斑点噪声的形成原理与斑点噪声模型
斑点噪声的形成原理与斑点噪声模型
第二章相干斑点噪声的形成原理与斑点噪声模型相干斑点噪声是SAR影像的重要特征之一。
要进行新滤波器的设计和开发，有必要了解斑点噪声的形成原理和斑点噪声模型以及其他相关知识，因此本章就斑点噪声的形成原理，概率分布函数、自相关函数、功率谱以及人们比较公认的斑点噪声模型做一个简要的介绍。
2.1 斑点噪声的形成原理SAR影像上的斑点噪声是这样形成的[31]，即当雷达波照射一个雷达波长尺度的粗糙表面时，返回的信号包含了一个分辨单元内部许多基本散射体的回波，由于表面粗糙的原因，各基本散射体与传感器之间的距离是不一样的，因此，尽管接收到的回波在频率上是相干的，回波在相位上已不再是相干的；如果回波相位一致，那么接收到的是强信号，如果回波相位不一致，则接收到的是弱信号。
一幅SAR影像是通过对来自连续雷达脉冲的回波进行相干处理而形成的。
其结果是导致回波强度发生逐像素的变化，这种变化在模式上表现为颗粒状，称为斑点噪声（Speckle）。
SAR影像上斑点噪声的存在产生了许多后果，最明显的后果就是用单个像素的强度值来度量分布式目标的反射率会发生错误。
斑点噪声在SAR影像上表现为一种颗粒状的、黑白点相间的纹理。
例如，对于一个均匀目标，如一片草覆盖的地区，在没有斑点噪声影响的情况下，影像上的像素值会呈现淡的色调（图2.1 A）；然而，每个分辨单元内单个草的叶片的回波会导致影像上某些像素比平均值更亮，而另外一些像素则比平均值更暗（图2.1 B），这样，该目标就表现出斑点噪声效果[32]。
图2.1 斑点噪声的影响效果2.2 斑点噪声的特征[33]2.2.1 斑点噪声的概率分布函数2.2.1.1单视SAR 图像前人在光学和SAR 影像斑点噪声的理论分析上已经做了大量工作[31]、[34] 。
单视图像的斑点噪声服从负指数分布，对均匀的目标场景，图像的像素强度的概率分布为： I I I I p )/exp()(-= (2.1)若以振幅A 或分贝值D 来表示，它们与强度I 的关系为I=A 2 (2.2)I I D ln 10ln 10log 1010== (2.3) 所以强度概率分布可以直接转化为下式：)/e x p (2)(2I A IA A p -= (2.4) I K IK D K D D p ))/e x p (e x p ()(-= (2.5)其中k=10/ln10。
微波遥感实习报告一
微波遥感实习报告一一数据类型的熟悉与显示1所给数据里含有slc文件夹，此文件夹内包括的是SAR单视复数据，数据以二进制形式存储，数据类型为int型，大小为2000*2000，即2000*1000个虚部，2000*1000个实部.数据组织形式为：实部虚部实部虚部…。
2 raw格式文件6个：ACVVD，AXVVD，BHHD，BHVD，BVHD，BVVD，别离为C 波段VV极化数据，X波段VV极化数据，HH极化数据，HV极化数据，VH极化数据，VV 极化数据。
都是地据显示，分辨率较高。
雷达影像灰度与回波强度对应，故原始数据为灰度数据，阴影，亮斑都很明显。
四种极化数据直接没有专门大的区别。
3 为东莞地域雷达数据，为东莞地域spot卫星数据。
雷达数据若是直接用Photoshop 打开，是一片黑色的，必修将其进行拉伸以后才能正确显示出来。
将雷达影像与光学影像进行比较，光学影像细节信息要丰硕很多，而且光学影像上很多地物在雷达影像上已经完全没有表现，水在雷达影像上完满是黑色调，而城区那么凸现白色。
地距显示，分辨率较低。
4 为ERS卫星数据。
为JERS卫星数据。
这两幅都是星载影像，分辨率较低，没有明显的大块阴影，也没有凸出的亮斑，可是有纹理信息。
5 为斜距显示影像，左侧为雷达死角成像，一片黑色。
二SAR图像辐射特点1斑点噪声：斑点噪声的生成，一般是因为相邻地物信息干与造成。
在影像中一样表现为面目标中，敞亮相间的点，以下图所示尤其明显：2灰度值：雷达影像的灰度值是与微波回波强度相对应的，与日常生活中所感受到的可见光的反映有区别，因此在色彩的感觉上有不同。
而且因为阴影或表面滑腻的缘故，往往显现很多大块黑色地域，又因为角反射器效应等缘故，有的地址会专门亮。
三SAR影像几何特点1.斜距显示的近距离紧缩以下图即为斜距显示影像：(1)从两个圈中能够明显看出，左侧的比例尺要小一些。
(2)左侧有一段区域为黑色，应该是侧视雷达照射带外，为雷达到像死区，无回波。
基于自适应高斯滤波的超声斑点降噪
