【摘 要】
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)相比于光学传感器具有多波段、视角可变、穿透力强,能全天时、全天候对地扫描等优点,在国民经济和军事领域都有着广泛的应用。然
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)相比于光学传感器具有多波段、视角可变、穿透力强,能全天时、全天候对地扫描等优点,在国民经济和军事领域都有着广泛的应用。然而由SAR系统成像机制所致,相干斑噪声一直是严重影响SAR图像成像质量的重要因素,给SAR图像后续的分类、分割、目标检测和识别等应用带来极大的困难。极化SAR图像属于SAR图像的一种,也饱受相干斑噪声的影响,其相干斑抑制工作一直是国际学者们研究的热点之一。图像分割也是图像处理的主要研究方向之一,机场作为重要的军事目标,SAR图像中的机场检测分割也有重要的研究价值。现有的分割方法都是依据一定的图像特征、利用特定的分割准则来完成图像的分割,然而由于待分割样本差异较大,不存在一种“最好”的算法适用于所有的分割问题,各种方法都存在各自的局限性,因此对各类分割方法的研究也一直没有间断过。对这两个方面,本文的主要工作如下:(1)提出了一种基于贝叶斯非局部均值的极化SAR图像质量增强算法。结合非局部均值模型,在贝叶斯理论框架下给出了的权值计算方法及理论证明,通过验证实验本文方法得到的权值贴近数据的真实情况,本文方法的滤波结果在相干斑抑制和细节保持方面有较好的平衡。(2)提出了一种基于局部阈值分割的机场SAR图像分割算法。机场都有明显的几何特征,本文从局部阈值分割的思想出发,在图像分块的过程中利用机场结构信息,使图像的分块更加合理,同时考虑到照度不均等因素造成的图像强度不一致问题,引入了照度补偿函数。通过对真实的机场SAR图像分割测验,本文提出的方法获得了较为理想的分割结果,达到了预期的要求。
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