结合多尺度边缘检测的SAR结构邻域滤波方法
遥感、遥测、遥控
V556，TP2782007041894航天测控网资源均衡分配的调度方法/翟政安，唐朝京(中国卫星发射测控系统部)//中国空间科学技术.―2006，26（4）.―55～60.研究了航天测控网资源集中管理、统一分配的工作模式，以及满足多星测控任务的测控网资源调度方法。
提出了测控网均衡调度的方法。
首先面向任务，将卫星测控任务按优先级划分，按最优分配的原则进行分配，使测控网能够支持的任务数量大；在此基础上，考虑测控站负荷和备份再进行优化，使测控网内各测控站的负荷均衡。
相比其他方法，考虑了任务执行的成功概率，各测控站任务分配更均匀，便于测控网的管理。
图2表0参5V556.5，TN927+.22007041895一种基于窄带雷达的低轨空间目标识别方法/陈文彤，刘朝军，张汉华，陈曾平(国防科学技术大学)//中国空间科学技术.―2006，26（4）.―48～54.通过分析低轨空间目标的姿态运动对窄带回波脉冲数据的调制，表明低轨空间目标窄带回波脉冲数据信号的相位比幅度包含了更多的目标特征信息。
采用小波分析从实测窄带相参回波特性数据的相位中，估计低轨空间目标的整体运动趋势，判别低轨空间目标的粗略类型，并通过大量实测数据的实验结果验证了该方法判别低轨空间目标粗略类型的有效性。
图9表1参5V5572007041896基于高精度径向测速的宽带雷达单诱饵速度识别法/唐毓燕，黄培康(中国航天科工集团第二研究院)//宇航学报.―2006，27（4）.―659～663.由于宽带相控阵雷达测速精度的大幅度提高，现提出了一种新的目标识别方法——基于高精度径向测速的单诱饵速度识别法，并对其识别原理、识别性能进行了详细阐述和定量分析。
通过理论推导和计算机仿真计算，验证了该识别方法在宽带相控阵雷达监视诱饵释放过程中应用的有效性。
图6表0参5V5572007041897基于互信息相似性度量的多时相遥感图像配准/钟家强，王润生(国防科学技术大学电子科学与工程学院ATR国家重点实验室)//宇航学报.―2006，27（4）.―690～694，708.图像配准是多源图像分析的基础，特别是对于多时相遥感图像的变化检测，图像配准的性能直接影响到变化检测的实现。
SAR图像滤波方法比较与分析
SAR图像滤波方法比较与分析作者：王宇航范文义张金虎来源：《森林工程》2015年第03期摘要：相干斑噪声是SAR系统的固有原理缺陷，其阻碍了SAR图像的后续分类应用。
针对传统滤波方法在噪声去除及边缘保持方面的不足，提出适用于同质区域和边缘区域的自适应滤波方法对SAR图像进行滤波处理。
首先描述SAR图像斑点噪声的产生机理及统计特性，其次根据图像后续分类的应用目的，对常用滤波器进行分析并将福建将乐林场RADARSAT-2图像数据分别进行LEE与增强LEE滤波、FROST与增强FROST滤波、GAMMA滤波、KUAN 滤波、LOCAL SIGMA滤波处理，以有效视数、图像边缘保持指数等作为评价指标。
最后将实验结果依据评价指标进行对比分析。
结果表明，增强型LEE自适应滤波综合效果最好，能在较好去除斑点噪声的同时又保持图像的边缘信息。
通过系统比较分析不同的滤波方法，从理论上为SAR图像后续森林类型分类应用前滤波方法的选择提供了理论依据。
关键词：SAR；相干斑噪声；滤波处理；RADARSAT-2中图分类号：S 771 文献标识码：A 文章编号：1001-005X（2015）03-0081-04合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar）是一种主动式微波成像传感器。
因为SAR系统是有源遥感技术，所以其探测目标时依靠自身发射电磁波而不受太阳辐射条件的限制，并且SAR成像系统具有全天候、全天时、多波段、多极化、可变侧视角及高分辨率等优点，而利用微波回波信号中的极化信息可用于提高对目标的分类和识别能力[1]。
斑点噪声是由一个分辨单元内众多散射体的反射波叠加形成的，表现为图像灰度的剧烈变化，即在SAR图像同一片均匀的粗糙区域内，有的分辨单元呈亮点，有的呈暗点，直接影响了SAR图像的灰度分辨率[2]，模糊了图像的纹理信息，使SAR图像不能正确的反映地物目标的散射特性从而对图像的应用造成了一定阻碍，所以斑点噪声的抑制即图像滤波是SAR图像处理的一个重要研究课题。
SAR图像边缘检测方法综述
第12卷 第12期2007年12月中国图象图形学报Journal of I m age and GraphicsVol .12,No .12Dec .,2007收稿日期:2006203213;改回日期:2006207224第一作者简介:赵凌君(1981～ ),女。
2004年于国防科技大学获电路与系统专业硕士学位,现为国防科技大学通信与信息工程专业在读博士研究生。
目前主要从事S AR 图像解译的研究。
E 2mail:nudtzlj@SAR 图像边缘检测方法综述赵凌君 贾承丽 匡纲要(国防科技大学电子科学与工程学院,长沙 410073)摘 要 边缘检测是S AR 图像解译的基本问题之一。
固有的乘性噪声特性使得经典的梯度边缘检测方法并不适用于S AR 图像,因此研究针对S AR 图像的边缘检测方法具有重要的意义。
本文对S AR 图像边缘检测问题进行了系统的研究,简单描述了S AR 图像边缘检测问题,讨论了现有的S AR 图像边缘检测方法,总结了S AR 图像边缘检测中存在的两个问题———边缘细化和边缘定位,对检测结果的性能评估方法也进行了概括。
最后在总结现有研究成果的基础上展望了S AR 图像边缘检测的发展方向。
