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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)作为一种主动遥感观测系统,由于其辐射的电磁波所具有的独特性质使得这种成像方法不受光照、天气等条件的影响,可以全天时全天候实现对地观测,在军事和民用领域得到广泛应用。然而雷达系统的相干成像机理造成获取的SAR图像含有非常强的相干斑噪声,这种噪声严重损坏了SAR图像的结构信息,从而导致对SAR图像的运用变得相当困难。因此,在SAR图像处理过程中,利用滤波算法对SAR图像的相干斑噪声进行抑制,并对滤波算法的性能优劣进行评价是非常有必要的。本文提出一种基于归一化的柔性形态学参数对称对数真实SAR图像处理算法。SAR图像中的斑点噪声使图像存在高亮区域,基于此定义高低亮度区域区分准则。然后根据对数理论自适应处理图像负值部分的特性,将SAR图像中的高波动进行平滑处理,并结合柔性形态学顺序统计量的灵活性,增强图像的细节及边缘信息。最后针对图像的低亮度区域,通过柔性形态学运算滤除图像中的斑点噪声,同时增强图像的结构及边缘信息。本文分别从主、客观两个方面将本文算法与现有的一些经典滤波算法进行比较,并分析了算法的时间复杂度。实验结果证明,基于归一化的柔性形态学参数对称对数真实SAR图像处理算法取得较好的滤波效果,且消耗的时间更少,和人类视觉系统判断结果相一致。其次,本文建立一种新的结构相关无参考SAR图像滤波算法性能评价模型,分析模型性质并给出性质证明过程。该评价模型引入权重系数、比值图像以及SAR图像和比值图像之间的结构相关性,克服了传统评价指标需要理想无噪图像作为参考图像,才能对SAR图像滤波算法进行评价的问题。评价模型含有的凸规划权重系数,使得该评价模型可以根据实际应用需求,设置不同的权重值,验证评价模型的一致性。当权重系数?的取值在区间[0,0.5(8)时,评价模型更侧重于评价SAR图像滤波算法的纹理、结构及细节信息的保护能力。当权重系数?的取值在区间(7)0.5,1]时,评价模型更侧重于评价SAR图像滤波算法的斑点噪声抑制能力。实验结果证明,本文提出的新评价模型可以更加客观、全面地评估SAR图像滤波算法性能,并实现主、客观评价一致性。