滤波斗转星移明星合成图片

收稿日期:基金项目:国家自然科学基金资助项目;水利部现代水利科技创新资助项目(()*!
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"$);教育部科学技术研究资助项目(&"+&"!
)作者简介:周建民(&%$,—),男,山东茌平人,硕士研究生,主要从事合成孔径雷达用于地表形变监测研究-星载!
"#图像的斑点噪声抑制与滤波研究周建民,何秀凤(河海大学卫星及空间信息应用研究所,江苏南京!
&""%,)摘要:根据斑点噪声的来源,分析和比较了抑制*.
/图像斑点噪声的011滤波、234435.
6滤波、789:;滤波算法,并用台湾地区的*.
/图像数据验证了不同滤波算法对斑点噪声的抑制效果-结果表明,011滤波抑制斑点噪声的综合性能最好-关键词:合成孔径雷达;*.
/图像;斑点噪声;滤波技术;干涉测量中图分类号:;@1;AB.
C18;D81/3E38,*.
/)是!
"世纪#"年代研制成功的一种利用微波的主动式传感器,它不受光照和天气条件的限制,具有全天时、全天候、多视角、多俯角的数据获取能力和对一些地物的穿透能力-与其他传感器获取的图像相比,*.
/能获得更多观测目标的信息,包括目标的细节、大小和特征等-由传统的*.
/技术与干涉测量技术相结合发展起来的合成孔径雷达干涉测量技术(F*.
/),是通过!
部保持某一恒定距离且相互独立的*.
/天线,分别对地面的同一区域进行成像,得到!
幅满足一定相干条件的*.
/图像,经干涉处理来获得数字高程模型()G5)的-而差分干涉测量()HF*.
/)是F*.
/技术的进一步扩展,可以对地球表面进行形变监测,精度可达B4级甚至更高[&]-类似于其他的相干测量系统,合成孔径雷达的成像过程会受到斑点噪声的影响-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*.
/图像同一片均匀的粗糙区域内,有的分辨率单元呈亮点,有的呈暗点,直接影响了*.
/图像的灰度分辨率,隐藏了*.
/图像的细节部分,从而给*.
/图像的解译和定量化应用带来很大困难,这是雷达遥感和数字信号处理领域长期以来讨论的课题-当图像像素间距与雷达分辨率相当时,噪声功率是非相关的-299E43等证实[!
],*.
/图像斑点噪声可模型化为一种乘性噪声-这为后续研究奠定了理论基础-由于斑点噪声的存在直接影响干涉测量技术的顺利实施,因此作为前期处理工作的斑点噪声的抑制与滤波非常重要-对斑点噪声抑制技术的研究一直是F*.
/成像技术的热点-目前斑点噪声的抑制技术主要可以分为!
大类,即成像之前的多视处理技术和成像后的滤波技术-前者用多视平均的方法,以空间分辨率降低!
倍为代价提高!
I!
倍的信噪比;后者可分为空间滤波技术和频域滤波技术!
个分支,其中以空间滤波技术为基础的斑点噪声抑制算法结果较理想,近几年成为雷达图像斑点噪声抑制技术的主流-在众多空间滤波算法中,通常采用统计学方法利用局部统计信息估计去除斑点噪声后的数据;此外,也可以采用正交变换,如多项式变换等,将乘性噪声模型转化为加性噪声模型进行滤波-本文分析比较了抑制*.
/图像斑点噪声的几种经典算法,并用实验数据验证了不同滤波算法对斑点噪声的抑制效果-$!
"#图像斑点噪声$-$斑点噪声的物理描述由于雷达发出的是单色的相干波,因此由!
个或!
个以上频率相同、振动方向相同、相位差恒定的相干电磁波在空间叠加,合成振幅为各个波振幅的矢量和[']时,会出现交叠区某些地方振动加强,某些地方振动减弱或完全抵消的现象,称之为干涉-相干成像包括!
方面[+]:(3)雷达干涉测量的出发点;(J)雷达影像因此第'+卷第!
期!
""=年'月河海大学学报(自然科学版)K9D83L9MN9@3AOAP18:A;>(Q3;D83L*BA1B1:)R9L-'+Q9-!
538-!
""=而产生相干波成像固有的问题———斑点噪声!
较之其他来源的噪声,斑点噪声更难有效去除!
雷达的分辨率不足以使"个分辨单元对应于"个微散射体,因而在"个分辨单元内实际包含许多微散射体!
雷达图像上每个像素的信号实际上是这些电磁波与微散射体相互之间加强或减弱作用的集成,在影像中以斑点的形式表现出来!
!
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"斑点噪声的数学表达根据#$%图像是乘性噪声模型的假设[&],斑点噪声可表示为非相关的乘性噪声,则#$%图像观测数据可表示为[']式中:!
———观测数据;#———去除斑点噪声后的数据;$———与#相对独立的斑点噪声随机变量%由于斑点噪声由回波信号中均值为(、标准差与图像场景无关的随机相位干扰产生,因此服从均值!
为"、方差为"&&的指数分布[)]%在单视数时,可计算出其标准差"&的理论值约为(*)&&+,相对标准差在多视数条件下,随着有效视数)-的增加,斑点噪声趋于高斯分布,标准差"&仅与图像视数有关,则相对标准差[']'(""&!
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%#斑点噪声的统计特性单视图像的斑点噪声幅度*服从高斯分布,亮度&服从指数分布,则对于亮度,分布函数可写成+(&)"""&.
&,"&(')式中"&为&的均值%实际上最终获得的#$%图像像素代表场景的反射强度%图像亮度可写成-(.
