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基于多尺度分析和独立成分分析的合成孔径雷达图像噪声消除算法研究

李昱彤

   合成孔径雷达(SAR)是一种工作在微波波段的相干成像雷达,它在军用和民用方面已得到广泛应用,具有分辨率高,全天候工作,有效识别伪装和穿透掩盖物的优势。然而,其缺点在于雷达接收的散射信号相干性叠加,使成像以后的SAR图存在严重的散斑噪声,极大的影响了图像理解和后续应用。一直以来,成为国内外学者研究的热点。 传统方法或采取空域滤波,或基于某特定准则去构造线性滤波器。与之不同,本文着眼于SAR图像多分辨率和信息量大的特点,采用多尺度分析和独立成分分析理论对SAR图像散斑消除进行研究。 本文主要研究工作有: 绪论部分介绍SAR的研究历史与发展情况,SAR图散斑噪声消除的研究现状,并引出研究内容。第二章系统讲述散斑噪声模型,经典消噪算法,消噪性能评价指标。第三章讲述基于多尺度分析的SAR图降噪算法。主要分为多重分形和小波分析两个部分。包括分形理论基础,点态H?lder指数求取,多重分形谱求取,噪声消除;小波阈值收缩思想,阈值确定,阈值函数设计。第四章讲述基于独立成分分析的SAR图散斑消除算法。包括算法概述,求解模型,经典的稀疏编码阈值收缩算法。第五章讲述基于多尺度分析与独立成分分析相结合的SAR图散斑消除算法。最后一章给出全文总结以及研究展望。 全文创新之处在于: 第一、从实验学角度,提出使用二值形态学和均值滤波作为辅助技术对实验结果进行优化。 第二、提出了基于独立成分分析的自适应空间分离算法。采用信号分离思想,通过阈值分离技术将原图像分为噪声和非噪声两个空间。保留非噪声空间达到去噪目的。采用加权信息熵作为桥梁去拟合“阈值――加权信息熵函数”,从而使阈值得以自动确定。 第三、从实验角度,提出基于分形与小波的多尺度内部结合的算法(WF); 第四、结合频域处理技术和高阶统计量信息,提出基于小波与独立成分分析结合的算法(WCA); 第五、挖掘基图像的信息,提出基于分形H?lder指数的ICA基图像增强分离算法(FCA); 第六、结合分形H?lder指数图的良好表征特性,提出基于分形H?lder指数图的编码收缩算法(H-ICA)。……   
[关键词]:合成孔径雷达;散斑消除;多尺度分析;独立成分分析;分形H(o|¨)lder指数;小波分析;阈值;空间分离;加权信息熵;基图像
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:上海交通大学2008年