSAR濾波方法,在分析這些方法缺陷的基礎(chǔ)上,提出了一種結(jié)合非局部思想的加權(quán)最小均方差濾波算法。另外,本文在詳細(xì)介紹數(shù)字圖像去噪中的各向異性擴(kuò)散算法的基礎(chǔ)之上,創(chuàng)新性地將這一理論應(yīng)用于PolSAR去噪之中,提出了一種迭代優(yōu)化的PolSAR各項(xiàng)異性擴(kuò)散算法。本文提出的兩種PolSAR去噪算法的創(chuàng)新性主要體現(xiàn)在如下方面：1)本文提出的非局部最小均方差濾波算法的思想主要是對(duì)非局部窗口內(nèi)的樣本設(shè)置相似性權(quán)重,以完善先驗(yàn)均值的估計(jì),進(jìn)而提升傳統(tǒng)最小均方差濾波器的估計(jì)精度；另外,該算法還利用像素極化特征和局部塊結(jié)構(gòu)復(fù)雜度來(lái)剔除非同質(zhì)像素以提升速率,并可實(shí)現(xiàn)保留散射特性和自動(dòng)調(diào)節(jié)局部塊尺寸的作用。模擬和真實(shí)的PolSAR數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)都表明,本文提出的濾波算法與傳統(tǒng)的最小均方差濾波器相比,從抑制噪聲、保留邊緣以及保持極化散射特性等方面總體來(lái)看有著一定的改善。2)本文根據(jù)PolSAR影像濾波的基本原則,創(chuàng)新性地將原先只應(yīng)用于數(shù)字圖像和SAR強(qiáng)度影像去噪的各項(xiàng)異性擴(kuò)散算法成功應(yīng)用到PolSAR去噪之中。和傳統(tǒng)各項(xiàng)異性擴(kuò)散方法不同的是,本文提出的PolSAR各項(xiàng)異性擴(kuò)散算法根據(jù)PolSAR數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性,在濾波過(guò)程中對(duì)像素間的相似性計(jì)算進(jìn)行了迭代優(yōu)化,從而完善了對(duì)擴(kuò)散系數(shù)的計(jì)算；另外,為了緩解模型遇到的過(guò)平滑問(wèn)題,本文也針對(duì)性地提出了一種結(jié)合空間自適應(yīng)和噪聲自適應(yīng)的濾波參數(shù)選取方法。模擬和真實(shí)的PolSAR影像實(shí)驗(yàn)都表明本文提出的PolSAR擴(kuò)散濾波模型有著良好的濾波表現(xiàn)。同本文提出的非局部最小均方差濾波算法相比,PolSAR各項(xiàng)異性擴(kuò)散算法的運(yùn)行效率雖然稍低,但能取得更優(yōu)的濾波效果。雖然本文在之前的研究過(guò)程中取得了一定的成果,但仍有一些不足和問(wèn)題需要后續(xù)進(jìn)一步的改進(jìn)或探究。例如,本文提出的濾波算法基本只適用于完全發(fā)育的噪聲。隨著SAR影像分辨率的提升,相干斑特性可能會(huì)產(chǎn)生變化,這些算法不再適用。因此,對(duì)于高分辨率SAR影像的去噪是本文今后研究的方向之一；另外,本文提出的SAR非局部變分及非局部最小均方差算法當(dāng)中的濾波參數(shù)略多,如何自動(dòng)確定某些參數(shù)也是今后值得改進(jìn)的方面。
[Abstract]:Synthetic Aperture Radar ( SAR ) has been widely used in many fields , such as spatial resolution , operation band and polarization mode .
After that , the application of non - local algorithm , variational regularization , anisotropic diffusion and other partial differential algorithms in image denoising is introduced , and the good denoising effect and application prospect of these algorithms are illustrated and disclosed .
In this paper , two kinds of SAR image denoising methods are introduced in this paper . Two kinds of SAR image denoising algorithms are introduced in this paper .
In addition , the algorithm also uses the polarization feature of pixels and the complexity of local block structure to remove non - homogeneous pixels to increase the rate , and can realize the function of preserving scattering property and auto - adjusting local block size .
In addition , in order to alleviate the over - smoothing problem encountered in the model , this paper proposes a method for selecting filter parameters combining spatial adaptation and noise adaptation . The simulation and real PolSAR image experiments show that the PolSAR diffusion filter model has good filtering performance .
In addition , the filter parameters of the SAR non - local variational and non - local minimum mean - variance algorithm proposed in this paper are much more , and how to automatically determine certain parameters is also an aspect which is worth improving in the future .

【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O175.2;TN957.52

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本文編號(hào)：1853566