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基于区域分割的非局部全变差SAR相干斑滤波 总被引:1,自引:1,他引:0
受成像体制影响,合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像带有非高斯的乘性相干斑噪声。为有效抑制乘性相干斑噪声,提出一种融合非局部均值滤波(Non-local means filter, NLMF)与全变差(Total variation,TV)正则化的非局部均值-全变差(NLM-TV)降噪算法。首先将相干斑噪声转换为依赖于散射强度的加性噪声,将SAR图像分为边缘、强散射区、弱散射区。然后利用NLMF进行降斑,为有效的保持边缘结构, NLMF的平滑参数选取较小。在强散射区,为解决平滑参数较小所带来的降斑不充分问题,进一步使用TV正则化进行平滑处理,获得最终的降噪结果。使用RADARSAT-2,TerraSAR-X两景实测SAR图像仿真实验,结果表明:相比多种滤波算法, NLM-TV算法在弱散射区,强散射区均能显著提高等效视数,边缘保持指数能够提高10%以上。 相似文献
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船舶SAR图像由于高斯噪声、相干斑噪声以及SAR雷达的阴影特性等原因,SAR图像中存在着大量噪声,这些噪声信号会干扰基于SAR图像的海上船舶目标识别与监测。针对这一问题,本文提出一种基于双边滤波算法的船舶SAR图像混合区域去噪算法,阐述双边滤波算法的原理,进行SAR图像噪声的来源建模,在实际船舶SAR图像的处理过程中取得了良好的降噪效果。 相似文献
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研究状态空间模型描述的带乘性噪声广义系统,在加性噪声同时刻相关情形下的最优状态滤波算法以及观测噪声最优估计问题.在假设系统正则的情况下,针对乘性噪声为一般随机矩阵即各观测通道乘性噪声同时刻相关的情况,通过受限等价变换的方法,给出了线性最小方差意义下的系统状态滤波算法和观测噪声最优滤波算法.数字仿真结果表明了算法的有效性. 相似文献
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随着SAR图像成像技术的不断发展,几何特征被广泛应用在目标识别中,长宽特征因其简单直观、效率高、易于提取等优势,常被作为船只类型的初始判定,针对SAR图像舰船目标长宽特征提取问题,提出一种新的方法。首先通过水平集以及形态学方法获得预处理后的目标图像,利用PCA算法获取SAR图像舰船目标的长轴,结合最小二乘椭圆拟合方法获取舰船目标的短轴,最终得到舰船目标的长宽特征。通过实测SAR图像处理结果表明,该方法能够在背景杂波干扰下,抑制相干斑噪声的影响,提高了长宽提取的精度,是一种有效的舰船目标长宽特征提取方法。 相似文献
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传统去噪方法在去除声呐图像斑点噪声的同时,难以拥有很好的细节信息。为此,提出一种基于改进Bregman TV与数学形态学的NSCT声呐图像融合去噪技术。引入图像熵、梯度和边缘强度对Bregman TV的正则参数进行改进,在去噪过程中拥有更多的边缘细节信息。利用新的Bregman TV和数学形态学分别对声呐图像去噪,然后使用NSCT分解为高频和低频,高频拥有大量的边缘信息,低频具有图像细节信息。Bregman TV拥有很好的保边性,数学形态学拥有很好的去噪效果,将2种优势结合,因此采用Bregman TV的高频和数学形态学的低频进行NSCT逆变换,实现图像去噪。实验结果表明,该方法相比于使用基于小波变换和全变分的图像去噪、传统的Bregman TV去噪、数学形态学去噪,更能有效地降低斑点噪声,保留更多的图像细节信息。 相似文献