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"(0,1)式中:.
———图像上一点;'(.
)———理想图像亮度,反映了目标的反射特性;&(.
)———降质模型%/(.
)与'(.
)统计独立%"几种消除$%&图像斑点噪声的滤波算法滤波01234滤波认为,目标的反射特性可以通过观察图像与系统脉冲响应的卷积来估计,则滤波公式为2(.
)".
56(345-&(.
()6.
6)())式中:4———常数;.
(———被处理的像素点;5-(.
()———标准方差%可以看出,当5-(.
()很小时,2(.
)相当于一个低通滤波器,可以很好地平滑掉均匀场景的噪声;当5-(.
()很大时,2(.
)趋向于保持原来观察的像素值%"%",--滤波在7.
.
滤波方法中,乘性噪声经过对数交换可以近似为线性模型%根据最小均方误差准则,可得到7.
.
滤波器公式7'"#-(.
)8(-(.
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)(8)9(.
)""35&/5&-式中:#-(.
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)的均值;9(.
)———权函数;5/(.
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)的标准方差%"%#.
/00/1%2滤波应用最大后验概率(9$:)滤除斑点噪声,必须知道影像概率密度函数:;#的先验知识!
通过假设影像:;#的;"河海大学学报(自然科学版)第'/卷!
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%式中:'———视数;(———滤波窗口内方差;%———滤波窗口内的均值)对于幅度图像,滤波窗口内的每一个像元灰度值取平方,滤波后的结果取平方根)本文介绍的都是在空域中进行的滤波)如果先将原始图像进行傅立叶变换,在其频域内根据斑点噪声和信号的频谱特性进行滤波,即为频域滤波)然而傅立叶变换要花费较多的时间,而且有些图像会产生低频干涉效应[&],因此,傅立叶变换只适合平稳信号'近年来,傅立叶变换已逐渐被兴起的小波变换所取代'()*+,-等[.
]提出了一种基于小波变换和多尺度分析的滤波方法,即先将原始图像进行对数变换,再进行小波分解(水平,垂直方向)'在每一级上有低频图像/00和1个高频图像/02,/20,/22,这1个高频图像代表了水平边缘、竖直边缘和对角边缘信息'处理时对/00进行低通滤波去除噪声,再加上/02,/20,/22提供的边缘信息,就可以在滤除斑点噪声的同时保持边缘信息'本文采用/34图像数据,分别利用055滤波、("!
!
"637滤波、89-+,滤波算法对星载/34图像斑点噪声进行研究'选取台湾地区一幅:4/!
$卫星的/34图像,其经纬度为:;%'将试验结果取同一局部,尺寸为$&像素@$&像素,如图%A图B所示)评价斑点噪声滤波效果必须同时考虑目视效果、去斑点噪声能力和保持图像边缘、细节能力等1个方面)综合评价一个斑点噪声滤波器的主要指标有均值(")、相对标准差(*()和有效视数(':))均值反映的是图像灰度的集中程度,滤波前后均值应保持不变;相对标准差反映了图像灰度动态变化的范围,在保持均值不变的前提下,相对标准差越小,越有利于/34图像的分割与分类等后续应用[C];有效视数':反映了去除斑点噪声的能力,在综合考虑前$个指标的前提下,':越大,去斑点噪声的能力越强)图!
"#$%&滤波图012332456滤波"'()012332456图78++滤波"'()78+图9原始图像"'()9:#'('/2-'32(+0结果及分析相对标准差可用式($)来计算完成)有效视数又称等效视数,其计算公式为':""$#$(C)%;%第$期周建民,等星载/34图像的斑点噪声抑制与滤波研究式中!
,"!
分别为图像均值、方差!
表!
不同滤波方法去除斑点噪声能力比较01-(/2,//&+&.
1)&13(2-(.
-*&04%5#%算法均值有效视数相对标准差原始图像)**滤波-.
//.
012滤波"3+45678滤波试验中各算法去除斑点噪声能力的评价指标见表%9从表%可以看出,45678滤波均值保持最好,有效视数最大,说明图像边缘细节保持较好,去斑点噪声的能力较强,但是其相对标准差最小,反映图像灰度动态范围较小,图像细节损失较多,不利于:1;图像的分割与分类9-.
//.
012滤波均值偏离原图最远,有效视数和相对标准差都不是很理想,滤波效果不明显9)**滤波均值保持较好,有效视数中等,相对标准差与原始图像最为接近,说明图像的细节既得到很好保留,图像的斑点噪声也得到有效的抑制,并且利于:1;图像的分割与分类9综合表%中,个评价指标,)**滤波抑制斑点噪声的综合性能最好9致谢:感谢香港理工大学丁晓利教授和东南大学章国宝教授提供的:1;数据和给予的帮助9参考文献:[%]周建民,何秀凤9:1;差分干涉测量技术及其在地表形变监测中的应用现状[=1:,@A;B:1C1@9:DEE5*77F6G6H7E*IJK*FG7LG8M*8FI.
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3%#9[$]廖明生,林珲9雷达干涉测量学:原理与信号处理基础[0]9北京:测绘出版社,!
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%'9[3]徐新,廖明生,卜方玲9一种基于相对标准差的:1;图像:E*IJK*滤波方法[<]9遥感学报,!
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"+9["]胡召玲,郭达志,盛业华9利用小波变换抑制星载:1;图像的斑点噪声[<]9中国矿业大学学报,!
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9[+]卜方玲,徐新9一种基于小波分析的:1;图像斑点噪声滤波算法[<]9武汉大学学报:信息科学版,!
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