基于自适应高斯滤波的超声斑点降噪邵党国;邓阳阳;相艳;易三莉;余正涛;贺建峰;刘翠寅;宗绍云【摘要】医学超声图像存在的斑点噪声降低了图像的质量,给临床诊断和图像的后续处理带来了困难.为了有效地去除噪声,本文提出了一种自适应高斯滤波的超声斑点降噪算法.该算法利用局部特征匹配计算出图像的处理窗口区域与参考区域的相似度,再根据相似度将整幅图像区分为斑点噪声区域和组织区域.同时利用相似度调整高斯滤波器的宽度值,使高斯滤波器对图像的不同区域进行不同程度的过滤.物理体模实验和人体超声肝脏实验结果表明,该算法可以有效地去除超声图像中的斑点噪声并保留组织结构,并且可使迭代次数大大减少,是一种有效的医学超声图像降噪方法.%Speckle noises in medical ultrasound image would decrease the quality of image and bring difficulties to the analysis and diagnosis of the subsequent image.To reduce speckle,here we propose a speckle reduction algorithm based on the adaptive Gauss filter.The algorithm distinguishes the image with speckle regions and characteristic regions by a similarity deprived from local characteristic matching between the processing window and a reference speckle area.According to the similarity,this algorithm adjustes adaptively the width of the Gauss filter.Ultrasound phantom testing and vivo imaging show that the proposed method is effective.It can reduce the numbers of iteration significantly,as well as the speckle and preserve edge.【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2017(032)004【总页数】8页(P746-753)【关键词】超声图像;局部特征匹配;自适应滤波;相似度;斑点噪声抑制【作者】邵党国;邓阳阳;相艳;易三莉;余正涛;贺建峰;刘翠寅;宗绍云【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院和云南省计算机技术应用重点实验室,昆明,650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院和云南省计算机技术应用重点实验室,昆明,650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院和云南省计算机技术应用重点实验室,昆明,650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院和云南省计算机技术应用重点实验室,昆明,650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院和云南省计算机技术应用重点实验室,昆明,650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院和云南省计算机技术应用重点实验室,昆明,650500;昆明理工大学计算中心,昆明,650500;云南省第一人民医院,昆明,650032【正文语种】中文【中图分类】TP391医学超声成像技术相对于X-rays(X射线)、核磁共振(Magnetic resonance imaging,MRI)等成像技术，具有对人体无损害、便捷和实时性好等特点，故在临床诊断、治疗及手术导航等方面有着非常广泛的应用[1]。
基于小波的医学超声图像去斑点噪声方法
在不同的噪声水平下计算这些参数，列出表 格，从表中可以看出。
结论
பைடு நூலகம்
本文的方法在噪声水平较低的情况下，明 显优于中值滤波和同态维纳滤波，略优于 MSSNT一A（多尺度非线性阈值算法）。 在噪声水平较高的情况下，本文的方法优 势明显。
阈值估计
本文采用软阈值处理。根据经验，经过对 数转换后的图像的小波子带系数可以假设 为服从广义高斯分布(GGD)模型。 则求阈值公式如下：
其中： 是噪声方差，信号的标准差
2
x
，
设 y 是局部领域的标准差，Y 为当前小波 子带系数
ij
x
原图像
加斑点噪声 =0.04
2
基于小波的医学超声图像 去斑点噪声方法
医学超声图像的灰阶图像往往存在一些直 观的噪声，表现为图像中出现斑点、细粒、 网纹、雪花状等结构异常现象，尤其以斑 点噪声影响为主。
对斑点噪声统计特性的研究表明，常见的 斑点噪声服从瑞利分布，其均值与标准差 成正比，这说明斑点噪声是乘性的。
