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时间:2019-05-23
《高分辨率SAR影像斑点噪声抑制方法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、画硕士学位论文作者姓名;烈蛆擅指导教师:墨擅副班茳虽生国疆堂瞌基盛皇堑主堂墼班宜匮学位类别:王显亟±学科专业:里王皇强擅王捏研究所:生国叠芏匠叠盛皇兹主地墼班盎压2013年5月ApertureRa.,d,...a.,..r........I......m...........a.......g.......e....—s..,,....,.............................................一By【Xu—nanLiu】ADissertationSubmittedtoGrad
2、uateUniversityofChineseAcademyofSciencesInpartialfulfillmentoftherequirementForthedegreeofMasterofEngineeringInstituteofRemoteSensingandDi昏talEarthChineseAcademyofScienceMay,2013学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已
3、经发表或撰写过的作品或成果。对本文研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。作者签名:势l电缸即日期:pL’年‘月fg日学位论文使用授权说明本人完全了解培养单位关于收集、保存、使用学位论文的规定,即:按照培养单位要求提交学位论文的印刷本和电子版;培养单位有权保存学位论文的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;培养单位可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的的前提下,培养单位可以公布论文的部分或全部内容。(保密论文在解密后遵守此规定)作者签
4、名:宫·I让御导师签名:日期:测,年‘月I孑日摘要致谢本论文是在我的导师程博副研究员的悉心指导和帮助下完成的。从课程的学习、论文的选题及论文的最终完稿都倾注了老师的心血。程老师不仅是一位学术严谨的优秀学者,同时又是一个关爱学生的好导师。他渊博的学识,敏锐的思维和丰富的经验令我敬仰;他严谨的治学态度,求实的科研精神和高尚的品德深深感染着我,使我终生受益。在攻读研究生的三年里,我的每一点进步都和导师的精心指导密不可分;在生活上,当面对各种困惑的时候,是导师给了我无微不至的关心和开导。在此,谨向恩师致以最诚挚的敬意
5、和最衷心的感谢!感谢实验室的何国金老师,焦伟利老师,王威老师,胡燕华老师以及所有的授课指导老师。正是你们孜孜不倦的传道、授业、解惑,使我在思想上和学业上都取得了巨大的进步。感谢实验室的师兄师姐,师弟师妹们,这是一个团结协助充满活力的大家庭。感谢你们在学习和生活中对我的帮助和关心。有你们的相伴才使我的研究生生活丰富多彩充满欢乐,这段一起走过的日子让我终生难忘。感谢父母的养育之思,他们为我提供了生活保障和情感依靠,使我能够安心顺利的完成学业。最后,衷心感谢所有在工作和生活中给予我关心、帮助和支持的人们。作者刘旭楠
6、2013年4月ABS’ntACT摘要雷达遥感数据具有独特的全天时、全天候数据获取能力及强穿透能力。近年来,以RADARSAT-2(3米和l米)为代表的一系列高分辨率雷达卫星陆续成功发射,高分辨率SAR处理技术已成为国际遥感技术发展的热点。由于其独特的成像方式,SAR图像的相干斑噪声严重影响了后续的目标识别、图像解译等应用。本文针对传统方法的不足,重点研究高分辨率SAR图像的斑点噪声抑制方法。主要工作包括以下几个方面:1.将结构检测机制引入到高分辨率SAR斑点噪声抑制方法中,提出了一种基于结构检测的单极化SAR
7、图像滤波SDBSF。首先对强点目标进行识别,保留和标记,避免强点目标在滤波过程中丢失,同时避免其对周围像素滤波过程的影响:随后,改进了具有恒虚警概率的边缘和线检测方法,扩展了传统算法中边缘和线的检测方向,提高了检测精度;对于SAR图像中均质区域的处理,采用自适应改变窗口大小和区域增长结合的方法寻找最大的均质区域,以最大程度的平滑噪声。该方法与传统方法比较结果证明,SDBsF在平滑噪声的同时,能明显改善了细节信息的保持能力。2.提出了基于极化目标分解理论和结构检测的多极化SAR图像斑点噪声抑制方法PTD—SDB
8、SF。首先,基于极化目标分解(Freeman分解)理论的识别及保留多极化SAtt中的强点目标;随后,引入结构检测机制,自适应改变窗口大小和区域增长的方法,基于SPAN图像选取同性像素参与滤波,以最大程度的抑制斑点噪声,同时尽量避免模糊边缘,点等细节信息;最后按照Lee提出的POLsAR滤波准则对极化协方差矩阵进行滤波,避免滤波后极化特性的丢失。实验结果验证,与传统方法相比,该方法显著提高了图像细节信
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