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1、第2期,总第76期国土资源遥感No.2,20082008年6月15日REMOTESENSINGFORLAND&RESOURCESJun.,2008X波段航海雷达图像噪声检测与滤除方法研究郝燕玲,唐艳红,卢志忠(哈尔滨工程大学自动化学院,哈尔滨150001)摘要:根据航海雷达数据的时空特点,提出一种图像噪声检测与滤除方法。该方法首先根据噪声在各次扫描间的不相关性对其进行检测,然后只针对检测出的噪声数据进行滤除。通过与传统的中值滤波算法和均值算法进行比较,同时使用信噪比指标对处理结果进行分析,结果表明,本
2、算法既保持了传统中值滤波方法简单、快速的优点,又很好地保持了图像的灰度信息,具有较好的降噪效果。关键词:航海雷达;中值滤波;同频干扰;信噪比中图分类号:TP751.1文献标识码:A文章编号:1001-070X(2008)02-0014-04声检测与滤除方法。该方法首先根据X波段航海0引言雷达图像噪声特性,利用连续32幅航海雷达图像序列上同一位置点的灰度值的跃迁作为噪声检测的准[1,2]利用X波段航海雷达进行海浪遥感测量,则;然后,沿雷达射线方向,应用改进的中值滤波方从海浪遥感图像中获取关于海洋状态的实
3、时信息,法对噪声进行滤除。如海浪的波高、方向和周期等,对海上经济和军事活动的开展具有十分重要的意义。但是,利用X波段1雷达图像噪声的检测航海雷达直接采集到的原始雷达信号往往存在着大量的干扰杂波,如雷达内部噪声、雨雪杂波和同频干1.1噪声问题分析[3]扰等。这些干扰在图像上表现为点状脉冲噪声利用X波段航海雷达进行海浪观测,主要是间和射线状噪声,极大地降低了图像质量,对分析海浪接利用海面波浪的回波特性来解析出相关的海浪参十分不利。因而,噪声的去除在海浪遥感图像处理数,根据海浪参数来判断海面上的波浪状况。因
4、此,中占有重要的地位,是进行海浪信息反演的前提,对文中雷达图像噪声指的是与海面波浪回波无关的所提高反演准确度具有极其重要的意义。有信号,主要包括目标回波信号和同频干扰信号,其目前,去除雷达图像噪声的方法主要是采用图中,同频干扰信号产生的噪声所占比例最大,也是本像滤波方法。常用的滤波算法有:①传统的中值、文要重点处理的对象。这些干扰信号在雷达图像中均值滤波方法;②基于噪声模型的滤波,如Kalman表现为点状的脉冲噪声和射线状噪声,如图1所示。滤波、Lee滤波等;③基于图像局部统计特征的自适应滤波,如Ku
5、an滤波、增强Lee滤波、增强Frost滤波等;④基于形态学的几何滤波,如GammaMAP滤[4～7]波;⑤基于小波变换的滤波。这些滤波算法对去除图像噪声点,保持图像纹理信息及边缘信息等方面较为重视,但对于图像像元灰度信息的保持没有足够重视,而灰度信息对于海浪反演起着至关重要的作用。此外,由于雷达数据的存储方式与普通图1雷达回波图像数字图像的存储方式有着本质区别,因此,传统的滤(左:原始雷达图像;右:设定阈值后的图像)波方式并不适用于雷达图像处理。另外,考虑到实时海浪遥感的应用,对滤波算法的复杂性和处
6、理效1.2噪声的检测算法率也要有一定的要求。为了保持有用信号的灰度信息,须从雷达原始针对上述问题,本文提出一种航海雷达图像噪回波信号中检测出噪声信号。信号的检测等同于判收稿日期:2007-12-17;修订日期:2008-03-24©1994-2009ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net第2期郝燕玲,等:X波段航海雷达图像噪声检测与滤除方法研究·15·断雷达回波信号是噪声还是
7、有用信号与噪声的叠的,因此,本文利用该特点进行噪声检测。加。分析实测数据发现,若只靠一个观测序列很难噪声特性如图2所示。图2(左)表示的是雷达从海面回波信号中辨别噪声的,因为海面回波在各射线方向上的回波数据,虚线所指数据表示分析点。次扫描间是相关的,但噪声在各次扫描间是不相关从图中可以看出,与该点相邻的几十个点的信号都图2单点雷达数据空间和时间变化(左:雷达射线方向上的回波数据;右:同一位置上连续32幅图数据)非常强,这样就形成了一个连续的噪声带,在图像上和处理效率,发现中值滤波尤其适用于脉冲噪声和表
8、现为细窄的射线状干扰噪声。由于海浪回波信号射线状噪声的抑制,并且具有运算简单和速度快的强度与波高和雷达天线之间的距离等因素有关,因优点。然而,航海雷达图像数据与普通图像数据的此,单从一幅回波图像上很难检测出该点是否是噪存储方式有所不同,其空间分辨率由距离和方位角声。然而,我们从图2(右)中可以看出,在时间上连的间距决定,因此,根据工程实践中雷达观测海浪的续的32幅图像上(选取32幅图像目的在于,海浪反实时性要求,本文采用改进的中值滤波算法对噪声演过程中进
