基于特征提取的SAR图像滤波算法

针对SAR图像所包含的地物目标比较复杂的特点,提出一种新的SAR图像滤波算法。该算法利用Contourlet变换能保持边界,结合特征提取可以获得区域目标点特征的特点,利用自适应阈值的方法对SAR图像进行滤波。与传统Lee滤波和保持边缘特征滤波算法进行比较,实验表明新的算法不仅提高了图像的质量,其量化指标也得到了提高。作为该算法的应用,利用变换域内低频图像和子带图像的融合规则对L和C两个波段的SAR图像进行去噪融合,可以看出该算法的去噪效果。

基于Radon变换和Jeffrey散度的SAR图像变化检测方法

针对多时相合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的变化检测,该文采用Radon变换将局部图像投射成投影,用Edgeworth展开来逼近投影的统计分布,比较投影之间的概率分布变化,并引入Jeffrey散度作为两种分布差异的衡量因子,从而计算两个时相SAR图像之间的变化差异图像。投影片断保留了一定量的图像结构信息,弥补了局部概率密度不变时的检测漏洞,而Jeffrey散度具有较好的数值稳定性和对噪声的鲁棒性。最后通过实际的星载SAR图像实验,验证了该文算法的有效性。