sar相干斑抑制及圖像壓縮的小波域方法

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1、摘要本文具體分析了合成孔徑雷達(SAR)圖像的相干斑形成機理和圖像統(tǒng)計特性。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合小波變換，分別提出了先進的SAR相干斑去噪聲和圖像壓縮的小波域方法，并最終將兩者有機結(jié)合起來，在小波域內(nèi)同時實現(xiàn)了SAR圖像去噪聲和壓縮。為合成孔徑雷達圖像后處理領(lǐng)域開拓了一個新的方法和思路。第二章討論了SAR圖像的相干斑形成機理與傳統(tǒng)的抑制方法。首先介紹了合成孔徑雷達的成像原理，在此基礎(chǔ)上分析相干斑的形成原理和回波數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征，建立了相干斑噪聲統(tǒng)計模型?；谶@一模型，詳細推導(dǎo)了傳統(tǒng)相干斑抑制常用的空域濾波和同

2、態(tài)濾波方法。為引入本文提出的相干斑抑制小波域算法奠定了理論基礎(chǔ)。第三章闡述了SAR圖像壓縮的信息論基礎(chǔ)與傳統(tǒng)壓縮方法。首先從數(shù)理統(tǒng)計的角度分析了SAR圖像的統(tǒng)計特性以及在圖像壓縮編碼中的物理意義。通過對SAR圖像信息熵的詳盡分析，得出SAR圖像由于相干斑的存在，相關(guān)性較差，適合采用基于變換編碼的有損壓縮方式的重要結(jié)論，為本文提出的小波變換SAR圖像壓縮算法奠定了理論基礎(chǔ)。然后詳細闡述了基于變換編碼的傳統(tǒng)圖像壓縮編碼理論和編碼系統(tǒng)各個子模塊的基本原理。前面兩章討論了SAR圖像相干斑抑制和圖像壓縮的理論基礎(chǔ)

3、和傳統(tǒng)方法，從第四章開始我們將把小波分析的思想運用到SAR圖像相干斑抑制和圖像壓縮領(lǐng)域中。第四章討論了SAR相干斑抑制的小波域方法。首先介紹了小波基本理論，分析了小波系數(shù)的空間和頻率分布特點。闡述了小波閥值去噪聲方法。并在此基礎(chǔ)上考慮依據(jù)小波系數(shù)子帶分布特征用定向窗口中值濾波替代閥值去噪聲，創(chuàng)新性地提出了結(jié)合中值濾波的小波域SAR相干斑抑制方法。并給出了具體的算法實現(xiàn)和仿真結(jié)果。第五章討論了小波域方法在SAR圖像壓縮中的應(yīng)用。首先在SPIHT算法的基礎(chǔ)上依據(jù)小波系數(shù)的樹結(jié)構(gòu)特征提出了四叉樹分類方法，然后

4、詳細闡述了網(wǎng)格編碼量化原理?；谝陨系姆诸惡土炕椒?，創(chuàng)新性地提出了一種小波域內(nèi)基于四叉樹分類的網(wǎng)格編碼量化方法用于SAR圖像壓縮，并給出了具體的方案設(shè)計、算法實現(xiàn)和仿真結(jié)果。在第四章和第五章的基礎(chǔ)上，第六章綜合同態(tài)濾波、結(jié)合中值濾波的小波域相干斑抑制、四叉樹分類、網(wǎng)格編碼量化技術(shù)，最終實現(xiàn)了一個結(jié)合相干斑抑制的SAR圖像小波域網(wǎng)格編碼量化方案。在闡述了算法原理和實現(xiàn)框圖之后，給出了具體的方案設(shè)計、算法實現(xiàn)和仿真結(jié)果。關(guān)鍵詞：相干斑抑制，圖像壓縮，中值濾波，小波變換，四叉樹分類，網(wǎng)格編碼量化ABSTRA

5、CTInthisdissertation，thespecklegenerativemechanismandimagestatisticcharacteristicinSyntheticApertureRadar(SAR)systemareanNyzedconcretely．Onthebasisofthesetheories，advancedmethodsofspecklereductionandimagecompressioninwaveletdomainareintroducedrespectivel

6、y．Furthermore，aflintegratedmethodinwaveletdomain，whichcouldachievebothspecklereductionandimagecompression，isproposedatlast。ThismethodexploresanovelmethodandideainSARimagepost—processing．Chapter2discussesthegenerativemechanismofimagespeckleandconventional

7、specklereductionmethods．FirstreviewstheimagingtheoryofSyntheticApertureRadarsystem．Then，SpecklegenerativemechanismandreflectivedatacharacteristicareanNyzedandSARspecklemodelareconstructed．Onthebasisofspecklemodel，thetraditionalmethodsofspecklereduction，i

8、ncludingthespatialfilterandhomomophicfilterareintroduced．Chapter3reviewstheinformationtheorybasisofSARimagecompressionandconventionalcompressionmethods．Intheviewsofmathematicalstatistic，SARimagecharacteristicandphysicalmea