SAR圖像相干斑抑制與基于紋理特征的識別技術(shù)研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(SAR)具有全天候、多極化、多視角、多俯角數(shù)據(jù)獲取能力，在軍事上和民用上都具有極高的應(yīng)用價值。對SAR圖像的處理和識別技術(shù)研究已成為國內(nèi)外遙感應(yīng)用研究中熱點之一。 本文主要就SAR圖像相干斑噪聲抑制方法和紋理分析在SAR圖像識別中的應(yīng)用進(jìn)行了相關(guān)的研究。 為解決斑點噪聲對SAR圖像目標(biāo)識別的影響，本文對各種空間濾波算法和小波去噪算法對SAR圖像的濾波效果進(jìn)行了比較，針對現(xiàn)有的小波閾值算法，結(jié)合兩種閾值法的各

2、自優(yōu)勢，提出了一種軟閾值法和硬閾值法結(jié)合的去除斑點噪聲方案，自適應(yīng)地選擇基于軟閾值和硬閡值去斑點噪聲的方法。這種算法在有效消除斑點噪聲的同時，也能有效的保留圖像的邊緣和紋理結(jié)構(gòu)。 本文還研究了紋理分析方法和多分辨率分析方法在SAR圖像識別當(dāng)中的應(yīng)用，并以提取村莊面目標(biāo)為例，在從理論上和實驗上分析了村莊的紋理特征之后，提出了一種有效的識別算法實現(xiàn)對村莊的識別。在多分辨率分解圖像的基礎(chǔ)上，利用灰度共生矩陣，提取出圖像的三個紋理特征，

3、分層對圖像進(jìn)行分類判決。然后對低分辨率圖像的判決結(jié)果做形態(tài)學(xué)處理，消除虛警并歸整識別結(jié)果，提高識別結(jié)果的魯棒性。最后以低分辨率大尺度圖像的識別結(jié)果為引導(dǎo)，結(jié)合高分辨率小尺度的判決結(jié)果，得到細(xì)化的識別結(jié)果，進(jìn)一步提高村莊識別的準(zhǔn)確性和邊緣的提取精度。這種以低分辨率引導(dǎo)，以高分辨率結(jié)果細(xì)化的策略，既能提高算法的魯棒性，盡可能減少錯判情況，又克服了大尺度的低分辨率層圖像識別無法保證目標(biāo)邊緣精度的弱點。 針對傳統(tǒng)的灰度共生矩陣計算量過大