在超声医学图像中，加性噪声(如换能器噪 声等)的作用相对于乘性噪声来说很小，因 此在实际应用中，有时候可以忽略加性噪 声的影响。
本文的去噪过程
对带斑点 噪声的图 像取对数
用中值滤 波把图 像分成 两部分
分别多 尺度小 波处理
软阈值处 理
重建去噪后的图像f1,f2。 求和f=f1+f2，获得的重建 图像f取指数得去噪后图像
小波处理
对于任意的函数f（t）的连续小波变换为:
其中本文小波变换用’bior3.7’为小波基函数进 行5尺度分解
图像中的噪点处理与降噪技术
• 如基于硬件加速的降噪方法、分布式降
噪算法等
03
多模态图像降噪方法的发展
• 针对多模态图像（如RGB-D图像、红
外图像等）
• 结合不同图像模态的信息进行降噪，提
高降噪效果
图像降噪技术面临的挑战与研究方向
01
挑战1：如何在保护图像细节和边缘信息的同时，有效去除噪声？
02
挑战2：如何降低图像降噪算法的计算复杂度，提高图像处理的实时性？
03
挑战3：如何针对多模态图像，结合不同图像模态的信息进行降噪？
对图像处理领域的启示与借鉴
启示1：图像降
噪技术的研究
需要充分考虑
实际应用场景，
如图像类型、
成像条件等
启示2：图像降
噪技术的研究
可以与其他图
像处理技术相
结合，如图像
分割、图像增
强等
启示3：图像降
噪技术的研究
需要关注算法
性能评估和优
化，以提高降
• 如非线性高斯滤波，引入非线性函数，
提高降噪效果
双边滤波(Bilateral Filter)及其改进算法
双边滤波基本原理
改进算法
• 结合空间域和频域信息进行
• 如自适应双边滤波（ABF），
滤波
根据邻域像素的梯度信息调整
• 保护图像边缘信息，去除椒
滤波窗口大小
盐噪声
• 如非局部双边滤波（NLBF），
图像中的噪点处理与降噪技术
01
图像噪点的基本概念与分类
什么是图像噪点及其成因
成因：
• 图像传感器的固有噪声
• 成像过程中的随机噪声
• 图像传输、存储过程中的噪声污染
斑点噪声名词解释
斑点噪声名词解释1. 引言在数字图像处理和计算机视觉领域，斑点噪声是指在图像中存在的随机出现的亮度或色彩突变的小区域。
斑点噪声通常由图像采集设备、传感器或信号传输过程中的干扰引起。
它是图像处理中一个常见的问题，对于图像质量的评估和改善具有重要意义。
本文将详细介绍斑点噪声的定义、产生原因、对图像的影响以及常见的去噪方法。
2. 斑点噪声的定义斑点噪声是指在图像中随机分布的小区域，这些区域的亮度或颜色与周围区域有明显差异。
它通常表现为图像中的白点或黑点，也可以是其他颜色。
斑点噪声的大小和形状可以各不相同，且分布不规则。
3. 斑点噪声的产生原因斑点噪声的产生原因多种多样，下面列举了几个常见的原因：3.1 传感器噪声数字相机或其他图像采集设备中的传感器可能存在噪声。
这种噪声可以是由于传感器本身的特性引起的，也可以是因为传感器的工作温度、曝光时间等因素导致的。
3.2 信号传输干扰在图像传输过程中，信号可能会受到干扰，导致斑点噪声的产生。
例如，在数字图像传输中，信号可能会受到电磁干扰或传输线路的噪声影响。
3.3 图像压缩引起的噪声在图像压缩过程中，为了减小文件大小，可能会对图像进行压缩处理。
这个过程中可能会引入一些误差，导致斑点噪声的产生。
3.4 光照条件不稳定在拍摄图像时，光照条件的不稳定性可能导致斑点噪声的产生。
例如，在低光条件下拍摄的图像可能会出现噪声。
4. 斑点噪声对图像的影响斑点噪声对图像的质量和可视化效果有很大的影响，下面列举了几个主要的影响：4.1 降低图像的清晰度斑点噪声会导致图像中细节的丢失和模糊，降低图像的清晰度。
4.2 影响图像的对比度斑点噪声会导致图像的对比度降低，使得图像中的细节难以分辨。
4.3 减少图像的动态范围斑点噪声会降低图像的动态范围，使得图像中的明暗细节难以区分。
4.4 影响图像的色彩准确性斑点噪声可能会改变图像的颜色，导致色彩准确性下降。
5. 去除斑点噪声的方法为了改善图像质量，需要对斑点噪声进行去除。
雷达考试资料
第一章理解麦克斯韦方程组包含电流连续性定理的物理意义和推导过程；电磁场边界条件推导过程；波动方程的推导；坡印廷定理及物理意义；能够分析电磁波在不同媒质（损耗、色散、平面分层）的传播特性；理解电磁波的极化；理解电磁波散射的特点（理解电磁波与目标相互作用过程），掌握雷达截面(RCS)和雷达散射系数，理解雷达方程；掌握简单目标的极化散射矩阵的推导方法；理解单站散射和多站散射的基本概念以及在一定条件下双站散射可等效于单站散射的基本原理；了解电磁波散射问题分析计算的常用方法的基本分类和基本步骤。
了解雷达的主要分类，掌握合成孔径雷达获得方位向高分辨率的原理及推导；理解SAR图像的斑点噪声的本质；合成孔径雷达与逆合成孔径雷达的相同点和不同点；理解跟踪雷达（单脉冲测角）、超视距雷达、海洋观测雷达（雷达散射计和雷达高度计）的工作原理，能够解释雷达测量得到的后向散射功率与海面风速变化的关系。