关键词 S AR 图像 边缘检测 边缘定位中图法分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:100628961(2007)1222042208O verv i ew of Edge D etecti on i n SAR I magesZ HAO L ing 2jun,J IA Cheng 2li,K UANG Gang 2yao(School of E lectronic Science and Engineering,N ational U niversity of D efense Technology,Changsha 410073)Abstract Edge detecti on is a funda mental issue in synthetic aperture radar (S AR )i m age inter p retati on .The multi p licative noise makes edge detecti on in S AR i m age extre mely difficult,and the ty p ical edge detect ors based on gradients are inefficient when app lied t o S AR i m ages .S o devel op ing edge detect ors es pecially for S AR i m age is of great i m portance .This paper investigates the p r oble m of edge detecti on for S AR i m ages co mp rehensively and thor oughly .It first describes the p r oble m of edge detecti on for S AR i m ages,and then discusses several well 2known edge detecti on methods and t w o key points in S AR i m age edge detecti on 2edge thinning and l ocalizati on .To evaluate edge detect or quantitatively,s ome perf or mance criteria are su mmarized .I n the end of this paper,conclusi ons are made and the possible future work is exp lained .Keywords S AR i m ages,edge detecti on,edge l ocalizati on1 引 言图像的边缘是视觉感知的重要线索,边缘检测广泛应用于轮廓提取、特征匹配和纹理分析中。
图像处理中的滤波与边缘检测方法
图像处理中的滤波与边缘检测方法图像处理技术在现代科学技术中起着非常重要的作用，因为它们能够处理和分析大量的图像数据，为科学研究和实践应用提供了有力的支撑。
图像处理中的滤波和边缘检测方法是其中非常重要的两个方面，它们可以有效地提取图像中有用的信息，并去除无用的干扰。
下面将重点介绍一下图像处理中的滤波与边缘检测方法。
一、滤波方法滤波方法可以说是图像处理中最基本和最常用的方法之一。
滤波的本质是对图像中的噪声进行去除和抑制，从而提高图像的质量和清晰度。
滤波的实现是通过将图像中的每个像素与其周围的像素进行加权平均，从而得到一个新的像素值。
其中加权系数的选择是非常关键的，因为不同的系数取值会影响到滤波效果的好坏。
常用的滤波方法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
1. 均值滤波均值滤波是一种简单而常用的滤波方法，它的原理是将图像中每个像素周围的邻域像素的像素值取平均数，得到一个新的像素值。
均值滤波的优点是简单易用，而且能够保留较多的图像细节，但其缺点是会模糊图像边缘和细节。
2. 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它的原理是将图像中每个像素周围的邻域像素按照像素值大小排序，然后将排序后的像素值中位数作为新的像素值。
中值滤波的优点是能够去除噪声，同时又能够保留图像的边缘和细节。
但缺点是计算量较大，所以对于大尺寸图像不适用。
3. 高斯滤波高斯滤波是一种线性滤波方法，它的原理是通过对图像中每个像素周围的邻域像素进行加权平均，使得离中心像素近的邻域像素具有更高的权值，离中心像素远的邻域像素则具有较低的权值。
这样可以使得图像中噪声的影响降到最小，并能够保留图像的边缘和细节。
高斯滤波的优点是能够有效地去除噪声，而且不会对图像的边缘和细节造成明显的影响。
二、边缘检测方法边缘是图像中的一种重要的特征，它可以表现出图像中物体的轮廓和形状。
边缘检测的目的就是在图像中找到这些边缘，并将它们提取出来。
边缘检测是一种非常重要的图像处理技术，因为它可以为许多应用提供有用的信息和判断依据，例如物体识别、三维重建、图像压缩和医学成像等。
基于多尺度算法的SAR图像细节提取技术研究
基于多尺度算法的SAR图像细节提取技术研究1. 引言合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像是一种用雷达成像目标的高分辨率图像。
由于其不受天气条件限制、具有全天候能力和大场景覆盖范围等特点，被广泛应用于军事侦查、资源调查、环境监测等领域。
