【摘 要】
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种主动式微波成像雷达。其固有的相干成像机制，导致图像受相干斑污染，为特征提取和目标识别造成了困难。因此，抑制相干斑噪声成
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种主动式微波成像雷达。其固有的相干成像机制，导致图像受相干斑污染，为特征提取和目标识别造成了困难。因此，抑制相干斑噪声成为SAR图像预处理的关键步骤。非局部均值滤波算法打破了传统降噪算法中局部邻域这一框架，将特征统计由局部区域扩展到非局部区域乃至整个图像。相对于传统的降噪算法，非局部均值滤波可以充分利用图像自身的冗余性，降噪结果可以更准确地表征像素的特征。 本文的主要研究内容和创新点如下: 1)深入研究了相干斑的乘性噪声模型和传统的降噪算法，特别是统计域降噪算法，并通过实验比较了各算法的优缺点。 2)分析了非局部均值滤波算法的原理，并深入研究了近些年出现的针对乘性噪声的非局部均值算法的改进算法。详细推导了一种适用于SAR相干斑乘性噪声模型的图像块相似性度量。 3)介绍了局部自适应回归核特征，将其应用于受噪声严重污染的SAR图像中，使其能够有效地提取SAR图像的几何特征。 4)提出了一种新的基于几何特征聚类的非局部均值降噪算法。该算法在利用图像块的灰度相似性的同时，充分考虑了图像块之间的几何结构相似性。同传统的降噪算法相比，该算法在有效抑制相干斑噪声的同时，更好地保留了图像的边缘、纹理等信息，减少了边缘模糊。
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