第二章了解雷达系统的基本组成。
了解天线的基本理论（基本分析方法）和分类。
掌握半波振子和全波振子天线电流分布，会分析无限大导电平面上的电流源的镜像电流的电流方向；理解矩量法（Method of Moments）分析求解线天线电流分布的基本过程；掌握口径场方法分析天线的辐射特性；了解天线的基本分类及其特点；了解反射面天线的工作原理；能够推导天线的远场条件；能够推导天线阵的方向图，掌握阵列天线不出现栅瓣的条件；掌握天线阵加权的基本方法；掌握相控阵天线的工作原理。
第三章了解常用的雷达信号模型及特点；了解相干雷达的本质；掌握复信号的四种表达方式；理解I/Q 调制和解调的作用。
掌握Chirp 信号的匹配滤波和Stretch 处理方法以及相位编码信号的压缩方法；掌握调频步进脉冲信号的优势和自相关函数；能够判断不同入射角地距分辨率的大小。
了解交轨干涉和顺轨干涉的用途、基本原理以及基本信号处理步骤。
理解并掌握Doppler 频率（移）的推导过程；理解广义合成孔径基本原理；理解阵列雷达空时自适应处理（STAP ）的基本概念；了解时频分析方法在雷达信号处理中的应用；掌握通过对信号加窗来降低脉冲压缩旁瓣的常用方法。
第二章相干斑形成原理
第二章相干斑点噪声的形成原理与斑点噪声模型相干斑点噪声是SAR影像的重要特征之一。
要进行新滤波器的设计和开发，有必要了解斑点噪声的形成原理和斑点噪声模型以及其他相关知识，因此本章就斑点噪声的形成原理，概率分布函数、自相关函数、功率谱以及人们比较公认的斑点噪声模型做一个简要的介绍。
2.1 斑点噪声的形成原理SAR影像上的斑点噪声是这样形成的[31]，即当雷达波照射一个雷达波长尺度的粗糙表面时，返回的信号包含了一个分辨单元内部许多基本散射体的回波，由于表面粗糙的原因，各基本散射体与传感器之间的距离是不一样的，因此，尽管接收到的回波在频率上是相干的，回波在相位上已不再是相干的；如果回波相位一致，那么接收到的是强信号，如果回波相位不一致，则接收到的是弱信号。
一幅SAR影像是通过对来自连续雷达脉冲的回波进行相干处理而形成的。
其结果是导致回波强度发生逐像素的变化，这种变化在模式上表现为颗粒状，称为斑点噪声（Speckle）。
SAR影像上斑点噪声的存在产生了许多后果，最明显的后果就是用单个像素的强度值来度量分布式目标的反射率会发生错误。
斑点噪声在SAR影像上表现为一种颗粒状的、黑白点相间的纹理。
例如，对于一个均匀目标，如一片草覆盖的地区，在没有斑点噪声影响的情况下，影像上的像素值会呈现淡的色调（图2.1 A）；然而，每个分辨单元内单个草的叶片的回波会导致影像上某些像素比平均值更亮，而另外一些像素则比平均值更暗（图2.1 B），这样，该目标就表现出斑点噪声效果[32]。
图2.1 斑点噪声的影响效果2.2 斑点噪声的特征[33]2.2.1 斑点噪声的概率分布函数2.2.1.1单视SAR 图像前人在光学和SAR 影像斑点噪声的理论分析上已经做了大量工作[31]、[34]。
浅谈SAR成像的斑点噪声滤波算法
浅谈SAR成像的斑点噪声滤波算法1 SAR斑点噪声滤波算法的发展雷达影像比多光谱影像往往拥有更高的空间分辨率，因此可用于高精度的测绘遥感工程或对海洋、农田、地质情况进行监测，但雷达影像的噪声限制了应用的范围。
早期的雷达影像成像处理中，多采用对SAR影像进行多视处理的方法抑制噪声。
多视处理通过提取同一场景的带宽并进行平均，降低处理器带宽，形成多视子影像，再对信号进行频域非相干叠加，以降低空间分辨率为代价提升辐射分辨率。
因此，虽然多视处理能够有效抑制斑点噪声，但是对影像边缘信息的处理，尤其是对点状地物的分析能力大为削弱。
在SAR影像早期应用中，由于SAR影像本身辐射分辨率较低，技术尚不成熟，该问题并未引起注意。
20世纪80年代，随着SAR影像分辨率逐渐提高，雷达成像处理逐渐成为热点之一，空域适应滤波技术被用于SAR影像噪声处理。
空域适应滤波利用影像像素的空间相干性对影像相干斑进行滤波，通过对一个滑动窗口内所有像素的像素值进行加权获得中心点像素值。
利用该方法能够有效平滑均质区域噪声，但是在异质区域效果却并不好，常常导致影像异质区域边缘模糊、纹理损失。
20世纪80年代后期，小波变换被提出并用于抑制SAR影像噪声。
小波变换具有良好的时域、频率域局部化的性质，能够较好地进行SAR影像抑斑处理，保持影像的细节信息。
由于小波变换的原理限制，小波变换对二维影像的轮廓、纹理等高维奇异特征不能够很好表达，奇异点处会出现Gibbs现象。
2002年，Contourlet 变换被提出并很快运用到SAR影像噪声抑制中。
目前，具有平移不变性的非向下采样Contourlet变换（NonSubsampled Contourlet Transform，NSCT）是SAR影像斑点噪声滤波的热点应用方法。
