基于非下采样Contourlet变换的SAR图像增强

该文基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和SAR图像的统计特性,提出一种SAR图像增强方法,给出一种基于非下采样塔型分解的斑点噪声方差估计算法和一种基于方向邻域模型的弱边缘增强算法。该文在不同方向子代进行斑点方差估计,利用局部方向统计信息对NSCT系数并进行强边缘、弱边缘和噪声分类并进行弱边缘的增强和噪声的抑制。实验结果表明,该方法在方向信息保留和斑点抑制上优于非下采样小波变换(NSWT)相应方法。

一种综合多种技术的SAR图像增强方法

综合传统的梯度算子、Lap lac ian二阶微分算子、平滑算子等各种方法,提出一种适用于合成孔径雷达(SAR)图像的图像增强方法.该方法既抑制SAR图像中的斑点噪声又保持图像的主要特征信息尤其是精细结构,取得了比较理想的结果.

一种复合的SAR图像去噪算法

针对SAR图像噪声影响分辨率的问题,提出一种新的复合SAR图像增强和去噪方法.该方法首先利用信号的小波相邻尺度相关性将信号和噪声分离,然后根据SAR图像近似瑞利分布的特点把SAR图像转换为近高斯分布,再分别利用复数扩散震动滤波器对SAR图像信号部分进行增强,用各项异性扩散方程对含噪部分进行去噪,最后用小波平稳变换对图像进行重构.实验结果表明,与传统的SAR图像去噪算法相比,新算法在边缘增强和噪声去除能力方面均有显著提高.