Lee滤波与Refined-Lee滤波性能比较与噪声抑制实验

本实验旨在深入理解Lee滤波与Refined-Lee滤波在合成孔径雷达(SAR)图像去噪中的应用。实验的核心目的是通过实践掌握这两种滤波技术的基本原理、方法以及它们在减少斑点噪声（speckle noise）方面的性能评估。 1. **Lee滤波原理**：Lee滤波针对SAR图像中的乘性相干斑噪声，该噪声是由于合成孔径雷达无法区分同一分辨率单元内的多个散射源导致的。Goodman提出的完全发育的相干斑噪声模型表明，图像中的噪声强度受到地面目标散射系数和随机起伏的影响。Lee滤波通过利用图像的局部统计特性，如邻域平均或自适应均值，试图估计每个像素的真实后向散射系数，并对噪声进行抑制。 2. **Refined-Lee滤波**：相较于Lee滤波，Refined-Lee滤波可能在处理细节保留和噪声去除上进行了优化。它可能采用了更复杂的统计模型或者算法改进，旨在提高滤波效果的同时，减少对图像细节的过度平滑。 3. **滤波效果分析**：实验会重点探讨ENL(Envelope-to-Noise Ratio，包络信噪比)和ESI(Entropy Spread Index，熵扩散指数)这两个常用指标，用于量化滤波后的图像噪声水平和图像质量。通过对比Lee和Refined-Lee滤波的ENL和ESI，可以评估两种滤波器在抑制噪声的同时对图像清晰度的影响。 4. **滤波窗口选择**：滤波窗口大小对最终结果至关重要。不同的窗口大小会影响滤波器的平滑程度和细节保留能力。实验会研究不同窗口尺寸下，两种滤波方法的效果差异，以确定最佳窗口设置。 通过这个实验，参与者将能够实际操作并理解Lee滤波与Refined-Lee滤波的过程，同时学会如何评估和选择合适的参数，以优化SAR图像的去噪效果。这对于 SAR 图像处理和遥感数据分析具有重要意义，有助于提高后续图像分析和特征提取的准确性。