2 SAR影像噪声滤波常用算法研究发现，SAR影像的斑点噪声产生原因是信号衰弱，通过对各种SAR影像的统计，SAR影像的噪声模型为乘性噪声模型，并且近似于白噪声。
flicker noise原理
flickernoise原理
flickernoise是一种常见的图像噪声，其特点是图像中的随机像素点在亮度和色相上周期性地变化。
这种噪声的产生通常与摄像器件的工作原理和环境光照条件有关。
1.工作原理：摄像器件在接收光线时，会对光线进行采样和转换，但由于环境光照度的波动，采样的值也会随之波动，从而产生flickernoise。
2.影响因素：环境光照度、摄像器件的性能、采样频率等都会影响flickernoise的产生程度。
光照度越高，噪声越明显；摄像器件性能越好，采样越准确；采样频率越高，可以捕获到更微小的波动，从而减少噪声。
虽然flickernoise是一种难以完全消除的噪声，但可以通过一些方法来减轻它的影响：
1.提高摄像器件的性能，降低噪声的产生。
2.使用滤波技术对图像进行去噪处理，如中值滤波、Wiener滤波等。
3.对图像进行自适应处理，根据图像的特点进行优化处理，提高去噪效果。
总的来说，flickernoise是一种常见的图像噪声，其产生与环境光照度和摄像器件的性能有关。
虽然难以完全消除，但通过一些方法可以减轻它的影响。
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生物医学图像中的噪声及其去除技术研究
生物医学图像中的噪声及其去除技术研究生物医学图像是医学研究领域中的重要组成部分，它们可以用于辅助疾病的诊断、治疗和监测。
然而，这些图像往往会受到噪声的干扰，从而影响到它们的准确性和可靠性。
因此，对于生物医学图像中的噪声及其去除技术的研究具有非常重要的意义。
噪声类型生物医学图像中的噪声种类很多，主要包括以下几种类型：1.高斯噪声。
高斯噪声是导致图像模糊和降低对比度的最常见的噪声类型。
它是由于图像采集过程中光电噪声、传感器噪声或信号传输错误而引起的。
2.椒盐噪声。
椒盐噪声通常被称为随机涂抹噪声，它通常是由于传感器错误，或者是在数字传输过程中数据丢失或损坏引起的。
3.斑点噪声。
斑点噪声是由于采集图像时的信号误差、传感器故障或仪器的非线性响应所引起的噪声类型。
4.偏移噪声。
偏移噪声通常是由于传感器摆放位置偏离、温度波动或传感器偏差所引起的噪声类型。
去噪技术针对这些噪声类型及其影响，研究人员开发了许多去噪技术。
以下是生物医学图像去噪技术的概述。
1.小波去噪。
小波去噪是一种常用的去噪技术，它在将图像分解成多个小波尺度后，可以使用软或硬阈值处理来隐藏小波系数的一部分，从而去除噪声。
2.小波变换，阈值处理法。
它与小波去噪具有相似的思想，但是它的阈值处理方法不同，不是使用固定的软或硬阈值，而是采用局部方差或中值绝对偏差作为阈值。
3.去混淆。
由于生物医学图像通常受到成像系统的模糊性影响，因此在去除噪声的同时，去混淆也是非常必要的。
去混淆的主要方法包括Wiener滤波器、Gilbert和Meltzer算法、非线性去混淆和估计膨胀算法等。
4.基于膨胀的去噪算法。
基于膨胀的去噪算法使用膨胀运算处理图像，使得噪声像素被原始像素所替代。
这种算法对于斑点噪声的去除效果非常好。
5.自适应中值滤波器。
自适应中值滤波器是一种像素值的非线性滤波器，可以根据像素值的分布来自适应地选择中值大小，有效地去除斑点噪声和椒盐噪声。
总结对于生物医学图像中的噪声及其去除技术的研究具有重要的实用价值。
斑点噪声形成原理
第二章相干斑点噪声的形成原理与斑点噪声模型相干斑点噪声是SAR影像的重要特征之一。
要进行新滤波器的设计和开发，有必要了解斑点噪声的形成原理和斑点噪声模型以及其他相关知识，因此本章就斑点噪声的形成原理，概率分布函数、自相关函数、功率谱以及人们比较公认的斑点噪声模型做一个简要的介绍。
2.1 斑点噪声的形成原理SAR影像上的斑点噪声是这样形成的[31]，即当雷达波照射一个雷达波长尺度的粗糙表面时，返回的信号包含了一个分辨单元内部许多基本散射体的回波，由于表面粗糙的原因，各基本散射体与传感器之间的距离是不一样的，因此，尽管接收到的回波在频率上是相干的，回波在相位上已不再是相干的；如果回波相位一致，那么接收到的是强信号，如果回波相位不一致，则接收到的是弱信号。
一幅SAR影像是通过对来自连续雷达脉冲的回波进行相干处理而形成的。
其结果是导致回波强度发生逐像素的变化，这种变化在模式上表现为颗粒状，称为斑点噪声（Speckle）。
SAR影像上斑点噪声的存在产生了许多后果，最明显的后果就是用单个像素的强度值来度量分布式目标的反射率会发生错误。
斑点噪声在SAR影像上表现为一种颗粒状的、黑白点相间的纹理。