然而，SAR图像的细节信息提取一直是SAR图像处理中的重要问题之一。
随着图像处理技术的发展，基于多尺度算法的SAR图像细节提取技术逐渐成为研究的热点。
2. SAR图像细节提取的意义SAR图像细节信息包含了目标的纹理、边缘等特征，对于目标的分类、识别和目标检测等应用具有重要的意义。
传统的SAR图像细节提取方法主要包括小波变换、多分辨率分解、边缘检测等。
然而，传统方法在细节保持和抑制噪声方面存在一定的局限性，且对于不同尺度的细节信息提取效果不尽如人意。
3. 多尺度算法及其应用于SAR图像细节提取的优势多尺度算法是指在不同尺度下对信号或图像进行分析和处理的算法。
常见的多尺度算法包括小波变换、多尺度分解、多尺度滤波等。
在SAR图像细节提取中，多尺度算法具有几个优势：3.1 细节信息的保持多尺度算法能够在不同尺度下对SAR图像进行细分，将不同尺度的细节信息分别处理，从而更好地保持原始图像中的细节信息。
这对于细节信息的提取具有重要意义。
3.2 抑制噪声SAR图像中常常包含有噪声，传统的SAR图像细节提取方法通常难以有效抑制噪声的干扰。
多尺度算法能够在细节提取的过程中对噪声进行滤波，从而提高了细节提取的准确性。
3.3 适应不同尺度的细节信息提取SAR图像中的细节信息往往具有不同的尺度。
通过多尺度算法，可以适应不同尺度的细节提取，从而得到更全面、精确的细节信息。
4. 多尺度算法在SAR图像细节提取中的应用4.1 小波变换小波变换是一种时间-频率分析方法，能够将信号按不同频率成分进行分解和处理。
在SAR 图像细节提取中，小波变换可以将不同尺度的细节信息分离开来，提高细节信息的提取效果。
SAR影像滤波算法
3.SAR 图像相干斑滤波算法目前已有大量的雷达相干斑抑制算法，这些算法可分为成像前的多视平滑预处理和成像后的滤波两大类。
而成像后的滤波又包括空域滤波和频域滤波两种。
为了减少相干斑噪声，早期的方法是在SAR 成像处理中，通过降低处理器带宽形成多视图子图像，然后对多视子图像进行非相干叠加来降低相干斑噪声。
这种非相干叠加来降低斑点噪声的方法称为多视处理。
多视处理通过牺牲SAR 图像的空间分辨率为代价来对相干斑进行抑制，已不能满足空间高分辨率的要求。
空域滤波方法是利用图像像素的空间相关性对相干斑进行滤波，一般是利用一个滑动窗口，然后对窗口内的像素进行加权得到窗口中心点的像素值。
频域的方法主要是利用小波变换，比较著名的有小波软阈值方法，基于小波变换和多尺度分析的滤波方法。
以下分别介绍增强Lee 滤波算法， Kuan 滤波算法，Frost 滤波算法，最大后验概率（MAP ）滤波算法，边缘保持最优化（Edge Preserving Optimized Speckle ，EPOS ）滤波算法等。
3.1 传统滤波方法传统滤波算法包括均值滤波、中值滤波等。
这类算法的特点是直接对图像进行处理，没有考虑任何噪声模型，也没有考虑噪声的统计特性。
这些算法实现起来比较简单，但效果不太理想。
它们计算简单，速度快，均匀区域的斑点噪声去除效果较好。
缺点是细节保持得不好，图像边缘变模糊，点目标损失大，随着处理窗口的增大，图像的整体模糊和分辨率下降更严重。
正是由于这两种传统滤波算法不适合相干斑噪声的乘性特点，实际中较少采用。
3.1.1 均值滤波均值滤波是将平滑窗口内所有像元的灰度值进行平均计算，然后赋给平滑窗口的中心像元，其数学表达式为：∑∑===n i n j j i j i DNn R 11,2,1 （2-17）式中，j i R ,为滤波后中心元素灰度值，j i DN ,为滤波窗口内各个像元的灰度值，窗口大小为n n ⨯。
3.1.2 中值滤波中值滤波是一种非线性信号处理技术。
sar成像算法时域 频域 波数域
SAR成像算法是合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar）技术的重要组成部分。
该算法主要是通过对雷达信号进行处理和分析，从而得到目标区域的高分辨率成像结果。
在SAR成像算法中，常常涉及到时域、频域和波数域等不同的数据处理方法。
本文将针对这三个主题展开详细的介绍和分析。
一、时域处理时域处理是SAR成像算法中最基本的数据处理方法之一。
时域处理主要是对雷达接收到的信号进行时域分析，包括距离-时间图像（Range-Time Image）的形成、脉冲压缩（Pulse Compression）等。
时域处理的关键是对信号的时延进行精确测量和定位，从而实现对目标的定位和成像。
在时域处理中，常用的算法包括FFt变换、匹配滤波等，这些算法可以提高雷达系统的距离分辨率和速度分辨率，从而实现对目标的高精度成像。
二、频域处理频域处理是SAR成像算法中另一个重要的数据处理方法。
频域处理主要是通过对雷达信号进行频谱分析，从而得到目标的频谱特征和频率分布信息。
频域处理可以通过傅里叶变换等算法将时域信号转换为频域信号，从而实现对信号的频率分辨率和频谱分布的分析。
在频域处理中，常用的算法包括FFT变换、滤波器设计等，这些算法可以对雷达信号进行频谱分析和滤波处理，从而提高SAR系统的信噪比和成像质量。
三、波数域处理波数域处理是SAR成像算法中较为复杂和高级的数据处理方法。
波数域处理主要是通过对雷达信号进行波数域分析，从而得到目标的波数分布和散射特征。
波数域处理可以通过波数变换、波数域滤波等算法实现对雷达信号的波数分布和散射特征的提取。
在波数域处理中，常用的算法包括快速波数变换算法、极化分析算法等，这些算法可以对雷达信号进行全波数域分析和波数域成像，从而实现对目标的高分辨率成像和三维重构。
