一种适用于SAR图像的2维Otsu改进算法

Otsu法是图像阈值分割中的经典算法之一,在图像处理中得到广泛的应用。针对原始2维Otsu法直方图区域划分上的缺陷和运算速度慢的缺点,分析了适用于SAR图像相干斑乘性噪声的直方图区域划分方法,提出了一种更符合实际图像模型的阈值选取准则。实验结果表明,该改进算法的分割效果良好,运算速度也有很大提高。

空间目标宽带雷达特征信号仿真建模

空间目标宽带雷达特征信号包括其高分辨一维距离像和二维ISAR图像,空间目标宽带雷达特征信号仿真建模对空间目标探测、识别研究具有重要意义。在光学区复杂目标RCS特征信号计算基础上,重点研究了空间目标宽带雷达特征信号包括高分辨一维距离像和二维ISAR图像仿真建模方法。仿真目标和实际复杂空间目标宽带雷达特征信号仿真建模的实验结果验证了其有效性。

HMT与HMRF联合的SAR图像小波去斑方法

该文将隐马尔可夫树(HMT)和隐马尔可夫随机场(HMRF)两种模型相结合,提出了一种新的估计SAR图像小波系数隐状态的迭代算法。使用该算法可以充分利用小波系数尺度间和尺度内的相关性,更准确地估计隐状态。在此基础上,通过贝叶斯估计分离出小波系数中的信号成分即可消除噪声影响。实验结果表明,该算法能够有效抑制SAR图像相干斑,同时可较好地保持边缘等图像结构特征。

基于结构保持MRF模型的SAR图像去斑

该文提出一种用于SAR图像贝叶斯去斑的,具有结构保持特性的马尔可夫随机场模型。该模型通过引入一组权重参数建模待处理像素与其邻域点的空间相关性,可有效描述图像中的各种局部特性。准确的参数估计是模型有效运用的关键,借鉴随机松弛算法的思想,通过引入温度变量,实现了迭代过程中权重参数的自适应估计。仿真和实际SAR图像数据的实验结果,验证了所提模型及参数估计方法的有效性。

基于Membrane MRF模型的SAR图像贝叶斯去斑(英文)

SAR图像可以看作是真实反映地物后向散射特性的无噪图像与相干斑噪声的乘积,通过贝叶斯估计从图像观测值估计出图像真值即可去除相干斑。而贝叶斯去斑的关键在于建立能与SAR图像特性相匹配的先验信息模型。用Membrane MRF模型对先验信息建模,克服了以往所用GMRF模型对参数估计十分敏感的问题,并通过对该模型邻域结构的自适应调整来分类处理处于匀质区域和含结构特征区域的像元,在有效抑制相干斑的同时较好地保持图像的结构特征。仿真和实际SAR图像数据的实验结果,验证了所提方法的有效性。