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結(jié)合多尺度邊緣檢測(cè)的SAR結(jié)構(gòu)鄰域?yàn)V波方法

酈蘇丹 李廣俠

酈蘇丹, 李廣俠. 結(jié)合多尺度邊緣檢測(cè)的SAR結(jié)構(gòu)鄰域?yàn)V波方法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2006, 28(8): 1480-1484.
引用本文: 酈蘇丹, 李廣俠. 結(jié)合多尺度邊緣檢測(cè)的SAR結(jié)構(gòu)鄰域?yàn)V波方法[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2006, 28(8): 1480-1484.
Li Su-dan, Li Guang-xia. A SAR Image Filter Method Based on Structured Neibourhood Model with Multi-scale Edges Detection[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2006, 28(8): 1480-1484.
Citation: Li Su-dan, Li Guang-xia. A SAR Image Filter Method Based on Structured Neibourhood Model with Multi-scale Edges Detection[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2006, 28(8): 1480-1484.

結(jié)合多尺度邊緣檢測(cè)的SAR結(jié)構(gòu)鄰域?yàn)V波方法

A SAR Image Filter Method Based on Structured Neibourhood Model with Multi-scale Edges Detection

  • 摘要: 噪聲抑制是合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像處理的一個(gè)重要環(huán)節(jié),通常的方法在抑制噪聲的同時(shí)也使得圖像的邊緣模糊。該文提出一種結(jié)合宏觀邊緣信息的SAR圖像結(jié)構(gòu)鄰域?yàn)V波方法。首先利用多尺度邊緣檢測(cè)算法獲得SAR圖像主要的邊緣信息,在此基礎(chǔ)上對(duì)結(jié)構(gòu)鄰域?yàn)V波法進(jìn)行改進(jìn)。結(jié)構(gòu)鄰域?yàn)V波法用一系列反映圖像局部方向信息的鄰域模板描述圖像的細(xì)節(jié)特性,濾波過(guò)程中引入圖像的宏觀邊緣信息,對(duì)鄰域模板的選擇范圍進(jìn)行約束。最后運(yùn)用模擬退火算法選取合適鄰域模板對(duì)目標(biāo)點(diǎn)的強(qiáng)度進(jìn)行MAP估計(jì)。實(shí)驗(yàn)表明該方法能夠較好地保持圖像的邊緣特征,同時(shí)有效抑制了斑點(diǎn)噪聲。
  • Shi Zhenghao, Fung K B. A comparison of digital speckle filters [C]. IGARSS94: 2129-2134.[2]Lopes A, Nezry E, Touzi R. Structure detection and statistical adaptive speckle filtering in SAR images [J].Int. J. of Remote Sensing.1993, 14(9):1735-1758[3]Ulaby F T, Kouyate F. Texture information in SAR images [J]. IEEE Trans. on GRS, 1986, 24(2): 235-245.[4]Lee J S. Speckle analysis and smoothing of synthetic aperture radar images[J].Computer Graphic and Image Processing.1981, 17(1):24-32[5]Kuan D T, Sawchuk A A. Adaptive noise smoothing filter for signal-dependent noise[J]. IEEE Trans. on PAMI, 1985, 7(2): 165-177.[6]Frost V S, Stiles J A. A model for radar images and its application to adaptive digital filtering of multiplicative noise [J]. IEEE Trans. on PAMI, 1982, 4(2): 157-166.[7]Lopes A, Tonzi R, Nezry E. Adaptive speckle filter and sense heterogeneity[J]. IEEE Trans. on GRS, 1990, 28(6): 992-1000.[8]Baraldi A, Parmiggiani F. A refined gamma MAP SAR speckle filter with improved geometrical adaptivity[J]. IEEE Trans. on GRS, 1995, 33(5): 1245-1257.[9]Marc S,Gianfranco D G. Analysis of speckle noise contribution on wavelet decomposition of SAR images[J]. IEEE Trans. on GRS, 1998, 36(6): 1953-1962.[10]Dong Y, Milne A K, Forster B C. Toward edge sharpening: a SAR speckle filtering algorithm [J]. IEEE Trans. on GRS. 2001, 39(4): 851-863.[11]Han C M, Guo H D, Wang C L, et al.. A novel method to reduce speckle in SAR images [J].Int. J. of Remote Sensing.2002, 23(23):5095-5101[12]韓春明,郭華東. 一種改進(jìn)的SAR圖像斑點(diǎn)噪聲濾波方法[J].遙感學(xué)報(bào),2004,8(2): 121-127.[13]Mallat S, Hwang W L. Singularity detection and processing with wavelets[J].IEEE. Trans. on Information Theory.1992, 38(3):617-643[14]酈蘇丹,李廣俠. SAR圖像的多尺度邊緣檢測(cè)方法[J]. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2004,26(3): 307-310.[15]Oliver C J, Quegan S. Understanding synthetic aperture radar images[M], Washington: Artech House Inc, 1998, Chapter 5.[16]邢文訓(xùn),謝金星. 現(xiàn)代優(yōu)化計(jì)算方法[M]. 北京:清華大學(xué)出版社,1999,第3章.
  • 加載中
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出版歷程
  • 收稿日期:  2004-12-09
  • 修回日期:  2005-04-29
  • 刊出日期:  2006-08-19

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