时域、频域和波数域是SAR成像算法中常用的数据处理方法，它们各自具有特定的优点和适用范围，通过合理的组合和应用，可以实现对目标的高分辨率成像和高精度测量。
SAR图像的多尺度边缘检测方法
SAR 图像的多尺度边缘检测方法郦苏丹1 , 李广侠1 , 张 翠2 , 王正志2( 11 解放军理工大学通信工程学院 , 江苏 南京 210007 ;21 国防科技大学自动控制系 , 湖南 长沙 410073)摘 要 : S AR 图像具有很强的斑点噪声 ,使得单尺度边缘检测算子难以兼顾噪声抑制 、检测边缘的完整性和定 位的准确性 。
提出一种 S AR 图像的多尺度边缘检测方法 。
首先构造高斯多尺度边界检测算子 ,然后根据信号边界 与噪声边界的小波变换模值跨尺度传递的不同特性 ,将不同尺度的检测算子检测的边缘相融合 ,提出由边缘传递 、 继承和生长构成的多尺度边缘关联融合算法 。
实验证明该方法可以有效克服斑点噪声的影响 ,融合的边界比较完 整 ,定位准确 。
关键词 : 合成孔径雷达 ;边缘检测 ;多尺度分析 中图分类号 : T P72216 文献标识码 :AMultiscale e d ge d etection in SAR im agesL I S u 2d an 1 , L I G uang 2xia 1 , ZHANG Cu i 2 , WANG Zheng 2zhi 2( 11College o f Communication Engineering , Institute of Technology o f Liberation Army , Nanjing 210007 , China ; 21Department of Automatic Control , National Univer sity o f Def en se Technology , Changsha 410073 , China )Abstract : Edg e d etection plays an im por tan t role in au tom atic process of S AR imag es. S ing le scale edg e d etector is d ifficu lt to take accoun t of n oise su ppression , the integ rity of ed g es and the veracity of position. A mu ltiscale edg e d etect meth od is proposed. A t first , mu ltiscale G aussian ed g e d etector is constru cted. Accord ing to trans fer characteristic acr oss scales of the w avelet m odu les of sig 2 nal edg e and noise edg e , the property of ed g es in d ifferent scale is comb ined and a mu ltiscale edg e f usion alg orithm is proposed con 2 sisting of edg e trans fer , ed g e inherit and ed g e g row th. The resu lt of experimen t show s that this alg orithm can g et rid e of the affect of noise ,the ed g es fused have precise position and in tact con tou r.K ey w ords : synth etic apertu re rad ar ; ed g e d etection ; mu ltiscale analysis提高定位精度 ,减少噪声干扰 。
基于多尺度纹理特征的SAR影像变化检测
2021年第1期河北地质45基于多尺度纹理特征的SAR 影像变化检测闻彩焕(河北省■地质测绘院廊坊065000)摘要研究了基于多尺度纹理特征的SAR 影像变化检测算法,对预处理后的多时相SAR 影像进行双数复小波变换(DT —CWT),分别提取其多尺度范数小波纹理特征。
利用对数比值算子得到差异影像，利用EM 算法求 得高斯混合分布模型。
根据贝叶斯判别理论计算每个像元归属于两个类别的最大似然值,进行变化信息提取。
根据真实变化图与变化信息图比较，利用误差矩阵进行虚警率、漏检率及总体误差的精度分析。
最后,与基于传统像 元灰度值变化检测和基于灰度共生矩阵纹理特征变化检测进行比较。
实验结果表明：虚警率比后两个算送提升了10%左右,漏检率提升了 4%左右,整体误差提升1%左右，基于多尺度纹理特征的变化检测算法的性能有了明显 的提高。
通过研究SAR 影像变化检测算法,从而为快速响应自然灾害提供应急保障。
关键词多尺度纹理特征双树复小波变换变化检测随着遥感技术的发展，遥感影像的获取越来越 便捷。
然而，光学遥感受天气因素的制约影响很大，近年频发的自然灾害更是对传统光学遥感的快速应急保障能力提出了严峻挑战。
微波遥感由于其具有的传统光学遥感不可比拟的优势，可为快速响应提 供较好的技术支持和应急保障。
随着雷达技术的发 展,SAR 影像成为变化检测的重要数据源，基于SAR 影像的变化检测成为研究热点。
传统的变化检测方法多为像元级的变化检测，即直接利用影像的灰度信息进行的变化检测。
