基于改进正则化方法的SAR图像增强技术

常规SAR成像算法分辨率受系统带宽限制，并存在严重的相干斑干扰，不利于提取图像特征。正则化方法通过施加先验信息的约束，可以获得稳健的重建图像，由于SAR图像动态范围非常大，直接利用正则化方法重建图像，图像的细节特征不明显，本文采用改进正则化方法，以图像模值的对数变换作为势函数变量，有效的增强了图像细节特征。     

一种改进的SAR图像去噪方法

在SAR成像过程中,由于散射的存在,SAR图像不可避免地会受到相干斑噪声的影响。为此,已经有了多种去除相干斑的方法。不过,增强型的Lee滤波在划分区域时没有考虑边缘的方向性。因此,针对增强型的Lee滤波检测边缘不具有方向性,在增强的Lee滤波算法的基础上,引入了Ratio边缘检测算子,将二者相结合,提出了一种改进的Lee滤波去噪方法。通过仿真实验,结果表明相对于一些传统的SAR图像滤波算法,此方法不仅具有良好的滤波效果,而且具备更好的边缘保持能力。     

一种新的各向异性扩散SAR相干斑抑制算法

该文提出了一种基于各向异性扩散偏微分方程以及鲁棒估计的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的相干斑噪声的算法.该算法利用SAR图像局部特性和鲁棒估计,建立了一种新的扩散系数,对均匀区域进行各向同性扩散,对边缘细节区域进行各向异性扩散,不仅可以有效抑制SAR图像的相干斑噪声,较好地保持边缘细节,而且处理所得的图像结果有着良好的视觉效果.     

一种用各向异性扩散方程抑制SAR相干斑噪声的方法

本文提出了一种基于各向异性扩散偏微分方程抑制合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑噪声的算法,简称DSADE算法。本算法根据SAR图像的局部特征在均匀区域各向同性扩散,边缘细节区域各向异性扩散,不仅可以很好地保持边缘细节信息,而且可以对其进行增强。实验结果表明,本算法不仅有效抑制了SAR图像的相干斑噪声,保持并增强了边缘细节,而且有着良好的图像视觉效果。     

一种基于非线性扩散方程的SAR图像相干斑抑制方法

研究合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像的相干斑抑制问题.传统的相干斑抑制方法通常会导致图像中边缘和目标的模糊.针对该问题,分析了基于非线性扩散方程的相干斑抑制方法,该方法的关键在于扩散系数的构造.通过分析SAR图像的先验信息和SAR图像不同特征区域的不同处理要求,提出了一种新的更适合SAR图像相干斑抑制的扩散系数构造方法.实验结果表明,新方法相对现有方法具有更好的相干斑抑制能力和目标边缘特征增强能力,等效视数和边缘清晰度均提高了3倍左右.     

一种基于偏微分方程的SAR图像去噪方法

传统的相干斑噪声抑制算法在多次迭代后通常会导致图像边缘的模糊,这一直是SAR图像去噪处理的难点和热点所在。该文分析了应用于图像处理的各向异性扩散方程(PDEs),在其基础上由最小化问题出发,引入棱边指示子对图像的边缘加以限制,得到新的去噪模型并降之应用于SAR图像的相干斑噪声去除。与传统的基于局部统计量和各向异性滤波器相比,新的算法在棱边保持和噪声去除能力均有提高。     

一种基于相干斑抑制技术的SAR图像编码方法

该文讨论了相干斑抑制技术中软阈值、硬阈值和Garrote函数去噪的方法,并对这些方法进行了比较;文中在讨论了嵌入式零树编码技术的基础上,提出了采用基于相干斑抑制技术的图像编码方法,利用该方法实现了对SAR图像数据的编码处理,给出了相应的处理结果。实验结果表明：在进行图像编码过程中对相干斑的抑制取得了较好效果。     

基于自适应窗口的SAR图像相干斑抑制

研究了一种新颖的斑点噪声抑制自适应窗口算法，解决了局域统计自适应滤波器的窗口大小问题。在这种算法中，窗口大小根据区域特征自动调整，在保持细节的同时尽最大可能地抑制斑点噪声。在均匀区域，随着窗口大小的增大，斑点噪声抑制变得更强；在细节区域，不断减小窗口大小，从而保持了边缘和纹理。通过应用于实测SAR图像，该自适应算法与固定窗口滤波方案相比有良好的性能。     

基于双树复数小波变换的SAR图像噪声抑制方法

利用双树复数小波变换(Dual Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)的近似平移不变性和多方向选择性,提出了一种基于DTCWT变换的SAR图像噪声抑制方法。首先对无噪声污染图像的复数小波系数的统计概率分布进行建模;然后利用此先验概率模型,采用最大后验概率方法从含噪小波系数中估计出无噪声污染的小波系数;最后经重构得到滤波后的图像。实验结果表明,此方法优于其他一些相干斑抑制方法。     

多视极化SAR图象相干斑抑制的研究

本文研究多视极化合成孔径雷达（ＳＡＲ）图象的相干斑抑制，提出多视极化白化滤波（ＭＰＷＦ）法，并进一步将它发展成具有多通道输出的全极化滤波器。本文还定量地分析了ＭＰＷＦ方法抑制相干斑的能力，并在理论上同全功率法，加权法和功率均衡法进行了比较。应用ＮＡＳＡ／ＪＰＬ机载Ｌ波段四视全极化ＳＡＲ数据的试验结果验证了所提方法的有效性和优越性，也说明了ＭＰＷＦ处理能显著地提高ＳＡＲ图象的分类精度。     

