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1、河南理工大學本科畢業(yè)論文摘要合成孔徑雷達(SAR)圖像的相干斑噪聲嚴重降低了圖像的可解譯度，影響了后續(xù)目標檢測、分類和識別等應(yīng)用。SAR圖像的相干斑噪聲是成像過程中出現(xiàn)的原理性缺陷。在過去的二十年里，國內(nèi)外的諸多學者提出了大量抑制圖像相干斑噪聲的方法。其中大多數(shù)方法是利用一個定義好的濾波器窗口來估計相干斑圖像局部噪聲方差，然后在局部分別作濾波處理。結(jié)果表明這些方法在均勻的區(qū)域內(nèi)能夠大大削減相干斑噪聲，而在非均勻區(qū)域內(nèi)圖像變得模糊或過于平滑而失去細節(jié)信息，降低了圖像的空間分辨率，圖像的解譯性因此變差。理想的降噪方法是能在很好地保留邊
2、緣和細節(jié)信息的前提下抑制相干斑噪聲。本論文的研究內(nèi)容：（1）首先介紹了SAR圖像及其噪聲的國內(nèi)外研究動態(tài)，然后簡述了SAR圖像噪聲的形成機理。（2）重點對SAR圖像斑點噪聲的抑制算法進行了研究，對經(jīng)典斑點噪聲抑制算法(卷積濾波中的中值濾波；還有基于統(tǒng)計估計理論的Lee濾波算法及其增強算法、Kuan濾波算法、Frost濾波算法、小波濾波算法、均值濾波算法等)進行了原理說明。（3）結(jié)合實例，將各種算法的處理結(jié)果進行了分析和比較，對其效果和優(yōu)缺點進行了評價。關(guān)鍵詞：合成孔徑雷達；噪聲抑制；效果評價33河南理工大學本科畢業(yè)論文ABSTRA
3、CTThepresenceofspecklenoiseinthesyntheticapertureradar(SAR)images。severelyrestrictstheapplicationofthecoherentimages．Specklenoiseisgeneratedbythecoherentprocessingofradarsignals．Duringthepasttwodecades，manyspecklereductiontechniqueshavebeendevelopedforremovingospeckle
4、．Anidealalgorithmshouldsmooththespecklewithoutblurrededgesandfinedetail．Butmostalgorithmscannotsatisfythesetwodemandsverywell．Thispapertheresearchcontent:(1)FirstintroducedtheSARandthenoiseoftheimageresearchdynamic,thenbrieflyintroducedtheformationmechanismoftheSARima
5、genoise.(2)FocusonstudyingthealgorithmofimagenoisesuppressionofSARspots,introducedtheprincipleoftheclassicspotsnoisesuppressionalgorithm(theconvolutionfiltermedianfiltering,andbasedonthestatisticalestimationtheoryoffilteralgorithmanditsenhancementalgorithmLeeKuan,filt
6、eralgorithm,Frostfilteralgorithm,waveletfilteralgorithm,averagefilteringalgorithm,etc).(3)Combinedwithanexample,allwiththeresultofthealgorithmisanalyzedandcompared,evaluatedtheireffects,advantagesanddisadvantages.Keywords:SAR;Noiseinhibition;Effectevaluation33河南理工大學本科
7、畢業(yè)論文目錄1緒論11.1SAR圖像噪聲抑制研究背景及其意義11.2SAR圖像紋斑噪聲抑制的研究現(xiàn)狀21.3本論文的研究內(nèi)容62SAR圖像常用去噪方法介紹82.1SAR圖像噪聲產(chǎn)生機理82.2傳統(tǒng)的SAR圖像去噪方法92.2.1均值濾波92.2.2中值濾波102.3基于自適應(yīng)濾波的SAR圖像去噪方法102.3.1Lee濾波112.3.2增強Lee濾波112.3.3Kuan濾波112.3.4Frost濾波112.3.5增強Frost濾波器122.3.6Sigma濾波122.3.7GammaMAP濾波132.3.8BitErros濾波
8、132.4其它的SAR圖像去噪方法142.4.1連續(xù)小波變換濾波142.4.2離散小波變換濾波153去噪實現(xiàn)與評價163.1各種去噪方法的實現(xiàn)163.1.1SAR圖像數(shù)據(jù)介紹163.1.2圖像的濾波結(jié)果173.2圖像濾波效果評價233.2.1相干斑
