极化SAR改进Lee滤波相干斑抑制研究

针对Lee滤波总存在降低相干斑与有效保持细节信息这一矛盾,将自适应窗引入极化SAR滤波。该方法首先在span图像中根据窗内像素与窗边缘像素分布特性决定是否扩大窗口,在均质区域选择较大窗口,保证了一定的相干斑抑制能力,而在细节信息比较丰富的区域则选择较小窗口,避免细节信息被滤除,然后在选定的窗口中利用极化Lee滤波对数据进行相干斑抑制,在保证相干斑抑制能力的同时保留了细节信息。     

基于ICA的极化SAR图像相干斑抑制

根据极化SAR图像的特点,针对传统空域滤波方法总存在降低相干斑与有效保持边缘纹理信息这一对矛盾,探讨了基于独立分量分析的极化SAR图像相干斑抑制技术,研究了两种基于ICA的极化SAR图像相干斑抑制方法,并分析了其优缺点及应用条件。实验结果表明:基于独立分量分析的方法能有效降低相干斑噪声,较好地保留边缘纹理信息,是一种有效的相干斑抑制方法。     

基于平稳Contourlet变换的极化SAR图像融合

提出一种新颖而有效的基于平稳Contourlet变换的极化SAR图像融合算法。平稳Contourlet变换是一种具有几何信息的灵活多尺度、多方向和平移不变性的图像分解变换,与小波变换相比,对图像分析很重要的沿曲面任意方向反映的细节更容易调整。采用平稳Contourlet变换对多个单极化强度图像进行分解,对于低频系数和方向高频系数采用最优加权算法实现极化图像的融合处理。实验结果表明,该算法与PWF算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以有效地抑制相干斑噪声的影响,取得较好的融合视觉效果。     

极化SAR图像的多纹理最大似然估计

提出了一种新的极化SAR图像相干斑抑制的方法。该方法在多纹理乘性相干斑噪声模型的假设下,采用最大似然估计法来同时估计多个极化通道的纹理参数。该方法保存了极化信息,消除了极化通道间的耦合,取得较好的相干斑抑制效果;并与极化白化滤波法(PWF)作了比较。     

融合区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法

提出了一种基于区域和边界信息的水平集SAR图像分割方法。该方法根据SAR图像的区域统计特征和边界梯度信息,建立SAR图像分割能量泛函模型;通过最小化能量泛函得到曲线演化偏微分方程;采用水平集方法求解演化方程,实现了SAR图像的分割。分别采用模拟和真实SAR图像对该方法进行了仿真。实验结果表明,该方法能充分利用SAR图像特征,不需要去除相干斑噪声的预处理过程,实现了对图像中目标与背景的正确分割。     

基于尺度预估的SAR图像相位相关配准算法

高精度的图像配准是SAR图像融合的前提条件之一.针对相位相关匹配方法用于强相干斑噪声的多波段、多极化SAR图像匹配时存在的缺点,提出了一种基于尺度预估的SAR图像相位相关配准算法.首先,利用图像问的中心频谱值之比实现尺度预估计;然后,在相位相关过程中,针对强噪声图像的互功率谱的逆傅里叶变换图存在多峰的情况,通过脉冲值的局部搜索得到最佳的匹配参数;最后,校正待配准图像,达到精确配准.实验结果表明,文中算法对于多波段、多极化SAR图像具有良好的匹配效果.     