陈志鹏(2002)、邵芸(2006)、张军团(2008)等采用纹理信息替代灰度信息，通过差值法变化检测来获取变化情况,然而都没有考虑多尺度信息，得到的效果均不甚 理想。
小波变换作为一种多尺度分析工具，可以把图像分解到不同方向和不同尺度从而发挥“数学显微镜”作用。
本文提出一种利用双树复小波变换提取的多尺度纹理特征,进行SAR 影像变化检测方法。
1变化检测算法1.1双树复小波变换小波或小波包变换最大缺点在于平移可变性，另一个缺点就是方向性较差，只考虑了水平、垂直和 对角三种方向。
融合Canny边缘检测技术的SAR图像改进滤波方法
融合Canny边缘检测技术的SAR图像改进滤波方法张祥;邓喀中;范洪冬【期刊名称】《黑龙江工程学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(025)002【摘要】5×5窗口的增强型Lee滤波方法能够有效抑制相干斑噪声,但边缘细节等纹理信息损失严重.针对增强型Lee滤波方法的这一缺点,结合边缘提取技术,提出改进的滤波方法.该算法首先对图像进行5×5窗口增强型Lee 滤波处理,然后对图像使用Canny算子进行边缘纹理信息提取,最后将增强型Lee滤波后图像的边缘和纹理区域的像元值用边缘提取技术得到的结果进行取代.通过利用均值滤波、Lee滤波及其增强型、Kuan滤波及其增强型、Gamma MAP滤波和改进方法对SAR图像进行处理,得到改进的滤波方法在克服相干斑抑制和边缘保持这一对矛盾上是有效的.【总页数】5页(P6-9,38)【作者】张祥;邓喀中;范洪冬【作者单位】中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室,江苏徐州221116;中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室,江苏徐州221116;中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室,江苏徐州221116;中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室,江苏徐州221116;中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室,江苏徐州221116;中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室,江苏徐州221116【正文语种】中文【中图分类】P237【相关文献】1.去除SAR图像斑点的改进型自适应各向异性扩散滤波方法 [J], 张露;郭华东;韩春明;廖静娟2.一种改进的SAR图像斑点噪声滤波方法 [J], 韩春明;郭华东;王长林;范典3.基于改进的IHS方法的SAR图像增强与融合 [J], 张微;丁献文;陈汉林4.基于改进集合卡尔曼滤波方法的目标运动轨迹多源异步数据融合方法研究 [J], 张泽群;任文娟;付琨;方继飞;张跃5.融合改进区域生长和图割理论的SAR图像分割 [J], 周强锋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
保持边缘的SAR图像滤波方法
进行边缘保持评估遇到的第一个困难是如何探 器的边缘保持情况。在这种情况下只有利用统计方
测真实边缘。由于 SAR 图像上存在大量的斑点噪 声，难以知道其真实的边缘，因此，通常利用模拟图
像测试滤波器的边缘保持情况。然而模拟图像的噪
法评估滤波器的边缘保持能力。 定义边缘保持指数（Edge preservati on i ndeX ）：
!（ Ps（i ，j ）- Ps（i + 1 ，j ）+ Ps（i ，j ）- Ps（i ，j + 1 ） ） EPI = !（ PO（i ，j ）- PO（i + 1 ，j ）+ PO（i ，j ）- PO（i ，j + 1 ） ）
其中，Ps（i ，j ）是平滑图像像元灰度值，P O（i ，j ）是原 始图像像元灰度值。Ps（i ，j ）和 P O（i ，j ）都在边缘 区域内。i 是像元的行数，j 是像元的列数。可见 边缘保持指数的最大值为1 ，最小值为0 。边缘保 持指数越高，滤波器的边缘保持能力越强。这个定 义实质上是计算边缘区域内在水平向和竖直向相邻 像元灰度的差值绝对值之和的比值。由于是和数的 比值，这样就能减弱噪声的影响。只要样本数足够 多，就能够精确描述边缘梯度。上面仅计算了水平 方向和竖直方向，只是为了简化计算。
试验图像为中国 L 波段单视合成孔径雷达图 像，成像地点为北京郊区，大小为256 > 256 。图4 为原 始 图 像， 可 见 图 像 上 存 在 大 量 斑 点 噪 声。 图 5 、图6 、图7 、图8 和图10 分别为 Kuan 滤波、增 强Lee 滤波、Ga mma MAP 滤波、增强 Frost 滤波 和基于小波软阈值方法滤波结果。图9 为本文提出 方法 处 理 的 图 像。 观 察 这 7 幅 图 可 以 发 现， 由 Kuan 滤 波、增 强 Lee 滤 波、Ga mma MAP 滤 波、 增强Frost 滤波看起来模糊不清，利用小波软阈值 滤波方法得到的结果图10 比前面几种方法得到的 结果清晰一些，而由本文提出的方法处理的图像是 最清晰的。这主要是由于边缘信息保持较好，使图 像的对比度没有降低或降低较小。
基于边缘检测的SAR图像平行线特征提取算法
