【摘 要】
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合成孔径雷达(synthetic aperture radar,简称SAR)图像中充斥着大量因相干成像引起的颗粒状相干斑噪声,这些具有乘性噪声属性的相干斑对SAR图像后续解译处理造成了严重干扰,
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合成孔径雷达(synthetic aperture radar,简称SAR)图像中充斥着大量因相干成像引起的颗粒状相干斑噪声,这些具有乘性噪声属性的相干斑对SAR图像后续解译处理造成了严重干扰,而边缘检测作为SAR图像特征检测的基础环节之一,其检测也受到相干斑的影响,为此本文围绕SAR图像相干斑抑制及边缘检测展开了研究,提出了两种相干斑抑制算法及一种边缘检测算法。本文首先提出了一种基于均值比与信息熵的SAR图像抑斑算法。该算法利用搜索窗内各像素与中心像素在相似窗中的局部均值比来构建相似性测量参量,借助均值比对SAR图像边缘检测的恒虚警特性,非局部平均(non local means,简称NLM)算法对SAR图像灰度值低对比度区域的边缘检测能力;利用经对数与高斯平滑处理后SAR图像的信息熵来构建衰减因子,从而利用信息熵对边缘的敏感性,自适应控制NLM算法在同质区和边缘区的加权平均强度,确保在增加抑斑强度的同时,进一步保护边缘细节;非局部平均思想的引入让更多像素参与到加权平均运算中,全面提升了SAR图像边缘保护与相干斑的抑制性能。其次,本文提出了一种基于小波包的SAR图像抑斑算法。该算法在上述算法的基础上重构了衰减因子,利用对数处理后的图像进行小波包分解,以小波包分解后的低频信息来计算信息熵,可以减小噪声等干扰对信息熵的影响,使信息熵的计算更为准确,再将归一化后的信息熵作为算法的自适应新衰减因子,在非局部平均的思想下进行加权平均,使得SAR图像相干斑抑制与边缘保护得到进一步提升。最后,本文提出了一种基于各向异性高斯核的SAR图像边缘检测算法。该算法通过改进的高斯-伽马窗替代传统矩形窗计算出边缘强度映射及方向信息,结合各向异性高斯核函数对SAR图像进行边缘检测,实验结果表明该算法检测的虚假边缘明显减少,边缘保持性能较其他算法得到了增强。本文首先介绍了研究背景、意义及SAR系统成像原理等,然后阐述了经典的相干斑抑制算法及边缘检测算法,进而提出了两种相干斑抑制算法及一种边缘检测算法,并通过MATLAB仿真实验进行验证,最后对全文进行了总结与展望。
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