SAR图像结构信息和自适应滑动窗的联合降噪

针对合成孔径雷达(SAR)图像降噪算法中滑动窗的选择问题,提出了同时考虑结构信息和自适应滑动窗的联合降噪算法.联合算法先对局部区域进行自适应增长,然后利用比值模板对得到的滑动窗进行结构检测,最后对结构特征区域进行自适应增长,从而获得完整的结构信息.仿真图像和SAR图像的降噪实验表明,联合降噪算法在有效滤除噪声的同时对边缘纹理等细节信息具有较强的保持作用.

基于区域分类、自适应滑动窗和结构检测的合成孔径雷达图像联合降斑算法

为了克服传统的基于合成孔径雷达(SAR)图像局部统计特性的降斑算法的缺点,提出了基于区域分类、自适应滑动窗和结构检测的联合降斑算法.首先,联合降斑算法对当前区域进行区域分类,并直接保留强边缘结构和点目标.接着,联合降斑算法对均匀区域和弱边缘结构区域进行滑动窗的自适应增长,从而获得合适的滤波窗口.最后,联合降斑算法对新的滤波窗口使用区域分类.如果滤波窗口属于均匀区域,则直接使用均值滤波;如果滤波窗口属于边缘结构区域,则进一步使用结构检测,并且选择窗口内的均匀子区域作为最终的滤波区域.降斑实验表明,联合降斑算法可以有效滤除均匀区域和边缘区域的斑点,同时对强边缘结构信息和点目标有较好的保留作用.