sar圖像去噪算法研究

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1、人工智能講座論文SAR圖像去噪算法研究學院：電子工程學院專業(yè)班級：智能科學與技術020751學生學號：02075043學生姓名：張震2010年6月9日摘要：合成孔徑雷達技術是遙感技術的一項重大突破，全天時.全天候的成像能力讓它從研發(fā)之初就備受矚目，目前已經(jīng)成為對地觀測的主要手段。該技術極大提高了觀測效率，但如何對SAR圖像進行高效準確的去噪仍是目前急需解決的問題。為此，本文從分析SAR圖像的斑點噪聲模型出發(fā)，詳細的討論了常見的斑點噪聲濾波器的原理和特點，并進行了實驗和分析，對各種濾波方法的去噪效果進行了比較，最后得出Lee-Sigma和Ganrnar應fep濾波方法在抑制斑點噪聲

2、和保持邊緣、紋理等細節(jié)信息兩方面效果優(yōu)于其它常見的濾波方法。關鍵詞：遊去噪；濾波；Lee-Sigma1.引言合成孔徑雷達(SyntheticApertureRadar—SAR)是一種高分辨率成像雷達，屈于主動式遙感系統(tǒng)，不受光照、天氣條件影響，因此具有全天候、全天時的成像能力，并且能夠進行極化測量和干涉測量，獲取關于地表豐富的向后散射特性以及高精度的三維地形及微小形變信息。20世紀90年代以來，SAR技術得到了迅猛的發(fā)展，已經(jīng)成為對地觀測的主要手段，尤其在傳統(tǒng)光學傳感器成像困難的領域SAR發(fā)揮著無可替代的作用，在測繪、資源環(huán)境監(jiān)測、地質(zhì)、地震、火山監(jiān)測、海洋、軍事等領域得到了廣泛

3、的應用。SAR由于其特殊的作用，目前越來越受到人們的重視，相應的SAR圖像的處理理論這幾

4、?年也得到了飛速的發(fā)展。對SAR圖像進行預處理，首先要去除SAR圖像的斑點噪聲。這是由于斑點噪聲的產(chǎn)生是由于SAR成像所基于的相干原理所造成的缺陷，是不可避免的。本文對SAR圖像噪聲常見抑制方法的原理和特點進行了詳細論述，并通過實驗比較出這些方法的優(yōu)缺點，尋找出了這些方法中最優(yōu)的噪聲抑制方法。2.SAR圖像的斑點噪聲模型2.1斑點噪聲產(chǎn)生的機理SAR成像系統(tǒng)是基于相干原理的，在雷達回波信號屮，相鄰像素點的灰度值會由于相干性而產(chǎn)生一些隨機的變化，并且這種隨機變化是圍繞著某一均值而進行的，這樣就

5、在圖像屮產(chǎn)生了斑點噪聲。從產(chǎn)生機理上講，SAR圖像中的斑點噪聲是由于雷達目標回波信號的衰落現(xiàn)象所引起的。而信號的衰落過程是這樣產(chǎn)生的：同時被照射的有多個散射體，當雷達目標和雷達站Z間具冇相對運動時，這多個散射體與雷達Z間具冇不同的路程長和不同的徑向速度，這使得雷達接收機接收到的信號產(chǎn)生一定的隨機起伏，從而使SAR對口標散射系數(shù)的測量產(chǎn)生很大的偏差。最終表現(xiàn)在圖像上，就產(chǎn)生了不可避免的斑點噪聲現(xiàn)象。因此，斑點噪聲的不可避免性決定了耍想得到高質(zhì)量的SAR圖像，如何冇效地抑制斑點噪聲是關鍵所在。2.2SAR圖像噪聲的數(shù)學模型曲于SAR的噪聲為乘性噪聲，設原始圖像數(shù)據(jù)為l(t),噪聲為u

6、(t),而且原始圖像與噪聲不相關，觀測到的圖像數(shù)據(jù)為R(t)o斤(/)=/⑺切(2-1)一般認為R是服從Gamma分布的隨機變量，因此，曲式2-1口J知噪聲u亦服從Gamma分布。R和u的概率函數(shù)分布為：//>0(2-2)(2-3)其中，L表示視數(shù)；R的均值為1,方差為1/L；u的均值為1,方差為1/L。對于單視數(shù)SAR圖像，R和u均服從負指數(shù)分布，即^>0(2-4)PRI、=//>0(2-5)2.3斑點噪聲去噪效果的衡量指標(1)等效視數(shù)(ENL)(EquivalentNumbersofLooks)(2-6)我們常用SAR圖像的標準差與均值的比來衡量噪聲的抑制效果。一般假設

7、接收到的原圖的均值為1,在保證均值不發(fā)生較大變化的前提下(保持能量)，方差越小表明噪聲抑制的效果越好。換句話，斑點噪聲指數(shù)越低，說明噪聲抑制的效果越好。(2)邊緣保持指數(shù)(EPI)在抑制噪聲的同時還必須考慮邊緣(細節(jié)信息)的保持，一般采用邊緣保持指數(shù)(EPI)來衡量邊緣的保持能力。(2-7)其屮，Ps為去噪后的像素值，Psn為Ps的相鄰像素；Po為原始圖像的像索值,Pon為Po的相鄰像素。(3)均方誤差(MSE)(MeanSquareError)均方差用來衡量去噪過程中圖像的變化情況。MSE比較大只能說明去噪前后圖像的變化比較大，并不能說明去噪效果好。但好的去噪方法通常MSE比較

8、大，這是由于SAR圖像中斑點噪聲在去除后像索值變化比較大。(2-8)其中，N為圖像的大小，XLAXi分別表示原圖像和去噪后像索值。對于非人為加入的噪聲，MSE是不能使用的，因為Xi木身無法得知。1.常用SAR圖像斑點噪聲的抑制方法及其分析3.1均值濾波均值濾波器是采用濾波窗口內(nèi)所冇像索灰度值的平均值來代替中心像索的值，均值濾波器具有很好的噪聲平滑能力，噪聲標準茅按窗II內(nèi)像元數(shù)的均方根降低。然而，均值濾波器進行平滑時對噪聲和邊緣信息不加區(qū)分，從而導致邊緣信息臨近區(qū)域分辨率下降，為