基于结构化信息检测和偏微分方程的高分辨率sar图像降斑算法研究

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1、学校代码：10385分类号：研究生学号：1300205010密级：基于结构化信息检测和偏微分方程的高分辨率SAR图像降斑算法研究DespecklingAlgorithmofHighResolutionSARImagesBasedonStructureInformationDetectionandPartialDifferentialEquations作者姓名：杨柳指导教师：孙增国合作教师：学科：计算机科学与技术研究方向：图像处理所在学院：计算机科学与技术学院论文提交日期：二零一六年三月三十日摘要摘

2、要合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR）具有全天时、全天候、多视角及对地物有一定的穿透性等优点，被大量的应用在生态、水文、海洋监测和地形测绘等诸多领域。然而，由于雷达波的相干性，导致SAR图像在成像过程中会产生无法避免的斑点，特别是高分辨率SAR图像，其成像更加复杂，而斑点的存在降低了高分辨率SAR图像的质量，使图像的判读和后续处理出现困难。因此，研究高分辨率SAR图像斑点的抑制具有十分重要的意义。本文主要从空间域滤波、偏微分方程方法和非局部均值滤波出发，对高分辨率S

3、AR图像的降斑算法进行了深入的研究，通过不同方法之间的结合和创新，完成的主要工作如下：（1）介绍了经典的SAR图像降斑算法，包括Lee滤波及其增强型算法、Kuan滤波及其增强型算法、Frost滤波、GammaMAP滤波等空间域滤波方法，以及全变分（TV）模型、PM模型等偏微分方程方法，并分析了经典SAR图像降斑算法的优缺点。（2）提出了基于结构化信息检测和Kirsch方向模板的降斑算法。由于传统的Kirsch方向算子没有对SAR图像的区域特性进行判断，导致图像中的斑点得不到充分的抑制。为了解决滑动

4、窗的自适应选择问题，结合点目标检测、自适应滑动窗技术和结构化信息检测的思想，提出了基于结构化信息检测和Kirsch方向模板的SAR图像降斑算法，所提算法可以有效的检测出图像中的点目标、边缘区域和均匀区域，并针对不同的图像区域使用不同的降斑方法。通过降斑实验可以验证所提算法在充分抑制均匀区域斑点的同时，有效的保留了点目标和边缘区域，从而达到斑点抑制和边缘信息保留的较好平衡。（3）提出了基于非局部均值（NLM）滤波与AA模型的降斑算法。由于AA模型在SAR图像均匀区域的降斑能力比较强，但边缘保留能力弱

5、；与之相反，NLM滤波在SAR图像的均匀区域降斑能力弱，却较好地保留了图像的边缘信息。因此，本文将非局部狄利克雷函数作为线性正则项算子，通过衡量图像的块相似性来构造权重，与AA模型的数据项相结合，提出新的降斑模型，并对新的降斑模型进行迭代求解。通过降斑实验与分析，与AA模型和NLM滤波相I华侨大学硕士学位论文比，本文提出的降斑算法可以更好的抑制SAR图像斑点，同时又能较好的保留图像中的边缘信息。关键词：合成孔径雷达结构化信息检测偏微分方程非局部均值降斑IIAbstractAbstractSynth

6、eticApertureRadar(SAR)hasbeenusedintheecology,hydrology,geography,oceanmonitoring,terrainmappingandsoonwidelywithvirtuesofall-day,all-weather,multipleperspectivesandpenetration.However,Owingtothecoherencefromradarwaves,SARimagesisinevitabletoproduceso

7、mespecklewhenimagingprocessing,especiallyhighresolutionSARimages,thosearemorecomplexthancommonSARimages.ThespecklecouldlowerthequalityofSARimage,makeitdifficultfortheimageinterpretationandsubsequentprocessing.Therefore,ithasimportantresearchmeaningtor

8、educespeckleeffectivelyinhighresolutionSARimages.Proceedingfromspatialfilters,partialdifferentialequations（PDE）methodandnon-localmeans（NLM）filter,furtherresearchhadbeendiscussedabouthowtosuppressspeckleeffectivelyinhighresolutionSARimages.Thea