本文選題：合成孔徑雷達 + 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(Synthetic Aperture Radar, SAR)以其能夠全天時全天候獲取地球表面目標信息的能力而在許多行業(yè)領(lǐng)域得到了越來越廣泛的應(yīng)用。作為單極化SAR系統(tǒng)的一種更高級的形式,全極化SAR (Polarimetric SAR, PolSAR)能夠同時發(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,進而更有利于對目標的解譯和地物物理參數(shù)的反演分析。近十幾年來,隨著國內(nèi)外大量新型的機載和星載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展。然而,與SAR系統(tǒng)物理硬件較快發(fā)展相比,對于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滯后的狀態(tài)。在SAR圖像處理的諸多問題當中,對相干斑噪聲進行抑制的研究有著重要的實際意義。相干斑噪聲是SAR系統(tǒng)在成像過程中不可避免會遇到的一個問題,它的出現(xiàn)不僅會惡化SAR的數(shù)據(jù)質(zhì)量,也會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節(jié)信息之間達到較好的平衡。本文以單極化SAR的強度影像和全極化SAR影像作為研究對象,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開展SAR濾波方法的研究。按照傳統(tǒng)空間域濾波算法、小波域濾波算法、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)域國內(nèi)外的現(xiàn)狀,并分析了目前這些方法存在的問題；之后,本文系統(tǒng)介紹了非局部算法以及變分正則化、各向異性擴散等偏微分算法在圖像去噪當中的應(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為對象,本文詳細描述了SAR相干斑的統(tǒng)計特性,并且闡述了全極化SAR影像的去噪原則。在此基礎(chǔ)之上,本文分別從多個方面介紹了SAR影像濾波效果的評價方法。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)。針對單極化SAR強度影像去噪的研究,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。本文針對對數(shù)變換和非對變換的SAR強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引入非局部的正則化項解決了變分算法通常會呈現(xiàn)的階梯效應(yīng)問題,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節(jié)之間達到較好的平衡。另外,本研究也通過選取合適的求解方法提升了兩種模型的實現(xiàn)效率。模擬和真實的SAR影像上的實驗都表明,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的表現(xiàn)。針對PolSAR影像去噪的研究,本文首先詳細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,本文在詳細介紹數(shù)字圖像去噪中的各向異性擴散算法的基礎(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各項異性擴散算法。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非局部窗口內(nèi)的樣本設(shè)置相似性權(quán)重,以完善先驗均值的估計,進而提升傳統(tǒng)最小均方差濾波器的估計精度；另外,該算法還利用像素極化特征和局部塊結(jié)構(gòu)復(fù)雜度來剔除非同質(zhì)像素以提升速率,并可實現(xiàn)保留散射特性和自動調(diào)節(jié)局部塊尺寸的作用。模擬和真實的PolSAR數(shù)據(jù)實驗都表明,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強度影像去噪的各項異性擴散算法成功應(yīng)用到PolSAR去噪之中。和傳統(tǒng)各項異性擴散方法不同的是,本文提出的PolSAR各項異性擴散算法根據(jù)PolSAR數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性,在濾波過程中對像素間的相似性計算進行了迭代優(yōu)化,從而完善了對擴散系數(shù)的計算；另外,為了緩解模型遇到的過平滑問題,本文也針對性地提出了一種結(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。模擬和真實的PolSAR影像實驗都表明本文提出的PolSAR擴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各項異性擴散算法的運行效率雖然稍低,但能取得更優(yōu)的濾波效果。雖然本文在之前的研究過程中取得了一定的成果,但仍有一些不足和問題需要后續(xù)進一步的改進或探究。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,相干斑特性可能會產(chǎn)生變化,這些算法不再適用。因此,對于高分辨率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中的濾波參數(shù)略多,如何自動確定某些參數(shù)也是今后值得改進的方面。
[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)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O175.2;TN957.52

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本文編號：1853566