基于热扩散理论的窗融合方法研究

窗融合是滑动窗目标检测方法中的一个重要步骤。针对传统方法的缺陷,提出了一种新的窗融合方法。该方法把每个初始窗口当作系统中的一个位置,两个窗口的检测分数和重叠面积用来计算对应位置之间的热传导系数,最终利用线性各向异性热扩散条件下系统温度之和最大化问题来模拟窗融合工作。采用贪婪算法获得目标函数的近似最优解,相应的热源即为窗融合结果。在VOC2009目标数据库和INRIA行人数据库上的实验显示,该方法不仅能够删除重复检测,还可以排除误检以及防止相邻目标干扰。相比传统的非极大值抑制方法,该方法在不损失召回率的前提下显著地提升了目标的检测精度。     

不同小波基下的SAR图像相干斑抑制性能分析

分析了合成孔径雷达(SAR)图像中相干斑(Speckle)的统计特性。基于小波变换(WT),给出了一种多尺度的Speckle滤波方法,该方法利用小波分解后的HH分量(低频分量)作Speckle抑制,得到图像Speckle的相当大的改进。文中还对不同的小波基进行了理论分析,并利用实验数据,从等效视数(ENL)角度进行了比较,证实了不同小波基下该方法对Speckle具有较好的抑制性能。     

选择性计算的快速非局部均值图像去噪

针对非局部均值(NLM)图像去噪算法度量像素间的相似性计算强度高的问题,提出了一种选择性计算的快速NLM去噪方法。在图像块像素灰度值向量空间距离计算时,利用L2范数逐次消元法,只需在图像积分图上通过少量加法运算即可剔除大量相似性低的像素点,有效地减少计算强度。根据图像空间相关性强的特点,提出了基于patch测地线距离的动态调整搜索区域的方法。实验结果表明,与其他经典算法相比,该方法获得了较好的加速,也提升了NLM算法的去噪性能。     

基于误差控制的SAR投影失真快速校正算法

随着合成孔径雷达(SAR)技术的发展和广泛应用,为了更准确反映场景信息,几何校正成为SAR图像处理过程中的重要内容.文中根据机载SAR成像机理,分析了引起机载SAR图像几何投影失真的原因,并估算出其失真量,针对传统的非线性校正方法,提出了一种快速高效的基于误差控制的动态分段线性校正算法.该算法在保证SAR图像校正质量的前提下,通过控制SAR图像校正误差,用线性处理取代了非线性逐点运算,使得校正算法的计算复杂度大大降低.文中还从理论上推导出最佳的分段校正长度计算方法,可校正过程中动态调整分段长度,保证校正质量和运算效率.最后通过仿真试验验证了该文法的有效性和实用性.     

基于全变分模型的视觉感知图像质量评价方法

基于人眼视觉系统对图像边缘结构信息和局部亮度刺激敏感的假设,该文提出了一种基于全变分模型的视觉感知图像质量评价PIQA方法。该方法由边缘结构信息评价和局部亮度信息评价两部分组成。本文首先采用全变分模型描述失真图像与原始参考图像之间的图像结构信息变化;为测量亮度失真,又采用失真图像与参考图像之间的差值图像中封闭区域的能量函数来衡量人眼敏感的图像亮度信息。最后,采用3种标准图像数据库验证该评价方法的性能。实验结果表明,所提出的图像质量评价方法优于现有的图像评价标准。     

一种新的SAR图像Speckle滤波算法

详细分析了合成孔径雷达图像中相干斑的统计特性，提出了一种具有窗口自选功能的自适应相干斑滤波算法，并将该算法用于Ｓｅａｓａｔ－ＡＳＡＲ图像的滤波处理；并将滤波结果与Ｌｅｅ算法和Ｏｄｄｙ算法作了对比试验，其结果表明滤波性能优于Ｌｅｅ算法和Ｏｄｄｙ算法。     

基于类间最大交叉熵的坎尼边界扫描

分析了传统坎尼边界扫描算法中阈值和高斯滤波器对边缘闭合的影响,首先采用当前像素点8个方向的自适应滤波器代替原有的高斯滤波器对图像进行滤波,得到的梯度图像不会出现过度光滑现象;然后将最大类间交叉熵准则和有关人工智能理论相结合来确定高、低阈值。自适应滤波器是根据当前像素点邻域内的最小方差确定使用的模板,将方差最小的模板的均值设置为当前像素点的灰度值得到滤波后的图像。实验证明,该方法能得到较低的高阈值和较高的低阈值,既避免了引入伪边缘又尽可能多的检测出边缘像素点;同时具有很强的抗噪性。     

