【摘 要】
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合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨率成像雷达,由于它具有全天时、全天候的成像能力及对植被、土壤等具有一定的穿透能力,因此广泛应用于农林、地质、水文、海洋、环境监测、国
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合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨率成像雷达,由于它具有全天时、全天候的成像能力及对植被、土壤等具有一定的穿透能力,因此广泛应用于农林、地质、水文、海洋、环境监测、国防等领域.对SAR图像处理方法进行研究,提高SAR图像的解译能力,就能充分利用SAR图像中包含的丰富信息,在实际应用中更好地发挥作用.该文研究SAR图像处理中的三个重要方面:相干斑噪声抑制、线特征检测和目标分类.具体研究内容如下:首先从SAR图像相干斑噪声的产生机理入手,讨论了单视和多视SAR图像的统计特性,归纳总结了现有的相干斑噪声抑制方法的原理和特点.然后深入研究了基于边缘保留的最优相干斑滤波(EPOS)算法.通过实验,用文中提到的各种相干斑滤波算法进行滤波,提取滤波后图像的均值、方差、等效视数、边缘保持指数(EPI)和边缘斜率参数作为客观衡量标准进行了算法的比较.实验结果表明,采用EPOS技术进行相干斑滤波时,虽然在滤除噪声性能上稍逊于经典的滤波算法,但在保持图像边缘能力方面有较大的优势,是相干斑滤除的一种较好的折衷算法.然后研究了小波变换以及脊波变换在SAR图像线特征检测中的应用.通过比较这两种算法的检测结果,脊波变换确实能够有效的检测图像中的线性目标,而且通过融入图像的某些先验知识,可以进一步提高检测的精度,减小虚警率.接着研究了相干斑噪声抑制对SAR图像线特征检测的影响.实验结果表明,噪声抑制在某些情况下对线特征检测能够起到积极的作用.最后研究了基于灰度共生矩阵和支持向量机的SAR图像分类算法.研究了支持向量机中不同核函数对分类的影响,得出对于类似该文所用的实验图像的图像分类,采用线性核函数的分类效果好于采用高斯核函数的分类效果.通过与经典的最大似然法的比较,证明该文方法可以显著提高最大似然法所不能正确区分的类别.
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