SAR圖像非局部均值去噪和分割應(yīng)用研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar, SAR)相比于光學(xué)傳感器具有多波段、視角可變、穿透力強(qiáng)，能全天時(shí)、全天候?qū)Φ貟呙璧葍?yōu)點(diǎn)，在國民經(jīng)濟(jì)和軍事領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。然而由SAR系統(tǒng)成像機(jī)制所致，相干斑噪聲一直是嚴(yán)重影響SAR圖像成像質(zhì)量的重要因素，給SAR圖像后續(xù)的分類、分割、目標(biāo)檢測和識別等應(yīng)用帶來極大的困難。極化SAR圖像屬于SAR圖像的一種，也飽受相干斑噪聲的影響，其相干斑抑制工作一直是國際學(xué)者們研究的

2、熱點(diǎn)之一。圖像分割也是圖像處理的主要研究方向之一，機(jī)場作為重要的軍事目標(biāo)，SAR圖像中的機(jī)場檢測分割也有重要的研究價(jià)值?，F(xiàn)有的分割方法都是依據(jù)一定的圖像特征、利用特定的分割準(zhǔn)則來完成圖像的分割，然而由于待分割樣本差異較大，不存在一種“最好”的算法適用于所有的分割問題，各種方法都存在各自的局限性，因此對各類分割方法的研究也一直沒有間斷過。對這兩個(gè)方面，本文的主要工作如下：
　?。?）提出了一種基于貝葉斯非局部均值的極化SAR圖像質(zhì)量

3、增強(qiáng)算法。結(jié)合非局部均值模型，在貝葉斯理論框架下給出了的權(quán)值計(jì)算方法及理論證明，通過驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)本文方法得到的權(quán)值貼近數(shù)據(jù)的真實(shí)情況，本文方法的濾波結(jié)果在相干斑抑制和細(xì)節(jié)保持方面有較好的平衡。
　?。?）提出了一種基于局部閾值分割的機(jī)場SAR圖像分割算法。機(jī)場都有明顯的幾何特征，本文從局部閾值分割的思想出發(fā)，在圖像分塊的過程中利用機(jī)場結(jié)構(gòu)信息，使圖像的分塊更加合理，同時(shí)考慮到照度不均等因素造成的圖像強(qiáng)度不一致問題，引入了照度補(bǔ)償函數(shù)。