适用于SAR影像的偏微分ROF去噪算法

针对现有SAR影像增强方法消减相干斑噪声时造成细节区域信息破坏的问题,提出了一种基于直方图均衡偏微分(PDE)的改进算法。该方法在原有直方图均衡PDE模型的基础上,与ROF去噪模型相结合,利用边缘特征的图像梯度控制扩散系数,使边缘区扩散系数较小以保留边缘信息,非边缘区扩散系数较大以去除噪声,然后对去噪后的图像进行自适应校正,抑制因阶梯效应引起的图像平滑区不均匀现象。算法的优点为,去噪声与图像增强同时进行,实现减弱相干噪声影响,同时保留地物边缘轮廓。为验证本文算法的适用性,选择Sentinel-1A数据进行了实例试验,结果表明,该方法可以有效去除平滑区相干噪声斑,边缘与细节区域信息得到良好的保留。

一种改进的Lee滤波SAR图像去噪算法

由于SAR图像中存在的大量相干斑噪声,为后期SAR图像解译、反演等工作增加了困难。针对该问题论文提出了一种改进的Lee滤波算法,该算法不仅有效去除图像的相干斑噪声,并且边缘信息得到了良好保持。算法在原有Lee滤波算法基础上引入了直方图均衡化,对原始灰度直方图进行运算处理后转换为均匀分布的灰度直方图,利用图像局部统计特性进行图像斑点滤波,完成了图像去噪任务。SAR数据滤波实验结果表明:论文提出的算法对噪声的抑制能力显著高于同类算法,且边缘信息得到了很好的保持。

一种顾及永久散射体的SBAS InSAR时序地表沉降提取方法

提出了一种顾及永久散射体的SBAS InSAR时序地表形变提取方法。通过设置相干性、振幅离差指数、形变速率3阈值提取稳定的永久散射体,将其作为地面控制点引入SBAS InSAR处理流程,完成对地表形变的提取,并以郑州地区为例进行试验。获取了郑州市区2016年11月至2017年11月的地表沉降速率和时序地表沉降量,通过与PS InSAR、SBAS InSAR处理结果及水准测量进行对比,说明了该方法的可靠性。

一种改进的RSSI加权质心定位算法

针对现有加权质心定位算法易受环境因素影响、权重确定不合理导致的室内定位精度低的问题,该文提出了一种基于RSSI的改进加权质心定位算法,该方法在原算法基础上对权重的确定进行了改进,以RSSI值解算的距离值的倒数和作为权重,有效降低了较远距离在权值中所占的比重,提高了室内定位精度;针对权值修正系数n的取值对定位精度的影响,通过实例得出n=6时定位精度最高的结论,同时证明了本文算法优于现有的质心定位算法及加权质心定位算法。本文算法降低了室内复杂环境因素的影响,提高了利用无线传感网络的定位精度,可为智慧城市、智能交通、矿井及灾害救援等领域精确的位置估计提供帮助。