例如，对于一个均匀目标，如一片草覆盖的地区，在没有斑点噪声影响的情况下，影像上的像素值会呈现淡的色调（图2.1 A）；然而，每个分辨单元内单个草的叶片的回波会导致影像上某些像素比平均值更亮，而另外一些像素则比平均值更暗（图2.1 B），这样，该目标就表现出斑点噪声效果[32]。
图2.1 斑点噪声的影响效果2.2 斑点噪声的特征[33]2.2.1 斑点噪声的概率分布函数2.2.1.1单视SAR 图像前人在光学和SAR 影像斑点噪声的理论分析上已经做了大量工作[31]、[34] 。
单视图像的斑点噪声服从负指数分布，对均匀的目标场景，图像的像素强度的概率分布为： I I I I p )/exp()(-= (2.1)若以振幅A 或分贝值D 来表示，它们与强度I 的关系为I=A 2 (2.2)I I D ln 10ln 10log 1010== (2.3) 所以强度概率分布可以直接转化为下式：)/ex p(2)(2I A IA A p -= (2.4) I K IK D K D D p ))/exp(exp()(-= (2.5)其中k=10/ln10。
unet生成噪声的原理
unet生成噪声的原理Unet是一种常用的神经网络模型，被广泛应用于图像分割任务中。
它的原理是基于编码器-解码器结构，并使用跳跃连接来提高图像分割的精度和准确性。
本文将介绍Unet生成噪声的原理及其应用。
噪声是指在图像中由于各种因素引起的不希望的干扰信号。
在图像处理领域，噪声会降低图像的质量和清晰度，影响图像的可视化效果和后续处理结果。
因此，去除噪声是图像处理的重要任务之一。
Unet生成噪声的原理是通过将噪声图像与原始图像进行输入，训练网络来学习噪声的特征，并生成一张去噪后的图像。
具体而言，Unet模型由编码器和解码器两部分组成。
编码器负责将输入图像逐步降采样，提取图像的高层次抽象特征，而解码器则将这些特征逐步上采样，生成与原始图像相同分辨率的输出图像。
在Unet中，跳跃连接起到了关键作用。
跳跃连接指的是将编码器中的特征图与解码器中的特征图进行连接，以保留更多的细节信息。
这样做的好处是可以提高分割的准确性，尤其是对于小目标或者细节丰富的区域。
对于噪声生成的任务，Unet模型将噪声图像和原始图像作为输入，并通过训练来学习噪声的特征。
训练数据集通常包括一组带有噪声的图像和对应的无噪声图像。
通过最小化生成图像与无噪声图像之间的差异，Unet模型可以学习到噪声的特征，并生成去噪后的图像。
在实际应用中，Unet生成噪声的方法具有很大的灵活性。
它可以用于去除各种类型的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。
此外，Unet还可以通过调整网络结构和训练参数来适应不同噪声程度和图像复杂度的情况。
Unet生成噪声的应用场景广泛。
例如，在医学影像处理中，噪声是由于设备限制或其他干扰因素引起的，如CT图像中的斑点噪声。
通过使用Unet模型可以有效去除这些噪声，提高医学影像的质量和准确性。
另外，Unet生成噪声还可以应用于图像增强、图像复原、图像修复等领域，为后续的图像处理任务提供更好的输入。
Unet生成噪声的原理是通过编码器-解码器结构和跳跃连接来学习噪声的特征，并生成去噪后的图像。
分析医学成像的斑点减少噪音和特征
分析医学成像的斑点减少噪音和特征声源振动产生声音,人类能够听到的声音频率范围在 20HZ~20KHZ 之间,当频率超过20KHZ 的声波成为超声波。
超声成像就是通过发射超声波进入人体组织,检测返回的超声能量形成图像,以达到临床诊断的目的。
超声图像的斑点噪声是这样产生的:当超声波照射到相当一个超声波长尺度的粗糙表面时,由于表面凹凸不平,各散射体距离传感器之间的距离是不一样的,因此,尽管回波在频率上是相干的,但它们在相位上已不再是相干的。
如果回波信号的相位一致,那么接收到的就是叠加起来的强信号;如果回波相位不一致,则接收到弱信号。
然而超声成像就是通过回声的强度来衡量人体组织的反射率,这样就会出现偏差。
在图像中具体表现为颗粒状,也就是斑点噪声。
斑点噪声是超声成像中一种固有属性,研究抑制斑点噪声,改善图像质量的算法对临床病理的诊断有着重大的意义。
课题的研究背景超声成像的无辐射、实时等特性,在疾病预防、诊断领域,已经逐渐发展成为临床应用非常广泛的一种技术。
而且随着中国人口老龄化的加剧,医疗卫生体系的健全,今后对医学超声系统的需求也会大大增加。
20XX 年 1 月 18 日,在科技部发布的《医疗器械科技产业“十二五”专项规划》中,“重点支持高性能彩色超声成像仪,力求改变我国高端产品依赖进口、国产产品可靠性差、长期跟踪仿造的情况”,彩色超声成像仪也是需要重点发展。
然而,些高端的成像技术都是基于二维的超声图像质量,直接影响着它们的具体效果。
同时随着计算机技术、数字信号处理技术和生物医学工程的发展,超声成像系统也得到了快速的发展,超声图像处理技术也在不断进步,在现有基础上对二维超声图像的处理研究也具有非常重要的意义。
