基于稀疏表示的SAR圖像降噪算法研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，SAR)圖像在軍用和民用領(lǐng)域都有著十分廣泛的應(yīng)用。但SAR圖像在成像的過(guò)程中，由于其散射回波的相干作用導(dǎo)致了SAR圖像中存在相干斑噪聲，這嚴(yán)重影響了圖像的質(zhì)量。為了提高SAR圖像的質(zhì)量，不僅要對(duì)SAR圖像的相干斑噪聲進(jìn)行抑制，還要有效地保持圖像邊緣和紋理等細(xì)節(jié)信息，因?yàn)閳D像的邊緣和紋理信息對(duì)于圖像的理解和解譯也是至關(guān)重要的。本文在研究了字典學(xué)習(xí)算法以及圖像融合技術(shù)在SAR圖

2、像斑點(diǎn)噪聲抑制上的應(yīng)用的基礎(chǔ)上，提出了多字典融合的SAR圖像降噪算法，不僅從理論上解釋該算法的可行性，還從實(shí)驗(yàn)上證明了該算法的有效性。本文的主要研究工作包含在以下三個(gè)方面：
　　(1)由于在SAR圖像成像時(shí)，地物目標(biāo)的復(fù)雜性會(huì)導(dǎo)致SAR圖像的模型沒(méi)有確定性，傳統(tǒng)的去噪方法一般基于的模型比較固定，所以難以有效地抑制SAR圖像的相干斑噪聲，SAR圖像的多尺度幾何分析為相干斑的抑制提供了新的方法。Contourlet變換具有多尺度、多方

3、向特性，能夠有效地幾何表示二維圖像或更高維的圖像。但Contourlet變換的拉普拉斯金字塔濾波器和帶通濾波器對(duì)分解的帶通圖像在奇異點(diǎn)附近會(huì)產(chǎn)生震蕩現(xiàn)象，影響了降噪效果，所以本文進(jìn)一步研究了平移不變的Contourlet變換(Translation-Invariant Contourlet Transform，TICT)在SAR圖像降噪中的應(yīng)用。實(shí)驗(yàn)表明該算法有效抑制了噪聲，并在一定程度上減輕了偽Gibbs現(xiàn)象，增加了圖像的清晰度。

4、r>　　(2)由于字典學(xué)習(xí)算法相比于傳統(tǒng)的圖像去噪算法，在圖像降噪的同時(shí)保持圖像細(xì)節(jié)信息的能力較好，因此本文詳細(xì)介紹了稀疏表示原理和字典學(xué)習(xí)算法，在此基礎(chǔ)上，又詳細(xì)研究了K-SVD(Singular Value Decomposition)和非參數(shù)貝葉斯兩類字典學(xué)習(xí)算法在SAR圖像降噪中的應(yīng)用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這兩類字典學(xué)習(xí)算法在保持了SAR圖像的邊緣等細(xì)節(jié)信息上效果很好，而且也能很好地抑制斑點(diǎn)噪聲。
　　(3)在詳細(xì)研究了Conto