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(xué)院：電子工程學(xué)院專業(yè)班級(jí)：智能科學(xué)與技術(shù)020751學(xué)生學(xué)號(hào)：02075043學(xué)生姓名：張震2010年6月9日摘要：合成孔徑雷達(dá)技術(shù)是遙感技術(shù)的一項(xiàng)重大突破，全天時(shí).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(duì)地觀測(cè)的主要手段。該技術(shù)極大提高了觀測(cè)效率，但如何對(duì)SAR圖像進(jìn)行高效準(zhǔn)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(diǎn)噪聲模型出發(fā)，詳細(xì)的討論了常見的斑點(diǎn)噪聲濾波器的原理和特點(diǎn)，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和分析，對(duì)各種濾波方法的去噪效果進(jìn)行了比較，最后得出Lee-Sigma和Ganrnar應(yīng)fep濾波方法在抑制斑點(diǎn)噪聲

2、和保持邊緣、紋理等細(xì)節(jié)信息兩方面效果優(yōu)于其它常見的濾波方法。關(guān)鍵詞：遊去噪；濾波；Lee-Sigma1.引言合成孔徑雷達(dá)(SyntheticApertureRadar—SAR)是一種高分辨率成像雷達(dá)，屈于主動(dòng)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(shí)的成像能力，并且能夠進(jìn)行極化測(cè)量和干涉測(cè)量，獲取關(guān)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(jì)90年代以來(lái)，SAR技術(shù)得到了迅猛的發(fā)展，已經(jīng)成為對(duì)地觀測(cè)的主要手段，尤其在傳統(tǒng)光學(xué)傳感器成像困難的領(lǐng)域SAR發(fā)揮著無(wú)可替代的作用，在測(cè)繪、資源環(huán)境監(jiān)測(cè)、地質(zhì)、地震、火山監(jiān)測(cè)、海洋、軍事等領(lǐng)域得到了廣泛

3、的應(yīng)用。SAR由于其特殊的作用，目前越來(lái)越受到人們的重視，相應(yīng)的SAR圖像的處理理論這幾

4、?年也得到了飛速的發(fā)展。對(duì)SAR圖像進(jìn)行預(yù)處理，首先要去除SAR圖像的斑點(diǎn)噪聲。這是由于斑點(diǎn)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(duì)SAR圖像噪聲常見抑制方法的原理和特點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)論述，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較出這些方法的優(yōu)缺點(diǎn)，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(diǎn)噪聲模型2.1斑點(diǎn)噪聲產(chǎn)生的機(jī)理SAR成像系統(tǒng)是基于相干原理的，在雷達(dá)回波信號(hào)屮，相鄰像素點(diǎn)的灰度值會(huì)由于相干性而產(chǎn)生一些隨機(jī)的變化，并且這種隨機(jī)變化是圍繞著某一均值而進(jìn)行的，這樣就

5、在圖像屮產(chǎn)生了斑點(diǎn)噪聲。從產(chǎn)生機(jī)理上講，SAR圖像中的斑點(diǎn)噪聲是由于雷達(dá)目標(biāo)回波信號(hào)的衰落現(xiàn)象所引起的。而信號(hào)的衰落過(guò)程是這樣產(chǎn)生的：同時(shí)被照射的有多個(gè)散射體，當(dāng)雷達(dá)目標(biāo)和雷達(dá)站Z間具冇相對(duì)運(yùn)動(dòng)時(shí)，這多個(gè)散射體與雷達(dá)Z間具冇不同的路程長(zhǎng)和不同的徑向速度，這使得雷達(dá)接收機(jī)接收到的信號(hào)產(chǎn)生一定的隨機(jī)起伏，從而使SAR對(duì)口標(biāo)散射系數(shù)的測(cè)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(diǎn)噪聲現(xiàn)象。因此，斑點(diǎn)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(diǎn)噪聲是關(guān)鍵所在。2.2SAR圖像噪聲的數(shù)學(xué)模型曲于SAR的噪聲為乘性噪聲，設(shè)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(guān)，觀測(cè)到的圖像數(shù)據(jù)為R(t)o斤(/)=/⑺切(2-1)一般認(rèn)為R是服從Gamma分布的隨機(jī)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(duì)于單視數(shù)SAR圖像，R和u均服從負(fù)指數(shù)分布，即^>0(2-4)PRI、=//>0(2-5)2.3斑點(diǎn)噪聲去噪效果的衡量指標(biāo)(1)等效視數(shù)(ENL)(EquivalentNumbersofLooks)(2-6)我們常用SAR圖像的標(biāo)準(zhǔn)差與均值的比來(lái)衡量噪聲的抑制效果。一般假設(shè)

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(diǎn)噪聲指數(shù)越低，說(shuō)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(shí)還必須考慮邊緣(細(xì)節(jié)信息)的保持，一般采用邊緣保持指數(shù)(EPI)來(lái)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(lái)衡量去噪過(guò)程中圖像的變化情況。MSE比較大只能說(shuō)明去噪前后圖像的變化比較大，并不能說(shuō)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(diǎn)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(duì)于非人為加入的噪聲，MSE是不能使用的，因?yàn)閄i木身無(wú)法得知。1.常用SAR圖像斑點(diǎn)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(lái)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(biāo)準(zhǔn)茅按窗II內(nèi)像元數(shù)的均方根降低。然而，均值濾波器進(jìn)行平滑時(shí)對(duì)噪聲和邊緣信息不加區(qū)分，從而導(dǎo)致邊緣信息臨近區(qū)域分辨率下降，為