SAR图像去噪方法研究

合成孔径雷达具有高穿透力、高分辨率、全天候和全天时的特点，被广泛的应用到军事侦察与测绘、海洋的资源监视与探测以及环境监测等领域。SAR成像的系统需要用信号的幅度信息和相干信号的相位信息来提高其分辨率，拥有良好的相干性，SAR图像是接收地物散射回波的相干信号叠加而成的，因此对噪声高度敏感。噪声影响力对图像的处理和解译，所以去除噪声是SAR图像处理中重要的一个基本步骤。噪声的抑制对SAR图像的后处理极为重要。
文章是对SAR图像噪声抑制方法研究，对噪声的来源以及几种SAR图像噪声抑制与滤波算法做了分析，比较了不同算法的优缺点。
文章主要介绍了frost滤波、中值滤波、傅里叶中的理想和高斯低通滤波、小波变换、contourlet变换
多视处理技术的缺点在于分辨率不高，因为它对斑点的抑制是以牺牲了图像空间分辨率为代价的；包括中值滤波、均值滤波和维纳滤波等经典滤波器，还有各种具有图像统计特性的自适应滤波器都属于滤波处理技术，在经典滤波器处理过的图像上会明显的出现方块，也就是存在严重的边缘模糊现象；而统计特性滤波器则相对较好的改善了图像噪声的影响。近些年来随着小波分析的多分辨率方法的研究越来越深入，许多关于多分辨率的分析思想相关的抑制相干斑的方法被研究出来。
小波变换是一种既包含空间域也包含频率域的局部变换，所以它能有效地从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或者信号进行多尺度细化和分析，解决了Fourier变换不能解决的许多困难。
注：文章选自《SAR图像去噪方法研究》刘珩

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