基于M-DTCWT和2APCNN的多聚焦图像融合

为提高多聚焦图像的融合质量,提出了一种基于多方向双树复小波变换（M-DTCWT）的多聚焦图像融合方法。对多聚焦图像进行DTCWT分解得到低频系数与高频系数,再采用非下采样滤波器（NSDFB）对高频系数进行方向分解得到多尺度多方向的高频分解系数。对低频系数,提出结合模糊逻辑和稀疏表示（FSR）的融合规则得到低频融合系数。对高频系数,利用平均高斯差分梯度（ADOG）作为自适应双通道脉冲耦合神经网络（2APCNN）链接强度,提出基于改进双通道脉冲耦合神经网络的高频融合策略。最后通过M-DTCWT的反变换得到融合图像。实验结果表明,采用本文算法得到的融合图像在主观效果与客观指标上均优于传统的融合方法,较传统DTCWT方法,实验的2组图像在客观指标边缘信息度量QAB/F和互信息MI上,分别提高了1.93%、8.87%和1.40%、9.18%。     

一种新的合成孔径雷达三维成像方法

研究了从全极化合成孔径雷达(SAR)图像数据中提取方位向的地势倾斜度信息,形成极化SAR三维成像。阐述了极化合成孔径雷达三维成像的快速搜索算法,对快速搜索算法作了修正与完善。提出了由Stokes矢量推导的极化椭圆方向角解模糊算法,利用真实的极化SAR图像数据得到了极化三维成像结果;并讨论了极化三维成像对地势场景的要求。     

遥感影像数据融合技术及融合质量评价研究

描述了不同分辩率的遥感图像融合方法的基本原理和关键技术,分析了各自的优缺点,对图像融合评价准则及遥感图像数据融合技术的发展方向进行了探讨.     

各向异性光流法的目标边缘检测

光流法是在图像序列中对二维物体的运动矢量估计,用经典的HS算法计算时,目标与背景对比度小或有噪声将导致较大的虚警概率。而运用各向异性高斯核,运用非极大抑制条件,可以较好的抑制噪声,同时也保留了目标边缘,进而提高了梯度偏导的准确度。较好地解决了微分光流法的不足,从而提高了计算精度。最终对序列图像中动目标的边缘检测进行了方法改进,Gabor函数的替换以及实验表明算法的有效性。     

一种单视广义极化K-分布纹理参数的估计方法

提出了通过归一化极化联合矩对SAR（合成孔径雷达）单视广义极化K-分布纹理参数进行估计的方法,阐述了SAR各个极化通道之间的纹理相关性。在此基础上给出了单视广义极化K-分布波形因子、纹理相关系数和相干斑相关系数的算法及偏差性能分析,并进行了蒙特卡洛仿真实验论证,进一步证明了该方法的良好估计性能。     

非相干分布源2D-DOA与角度扩展估计新方法

介绍了一种新的非相干分布源的2D-DOA与角度扩展估计方法。该方法根据非相干分布源协方差矩阵的结构特点,将协方差分离成两个分别由相位信息和幅度信息重建的矩阵。从相位信息中利用传统的点源方法即可估计得到2D-DOA;从幅度信息中借助特殊阵列结构设计,即可实现角度扩展的估计,从而实现非相干分布源的2D-DOA与角度扩展分离估计。计算机仿真验证了算法的性能。     

冗余提升不可分离小波的图像融合方法

提出了一种基于冗余提升不可分离小波的多源图像融合方法。该方法不仅能很好地提取图像的细节信息,而且具有平移不变性,非常适合于图像融合;同时,采用基于局部邻域梯度的融合规则对分解后的高频和低频小波系数作不同的处理。对多光谱红外图像以及不同类型的医学图像进行了融合试验,结果表明该方法可以取得更好的融合效果。