基于边缘检测的SAR图像平行线特征提取算法朱昌盛;关键;周伟;何东亮【摘要】针对传统平行线定义的局限性,本文提出了一种平行线对模型,并以该模型为核心,设计了一种基于边缘检测的SAR(SyntheticAperture Radar,SAR)图像平行线特征提取算法.在图像经过滤波预处理后,首先采用具有恒虚警特性的ROEWA(Ratio of Exponentially Weighted Averages,ROEWA)算子得到边缘检测图,再利用提出的平行线基元提取算法进行检测,最后基于启发式连接的思想连接断点.实验结果表明,该算法能有效地提取SAR图像中的平行线性结构,可以进一步应用于道路网、机场跑道、河流等大型组合线性目标的自动识别中.【期刊名称】《光电工程》【年(卷),期】2010(037)009【总页数】7页(P44-50)【关键词】SAR图像;边缘检测;平行线;指数加权平均比率【作者】朱昌盛;关键;周伟;何东亮【作者单位】海军航空工程学院电子信息工程系,山东烟台264001;海军航空工程学院电子信息工程系,山东烟台264001;海军航空工程学院电子信息工程系,山东烟台264001;海军航空工程学院电子信息工程系,山东烟台264001【正文语种】中文【中图分类】TP391;TN911.730 引言在各种空间和航空图像传感器中，合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)以其高分辨率和全天候、全天时、大面积的数据获取能力而成为世界各国普遍重视的对地观测技术。
尤其近几年来，SAR技术已广泛的应用于地质、植物、气象、资源调查、战场侦察等各个学科领域。
其中，道路网、机场跑道、河流等大型组合线性目标的特征提取，在军事和民用上都有重要的意义。
但是对于道路网、机场跑道、河流等大型组合线性目标，近几年来的研究多关注于SAR图像线性特征的提取[1-3]，而忽视了这些目标在高分辨率SAR图像中所具有的明显的平行线特征，尽管也有涉及平行线特征的提取[4-6]，大多在提取出线特征之后，进行斜率和距离上的判别来检测平行线对。
邻域滤波法
邻域滤波法是一种常用的图像处理方法，主要用于去除图像中的噪声和改善图像的视觉效果。
该方法的基本思想是在图像的每个像素周围搜索邻域，并根据邻域内的像素强度分布来对当前像素进行加权处理，从而得到较为平滑的图像。
邻域滤波法的基本步骤如下：1. 确定邻域大小和权重函数。
邻域大小通常根据图像的分辨率和噪声特点进行选择，权重函数则可以根据具体应用场景和需求进行设计。
常见的权重函数包括高斯权重函数、拉普拉斯权重函数等。
2. 在图像中遍历每个像素，计算其邻域内所有像素的强度值，并根据权重函数对当前像素进行加权处理。
通常情况下，邻域内像素的强度值会被归一化，以确保它们在加权处理时具有相同的权重。
3. 将加权处理后的像素值作为当前像素的新值，并将其替换原图像中的当前像素值。
重复以上步骤，直到处理完整个图像。
邻域滤波法的优点在于它能够有效地去除图像中的噪声，同时保留图像中的重要细节。
通过在图像的每个像素周围搜索邻域，邻域滤波法能够更好地适应图像的局部特性，从而更好地去除噪声。
此外，邻域滤波法还可以通过调整权重函数和邻域大小来适应不同的应用场景和需求，具有较好的灵活性和适应性。
在实际应用中，邻域滤波法可以应用于各种图像处理任务，如去噪、增强、超分辨率等。
该方法在医学影像、遥感影像、视频处理等领域得到了广泛应用。
然而，邻域滤波法也存在一定的局限性，如可能会对图像的边缘产生一定的模糊影响，需要谨慎选择邻域大小和权重函数以避免过度平滑图像。
总之，邻域滤波法是一种有效的图像处理方法，能够去除噪声并改善图像的视觉效果。
通过在图像的每个像素周围搜索邻域并对其进行加权处理，该方法能够更好地适应图像的局部特性，具有较好的灵活性和适应性。
在实际应用中，邻域滤波法可以应用于各种图像处理任务，具有重要的实用价值。
基于边缘检测的SAR图像快速滤波
基于边缘检测的SAR图像快速滤波
万雨君;孙祥一;杨夏
【期刊名称】《遥感信息》
【年(卷),期】2008(000)006
【摘要】对SAR图像的滤波方法进行了研究,在研究SAR图像经典滤波方法的基础上,研究了一种在边缘保持、滤波效果及滤波速度上综合效果最佳的滤波方法.首先使用一种边缘检测算子检测边缘方向,然后在边缘区沿边缘方向进行滤波,在非边缘区域使用统计局域方差系数方法滤波,最后以实验证明了这种方法是有效的.【总页数】3页(P9-11)
【作者】万雨君;孙祥一;杨夏
【作者单位】国防科学技术大学航天与材料工程学院,长沙,410073;国防科学技术大学航天与材料工程学院,长沙,410073;国防科学技术大学航天与材料工程学院,长沙,410073
【正文语种】中文
【中图分类】TP79;TN957.52
【相关文献】
1.融合Canny边缘检测技术的SAR图像改进滤波方法 [J], 张祥;邓喀中;范洪冬
2.基于局部混合滤波的SAR图像边缘检测 [J], 刘帅奇;胡绍海;肖扬;安永丽
3.基于卡尔曼滤波的SAR图像边缘检测方法 [J], 李占利; 刘宇琦; 孙瑜; 李洪安; 张蕴
4.基于卡尔曼滤波的SAR图像边缘检测方法 [J], 李占利; 刘宇琦; 孙瑜; 李洪安; 张
蕴
5.融合多尺度边缘检测的小波贝叶斯SAR图像滤波 [J], 余祥伟; 薛东剑; 陈凤娇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于边缘检测的自适应干涉SAR降噪方法
基于边缘检测的自适应干涉SAR降噪方法
师瑞荣;荆麟角
【期刊名称】《遥感学报》
【年(卷),期】2003(007)003
【摘要】提出了一种新的相位滤波方法,基于干涉条纹方向的检测,完全自适应地对干涉相位进行滤波.本方法计算简单,十分适用于干涉条纹密集的区域进行滤波.通过SIR-C/X-SAR的X-SAR数据的处理验证,结果令人满意.