一种改进的图像去噪与增强模型

图像的去噪和增强越来越成为制约后续图像一系列处理的瓶颈,为此提出一种图像去噪与增强的混合模型。该模型在各向异性扩散模型的基础上引入边缘指示函数,达到快速识别边缘的目的;在冲击滤波器的基础上,引入含有时间变量的边缘判定函数,适时控制冲击幅度的大小。而后将上述两个模型结合起来,克服了扩散模型仅依赖梯度信息来控制扩散进程的弊端,也适时地锐化了边缘。实验表明该混合模型不仅可以很好地去除图像的斑点噪声,并且可以达到图像增强效果。     

基于图像域的势函数正则化SAR车辆图像增强算法

SAR图像增强技术是SAR信号处理中很重要的一门技术。一幅SAR原始图像中除了包含模糊的目标区域和阴影区外还包含了大量的噪声。在目标识别过程中,如果先对原始SAR图像进行增强处理,降低噪声的同时增强模糊的目标区域和阴影区,然后进行特征提取,就可以大大降低识别系统的运算量,提高识别效率。正则化方法广泛应用于图像分割,图像增强等领域。通过对两种正则化算法的比较,结合两种方法的优点,提出了一种改进的基于图像域的势函数正则化图像增强算法。利用MSTAR数据库数据进行仿真试验,取得了良好的效果。     

基于模糊逻辑的指纹图像增强滤波

本文提出了一种新的基于模糊逻辑技术的指纹图像增强滤波器，通过模糊边缘判别器在对任一像素点属于边缘的程度进行模糊软判决的同时完成边缘检测，并针对指纹图像的平滑区域和边缘区域分别采用不同的模糊规则进行增强滤波。实验结果表明这种滤波器在图像的平滑区域具有好的滤波性能，对于边缘区域，则能够在保持边缘细节的同时滤除噪声。     

基于变分偏微分方程的红外图像增强算法研究

针对红外图像具有对比度低、边缘模糊的缺点,提出一种基于变分偏微分方程理论的红外图像增强方法。通过重建图像梯度场的分布,以此增强图像中纹理细节不明显、对比度小的微弱信息。在梯度场的变换中对噪声的幅值切割,完成了对噪声处理。结果表明本算法使得原图像的灰度平均梯度值提高2~3倍,对增强红外图像的边缘和微弱有用信息效果明显,避免了直方图均衡类算法丢失一些灰度相近且分布较少的微弱细节信息的缺点,为图像识别和跟踪应用提供了高质量的图像信息。     

白光图像边缘增强的一种改进方法

图像增强技术在工业、国防和科学研究等部门都有重要的应用，其中用光学方法实现图像增强更具有它独特的优点。自激光出现以后，人们便把它作为一种理想光源，发展了各种相干     

基于改进高斯滤波的医学图像边缘增强

医学图像的边缘包含了图像的很多重要信息,对医学诊断的效率和精准性影响较大,文中研究了一种医学图像边缘增强的方法。为了在图像去噪阶段保留更多的图像细节信息,文中在传统高斯滤波算法基础上提出了一种标准差选取自适应的滤波算法。在图像增强阶段,利用传统的拉普拉斯算子结合强度权重控制图像增强的效果。经过算法分析和实验,验证了两种算法的结合提高了去噪效果,有效保留了图像的边缘细节信息,能够实现医学图像的边缘增强。     

SAR图像相干斑抑制和特征增强的自适应正则化变分方法

研究合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的相干斑抑制和特征增强问题.传统的SAR图像相干斑抑制方法通常会导致边缘和目标的模糊,针对该问题,本文基于SAR图像的先验信息和处理理念,通过合理构造扩散系数和正则化参数,提出了一种新的更适合SAR图像相干斑抑制和特征增强的自适应正则化变分方法.理论分析和实验结果表明,该方法不仅能有效地抑制相干斑,而且还能有效保护并增强图像的目标和边缘特征.     

高斯变邻域差分的灰度图像增强算法

灰度图像增强问题可以转化为一个目标优化问题,但是该目标函数实质是一个多峰值的优化问题,对此提出一种高斯变邻域差分进化算法用于灰度图像的增强。首先,利用高斯变异方式具有快速收敛特性以及变邻域方式在种群多样性保持方面的优势,对差分进化算法的变异进行改进,目的是平衡算法在快速收敛和保持种群多样性方面的能力,提高算法的整体效能。然后利用该算法对灰度图像增强问题进行研究,通过与基于标准DE,PSO及均衡直方图灰度图像增强效果进行对比,高斯变邻域差分灰度图像增强算法能够更有效的对灰度图像进行增强。     

分数阶微分算子增强图像边缘和纹理

为了提高增强图像边缘和纹理的能力,分析了分数阶微分算子频域特性,大幅提升信号高频成分同时增强信号的中频成分以及非线性保留信号的甚低频成分,据此可增强图像的边缘信息和纹理细节信息。从分数阶微分定义出发,构建了近似微分算子模板及线性滤波算法。考虑到边缘和纹理具有方向性、空间邻域内像素的关联性以及相邻像素灰度值的相近性,提出在3×3模板窗口内,取中心点四个方向最大值为增强值。实验结果表明,本文提出的分数阶微分算子能明显地增强图像的边缘和纹理信息,增强后图像清晰度提高,视觉效果明显。