下面将简要介绍超声成像系统的发展进程:从上世纪40 年代初就已探索利用超声检查人体,1942 年,奥地利的 KT Dussik 首先采用超声探测脑肿瘤,开创了超声诊断的先河;50 年代有人利用超声反射形成二维图像,1950 年,美国 JJ Wild 等开始采用脉冲反射式诊断仪,也就是 A 型超声诊断仪,主要是以幅度的高低显示组织回波信号的强弱,原理比较简单,成像较粗糙,诊断主要依靠医生的经验,容易引起误诊。
SAR影像斑点噪声滤波算法研究
SAR影像斑点噪声滤波算法研究作者：彭鼎原徐海洲来源：《中国高新技术企业》2015年第06期摘要：由于SAR成像系统是基于相干原理开发的，因此雷达回波信号中相邻像素灰度会受到雷达相干性的影响，产生一定随机变化，具体表现为雷达影像的相片中会出现颗粒状或斑点状的噪声，从而限制了SAR影像的应用范围。
文章针对SAR影像斑点噪声进行研究，比较多种传统去噪方法，并提出了一种基于NSCT变换的SAR影像去噪方法，获得了比小波变换更好的效果。
关键词：SAR影像；斑点噪声；Contourlet；NSCT；成像系统；去噪方法文献标识码：A中图分类号：TP301 文章编号：1009-2374（2015）06-0014-03 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.04361 SAR斑点噪声滤波算法的发展雷达影像比多光谱影像往往拥有更高的空间分辨率，因此可用于高精度的测绘遥感工程或对海洋、农田、地质情况进行监测，但雷达影像的噪声限制了应用的范围。
早期的雷达影像成像处理中，多采用对SAR影像进行多视处理的方法抑制噪声。
多视处理通过提取同一场景的带宽并进行平均，降低处理器带宽，形成多视子影像，再对信号进行频域非相干叠加，以降低空间分辨率为代价提升辐射分辨率。
因此，虽然多视处理能够有效抑制斑点噪声，但是对影像边缘信息的处理，尤其是对点状地物的分析能力大为削弱。
在SAR影像早期应用中，由于SAR影像本身辐射分辨率较低，技术尚不成熟，该问题并未引起注意。
20世纪80年代，随着SAR影像分辨率逐渐提高，雷达成像处理逐渐成为热点之一，空域适应滤波技术被用于SAR影像噪声处理。
空域适应滤波利用影像像素的空间相干性对影像相干斑进行滤波，通过对一个滑动窗口内所有像素的像素值进行加权获得中心点像素值。
利用该方法能够有效平滑均质区域噪声，但是在异质区域效果却并不好，常常导致影像异质区域边缘模糊、纹理损失。
20世纪80年代后期，小波变换被提出并用于抑制SAR影像噪声。
ASAR斑点噪声模型验证及噪声滤除效果评价
2008 03
11.
作者简介 : 王军战 ( 1980- ), 男 , 硕士研究生 , 从事地理信息系统与遥感研究。 E m a i: l can i04@ 163 co m
184
地 球 信 息 科 学
2008 年
从上述斑点产生机理可以看到, 斑点并不是噪声, 它是采用雷达、声纳或超声波技术 的相干成像系 统中一种固有的现象, 是一种真实 的电磁测量结 果。斑点效应 只是与噪声类似, 它对图像 产生的 影响和噪声相仿。 2 2 ASAR 斑点噪声模型 根据 ASAR 图像特 征可知, 对 于包含大 量点 散射体的面扩展目标, 当点散射体 的个数多到可 以应用中心极限定理时 , 根据面扩展目标的特性, 可以认为面扩展目标所对应的检波 包络电压的同 相分量 VL =
2 1 ASAR 图像特征 对于成像雷达来说 , 一个像元对应的面 目标 信号是该面目标内各孤立点散射体的散射的叠加。 如果检波系统使用的是线性检波 , 散 射特性以电 压的形式表现出来, 面目标信号可记为: V =
i
。燕英
[ 4]
[ 3]
根据 SAR 系统工作原
理和 SAR 系统信号的通路, 解释了 SAR 斑点噪声 的形成过程。韩春明 等通过对 SAR 斑点噪声的 数学物理描述, 和对 SAR 图像斑点噪声的统计特 性描述 , 是基于 SAR 图像斑点噪声的乘性噪声模 型的。很多人对 SAR 图像的噪声滤除也是在乘性 噪声模型的基础上进行的。但对 ASAR 影 像的斑 点噪声形成过程未有介绍 , 而且 ASAR 影 像噪声 模型未被证明, 也没有试验数据验证。 对于噪声的滤除的方法很 多, 大致可 以分为 [ 5] 两大类 : 第一类是多视处理 , 即 平均同一个区 域的几个视 ( Look) , 第二类是图像生成后平滑斑 点噪声 , 此类技术都是基于数字图像处理的技术, 而此技术又可分为两类: 一类是基 于合成孔径雷 达斑点噪声的统计特性的滤波 算法, 如 Lee 滤波 等。另一类是基于合成孔径雷达图 像局域统计特
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第二章相干斑点噪声的形成原理与斑点噪声模型
相干斑点噪声是SAR影像的重要特征之一。