【总页数】4页(P190-193)
【作者】师瑞荣;荆麟角
【作者单位】中国科学院,电子学研究所,北京,100080;中国科学院,电子学研究所,北京,100080
【正文语种】中文
【中图分类】TP751.1/TP722.6
【相关文献】
1.干涉SAR图像的降噪方法分析 [J], 唐智;周荫清;李景文
2.干涉SAR图像的降噪方法及水平地形效应消除 [J], 胡庆东;毛士艺
3.基于小波变换的干涉SAR图像的降噪方法 [J], 袁运能;胡庆东;毛士艺
4.基于边缘检测的自适应降噪处理方法 [J], 安博文;辉林如
5.基于边缘检测的干涉SAR解相位模糊方法 [J], 范录宏;付毓生;张晓玲;侯印鸣因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
图像多尺度分析方法及其在SAR图像道路提取中的应用的开题报告
图像多尺度分析方法及其在SAR图像道路提取中的应用的开题报告一、选题背景及意义合成孔径雷达（SAR）图像是一种长距离、高分辨率的遥感数据，由于其对地狭窄带的快速成像和能够有效避免云层等自然干扰的特点，成为当今遥感领域中应用最广泛的遥感数据之一。
在SAR图像中，道路具有明显的线状特征，提取道路信息对于城市交通规划、道路建设等应用具有重要意义。
目前，SAR图像道路提取方法主要包括以下三类：基于阈值算法、基于滤波算法和基于机器学习算法。
其中基于阈值算法简单易用，但只适用于图像正负对比度较高的情况，且容易受到噪声等干扰的影响，对于湖泊、草地等与道路相似的区域无法有效区分；基于滤波算法通过卷积SAR图像和某一特定模板实现道路提取，但通常需要提前对图像进行能量归一化、标准化等处理，且仅适用于特定类型的道路所在区域；基于机器学习算法在道路提取中表现出良好的效果，但需要大量的训练样本和时间，不适用于实时处理和快速应用场景。
因此，本文提出基于多尺度分析的SAR图像道路提取方法，通过同时利用多尺度信息以解决因缩放比例导致的道路断裂、模糊等情况，提高道路检出率和检测精度。
同时，此方法也可作为一种有效的预处理方法，提升其他SAR图像分析任务的效果。
二、主要研究内容1. SAR 图像多尺度分析方法的研究2. 基于多尺度分析的SAR图像道路提取方法的设计与实现3. 实验测试与结果分析三、预期研究成果1. 提出基于多尺度分析的SAR图像道路提取方法，解决道路局部区域容易断裂、模糊等问题。
2. 实现基于多尺度分析的SAR图像道路提取算法，并进行实验验证。
3. 对比分析本文提出的方法与其他道路提取方法的差异与优劣。
四、研究进展及时间安排1. 完成基础理论学习，了解SAR图像分析的相关基础知识及图像多尺度分析的相关理论，预计时间：2周。
2. 设计并实现基于多尺度分析的SAR图像道路提取算法，预计时间：6周。
3. 进行算法的实验测试与数据分析，预计时间：2周。
SAR图像滤波的小波域多尺度HMM方法
SAR图像滤波的小波域多尺度HMM方法
贺占庄;徐炜;黄士坦
【期刊名称】《武汉大学学报：工学版》
【年(卷),期】2005(38)3
【摘要】针对合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声,提出了基于小波域多尺度隐马尔可夫模型(HMM)的去噪方法.该方法首先分析了小波域系数的统计特性,利用B样条小波基所生成滤波器的线性相位性对图像系数进行了统计建模,通过将1D 信号的处理技术应用到2D信号,实现了图像系数建模更为准确、参数训练速度更快、斑点噪声抑制更加有效的目的.与常用的几种滤波算法相比,实验结果也表明该方法在平滑噪声和保持有用信号细节两方面均显示出了较好的效果.
