基于Contourlet变换的SAR图像去噪和匹配算法的研究与优化实现

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1、图像是人对视觉感知的物质再现，在现代人的生活中有着举足轻重的地位。根据已知模式图像从另一幅图像中寻找相同或者相似图像的过程被称为图像匹配。随着科学技术的迅猛发展，图像匹配技术无论是在匹配精度还是匹配速度上，都取得了长足的进步，已经被应用于计算机视觉、目标识别与跟踪、光学和雷达跟踪以及景物分析等多个领域。本课题提出将多尺度几何分析中最前沿的轮廓波(CoIltoudet)与图像匹配相结合，辅以SOT结构的去噪算法，实现高效率、高精度的SAR图像匹配系统。本文首先对轮廓波的特性进行研究，通过分析sAR图像的分解效果，确定了轮廓波分解中适用于含有相干斑图像分解的金字

2、塔滤波器和方向滤波器，使分解后图像的各方向的细节信息更丰富，特征更明显。然后通过对基于Contourlet的SOT去噪算法和SOT相关去噪算法进行比较，得出信噪比较好的算法应用于本系统，并对应用中遇到的实际问题提出改进意见，为后面的图像匹配奠定良好的基础。在图像匹配部分，本文提出了基于Contourlet的能量金字塔图像匹配系统。经过Contoudet分解后的图像，具有与小波相同的金字塔结构，但尺度越细方向数越多，并且尺度最细的一层各方向图像总大小和原始图像相同，全部方向都参与匹配不适于实时性系统。本文借鉴小波金字塔的匹配方法，以多方向的高频信息替换低频部分

3、金字塔，并提出采用能量累积法，选择细节体现最充分的前几个方向进行匹配。每一尺度都将距离最小的匹配结果对的平均值作为下一层图像匹配的中心坐标，直到原始图像层匹配结束。实验表明，此种方法具有匹配精度高，速度快的特点。最后，本文结合所用算法，选用一款高性能数字信号处理器ADSP．TS201搭建本系统，以满足图像匹配中对精度的要求。ADSP．TS201是TigersHARC系列DSP中的一款，具有工作频率高、浮点运算能力大、高速度数据吞吐量以及大容量的片内存储器的特点，非常适合于浮点数据的图像处理。在实现算法的过程中，作者采用了大量实验仿真手段，在DSP数据处理系统

4、上调试通过，并根据此款DSP的性能特点进行结构调整和汇编优化，以满足更高的实时性要求，最终实现了一个高精度、高实时性的图像匹配系统。关键词轮廓波；图像匹配；相干斑去噪；优化；DsP北京T、Ik大学工学硕士学位论文IIrecom缸uction11asasigllificantplace．Accordingtotllelmo、硼【i111agesearcllingt11esameors狮larpartf．romaIloⅡ1erone，tllisprocessiscalledimagematclling．WimtllerapiddeVelopment0fscien

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