【摘 要】
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该文主要研究运用小波包变换的方法滤除合成孔径雷达(SAR)干涉位相图的噪声.SAR干涉图位相噪声滤波的难点在于要在尽可能滤除噪声的同时很好的保持位相信息,特别是细节信息.
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该文主要研究运用小波包变换的方法滤除合成孔径雷达(SAR)干涉位相图的噪声.SAR干涉图位相噪声滤波的难点在于要在尽可能滤除噪声的同时很好的保持位相信息,特别是细节信息.传统的滤波方法,如低通滤波、中值滤波,都不同程度的存在降低噪声和保持图像分辨率之间的矛盾:基于窗口的滤波方法,如LEE滤波和功率谱滤波,无法在窗口大小的选择与局部信号频率匹配上根据信号特征本身做自适应的调整.小波变换能够在时间域和频率域同时很好的描述信号特征,适于处理非平稳信号.然而小波变换用于滤波易于忽视图像的高频信息,造成一定程度的图像细节模糊化.小波包变换的一个优点就是在各个频率区间上都会分析图像细节纹理,适于图像边缘检测.但是过分精确的小波包分析,尤其在某些噪声为主的高频区域,往往会误将噪声视为信息来处理,不利于图像去噪.该文提出一种自适应的小波包变换滤波方法,根据各级小波系数之间的相关性情况判断各个系数是否继续进行下层小波分解,从干涉图像本身的相关性信息产生最优小波分解树结构,并按照此结构进行小波包分解.为了尽可能保持位相信息,小波包变换在复数域进行,根据各层上复小波系数的强度信息生成不同的阈值,并采用改进的阈值处理方法对复图像进行阈值处理,用处理结果重构原始复位相图.对运用该方法滤波的模拟和真实位相图,以信噪比和均方差,空间分辨率和图像细节信息保持能力,奇点和跳跃数,以及运算效率等作为衡量指标,进行分析并给出评价,最后与其它传统滤波方法的处理结果进行了比较.对模拟数据和真实数据的滤波处理和结果分析显示出,该文提出的自适应最优树小波包变换干涉图滤波法在不同相干性程度噪声的滤除、图像纹理和细节信息保持、干涉图位相信息保持以及计算效率等方面具有比较理想的效果.
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