【总页数】5页(P126-130)
【关键词】相干斑噪声;小波变换;隐马尔可夫模型
【作者】贺占庄;徐炜;黄士坦
【作者单位】西安微电子技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于小波域隐Markov模型的SAR图像滤波方法 [J], 郦苏丹;张翠;王正志
2.SAR图像多尺度配准的小波域最小割模型方法 [J], 李昱川;田铮;刘向增;徐海霞
3.基于双正交小波域的SAR图像滤波方法 [J], 樊秋月;张安发
4.SAR图像多尺度配准的小波域等周割方法 [J], 李婧;田铮
5.融合多尺度边缘检测的小波贝叶斯SAR图像滤波 [J], 余祥伟; 薛东剑; 陈凤娇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
多尺度小波融合SAR影像边缘提取
多尺度小波融合SAR影像边缘提取
张广伟;邓喀中;张永红
【期刊名称】《测绘科学》
【年(卷),期】2007(32)3
【摘要】本文在研究SAR影像地物边缘特征和灰度直方图分布规律的基础上,利用方向可调滤波器提取了边缘,并利用多尺度小波融合算法对提取的边缘进行了融合。
实验证明,本方法在保持边缘连续性和准确性上取得了较为理想的结果。
【总页数】3页(P83-85)
【关键词】方向可调滤波器;小波融合;SAR影像;边缘提取
【作者】张广伟;邓喀中;张永红
【作者单位】中国矿业大学环境与测绘学院;中国测绘科学研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TP751
【相关文献】
1.基于B样条小波与IHS变换的SAR影像与可见光影像融合 [J], 董连凤;王春艳;李大立
2.基于a'trous小波与广义HIS变换的SAR与多光谱影像融合 [J], 黄登山;杨敏华;姚学恒;尹军
3.融合多尺度边缘检测的小波贝叶斯SAR图像滤波 [J], 余祥伟; 薛东剑; 陈凤娇
4.基于ARSIS策略的SAR影像与多光谱遥感小波融合 [J], 李卫国;蒋楠;熊世为
5.多源影像信息的小波空间-尺度自适应融合 [J], 郭达志;方涛
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第２ ８卷第 ８期 ２０ 年 ８ ０６ 月
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文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： ０ ９５ ９ （０ ６０－４ ００ １ ０ ．８ ６２ ０）８１ ８．５
中图分类号： Ｐ ２ ．， Ｎ９７５ Ｔ ７ ２６ Ｔ ５ ．２
Ａ ＡＲ ｍ ａ ｅＦｉ ｅ ｅｈｏ ｓ ｄ ｏ ｔ ｕ ｔ ｒ ｄ Ｎｅｂ ｕ ｈ ｏ ｏ ｌ Ｓ Ｉ ｇ ｌ ｒＭ ｔ ｄ Ｂａ ｅ ｎ Ｓ ｒ ｃ ｕ ｅ ｉ ｏ ｒ ｏ ｄ Ｍ ｄｅ ｔ ｗ ｉｈ Ｍ ｕ ｔ－ｃ ｌ ｔ ｌｉｓ ａ ｅＥｄｇ ｓＤｅｅ ｔｏ ｅ ｔ ｃ ｉｎ
的邻域模板描述图像 的细节特性 ，滤波 过程中引入图像的宏观边缘信息 ，对邻 域模板的选择范 围进行约束 。最后
运用模拟退火算法选取合适邻域模板对 目标点的强度进行 ＭＡ Ｐ估计 。实验表明该方法能够较 好地保持图像 的边缘
特征 ，同时有效抑制 了斑点噪声 。
关键词
Ｓ ＡＲ，滤波 ，结构邻 域模型，多尺 度，边缘检测
ｒｄ ｃ ｓｅ ｆｃ ｉ ｅｙ ｓ ｅ ｋ ｅｗｈｌ ｒ ｓ ｒ ｉ ｇ ｉ ｇ ｄ ｅ ． ｅ ｕ ｅ ｆｅ ｔ ｌ ｐ ｃ ｌ ｉ ｐ ｅ ｅ ｖ ｎ ｖ ｅ ｍａ ｅｅ ｇ ｓ Ｋｅ ｒ ｓ Ｓ ｙ ｗｏ ｄ ＡＲ， ｉ ｅ ， ｔｕ ｔ ｒ ｄ ｎ ｉ ｈ ｏ ｒ ｏ ｄｍｏ ｅ， Ｆ ｌ ｒ Ｓ ｒ ｃ ｕ ｅ ｅ ｇ ｂ ｕ ｈ ｏ ｄ ｌ Ｍｕ ｔ ｓ ａｅ Ｅ ｇ ｅ ｅ ｔｏ ｔ ｌ ・ ｃ ｌ， ｄ ｅ ｄ ｔｃ ｉ ｎ ｉ
结合 多尺度边缘检测 的 Ｓ Ｒ结构邻域滤波方法 Ａ
郦苏丹
摘 要
李 广侠
２００） １０７
（ 军理 工大学通信工程 学院 南京 解放
噪 声抑制是合成孔径雷达（Ａ ） Ｓ ＲＩ ￣像处理 的一个重要环节 ，通常的方 法在抑制噪声的同时也使得 图像 的边
缘模糊 。该 文提 出一种结合宏观边缘信息的 Ｓ Ｒ图像结构邻域滤波方 法。首先利用多尺度边缘检测算法获得 Ｓ Ａ ＡＲ 图像主要的边缘信息 ，在此基础上对结 构邻域滤 波法 进行改进 。结构邻域滤波法用 一系列反映图像局部方 向信息
ａ ｐｏ ｒ ｔ ｔｍｐ ｔ，ｈ ｐ ｒｐｉ ｅ ｅ ｌ ｅ ｔｅＭＡＰｅｔ ｔ ｏ ｅｏｊｃ ｐｘ ｌｎｅｓｙｃｎｂ ｃ ｉ ｅ ． ｘ ｅｉ ｎ ｄｃｔｓ ｈｓｍｅ ｏ ａ ａ ｓｍａｅ ｆ ｈ ｂｅｔ ｉｅ ｉｔｎｉ ａ ｅａｈｅ ｄ Ｅ ｐ ｒ ｔｉ ｉ ｅ ｉ ｔ ｄ ｉ ｔ ｔ ｖ ｍｅ ｎ ａ ｔ ｈ
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