要进行新滤波器的设计和开发，有必要了解斑点噪声的形成原理和斑点噪声模型以及其他相关知识，因此本章就斑点噪声的形成原理，概率分布函数、自相关函数.功率谱以及人们比较公认的斑点噪声模型做一个简要的介绍。
斑点噪声的形成原理
SAR影像上的斑点噪声是这样形成的:卅，即当雷达波照射一个雷达波长尺度的粗糙表面时，返回的信号包含了一个分辨单元内部许多基本散射体的回波，山于表面粗糙的原因，各基本散射体与传感器之间的距离是不一样的，因此，尽管接收到的回波在频率上是相干的，回波在相位上已不再是相干的；如果回波相位一致，那么接收到的是强信号，如果回波相位不一致，则接收到的是弱信号。
一幅SAR影像是通过对来自连续雷达脉冲的回波进行相干处理而形成的。
其结果是导致回波强度发生逐像素的变化，这种变化在模式上表现为颗粒状，称为斑点噪声（Speckle）。
SAR 影像上斑点噪声的存在产生了许多后果，最明显的后果就是用单个像素的强度值来度量分布式目标的反射率会发生错误。
斑点噪声在SAR影像上表现为一种颗粒状的、黑白点相间的纹理。
例如，对于一个均匀H标，如一片草覆盖的地区，在没有斑点噪声影响的情况下，影像上的像素值会呈现淡的色调（图A）；然而，每个分辨单元内单个草的叶片的回波会导致影像上某些像素比平均值更壳，而另外一些像素则比平均值更暗（图B）, 这样，该LI 标就表现岀斑点噪声效果沁。
图斑点噪声的影响效果
斑点噪声的特征何
斑点噪声的概率分布函数
单视SAR图像
前人在光学和SAR影像斑点噪声的理论分析上已经做了大量工作：沁沏
O单视图像的斑点噪声服从负指数分布，对均匀的訂标场景，图像的像素强度的概率分布为：
若以振幅A或分贝值D来表示，它们与强度I的关系为I=A2
D = 101o glo/ = 2Lln/
所以强度概率分布可以直接转化为下式：
其中k=10/lnl0o它们均为Rayleigh分布。
多视SAR图像
为了提高图像的信噪比要进行多视处理，多视处理是对同一场景的n个不连续的子图像的平均。
n个独立子图像非相干迭加将改变斑点噪声的概率分布，强度I 的概率分布变成Gamma分布：
斑点噪声的自相关函数
斑点噪声的自相关函数具有指数分布形式如图:近，可以看出在初始处有较宽的范圉及噪声谱的非均匀性，即斑点噪声非口噪声。
这可以用成像时邻域像素的相互干扰来解释。
斑点噪声的功率密度谱
斑点噪声的功率谱密度如图沁所示呈椭圆结构，可用经验方程表示：
其中F”Fp 是沿轨迹方向和垂直于轨迹方向的空间频率,Co, Dm,
为常数。
人
们了解到代表性图像具有指数型的自相关函数： Lj(b”+g,2
)}
它的功率密度谱为: 其中G 、D“、D 和为常数。
通过实验证明了观测图像的功率谱满足下式: 从而表明了 SAR 影像噪声和信号的不相关性。
斑点噪声模型
Rayleigh 斑点噪声模型剛' 网
考虑一个分辨单元中的大量散射体。
接收到的信号是各散射体回波的矢量 和。
用x 和y 分别表示其实部和虚部。
强度I,定义为I 二x’ + y’，服从指数分 布：
p l (/) = (l/a 2)exp(-//a 2
)
其均值为M,(I) = a 2f 方差为var,(/) = o-4o 振幅A 为I 的平方根，服从Rayleigh 分布：
/?, (A) = (2A/er 2)exp( -A 2 /er 2)
其均值为M") = b 后2，方差为var, (A) = (4 -龙)/ /4。
Arsenault 和Apr 订指出，每分辨单元的信息容量是很小的:眈。
因此，逐像 素进行斑点噪声的整体滤除而不牺牲分辨率是不可能的，使得空间域滤波在去除 噪声的同时很难乂保持较高的分辨率。
乘性噪声模型皿
在讨论斑点噪声滤波算法时，常用乘性噪声模型⑸' ⑧来方便地描述斑点噪 声：
5 =
讣S f (F l+F…) = G
l + ZVF+q 2
(<i) 2 -
图斑点噪声的自相关函数，分别佔计自：
（R 沿航迹方向；（b ）垂直于航迹方向；（c ）两个方向（摘自［33］〉
这里5是SAR 影像上第（1打）个像素的强度或振幅，心为反射率为服从均值 1（E ［v ］二1）和标准偏差。
分布的噪声。
Lee ：'9：提出了式的线性近似
:
Zjj = VXy + 壬(勺-V) ()
其中0是噪声V 的平均，且v=l,于是()式可写成：
5 =
6 + 叫 <)
其中M ,?. =x(v,-v), S 具有0均值和标准差6=无6,所以我们可以得到斑点噪 声图像的近似的加性噪声模型。
这就为后面提出的通过小波域对SAR 影像去噪的 方法提供了依据。
图SIR-B 影像斑点噪声的功率密度谱，分别佔计自：
(a)沿航迹方向:(b)垂直于航迹方向；(c)两个方向；(d)二维谱的等值线图。
在估计前数据已经作过对数变换，在估计中使用了分割和cosine 窗口:富。
54 138 •64 120
SjHLlval frequency
(a)。