Lee滤波与Refined-Lee滤波性能比较与噪声抑制实验
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更新于2024-07-02
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本实验文档主要探讨Lee滤波与Refined-Lee滤波在合成孔径雷达(SAR)图像处理中的应用。实验的主要目的是通过实践让学生深入理解这两种滤波技术,包括它们的原理、方法以及在减少斑点噪声(speckle noise)方面的性能。
1. 实验目的:
- 掌握Lee滤波和Refined-Lee滤波的基本原理,这两种滤波器针对SAR图像中的相干斑噪声问题,利用图像的局部统计特性进行去噪。
- 学习如何通过ENL(Envelope Normalized Level)和ESI(Entropy Spread Index)分析法评估滤波效果,以量化滤波性能。
- 比较Lee滤波与Refined-Lee滤波的性能差异,理解它们在抑制噪声和保持图像细节方面各自的优劣。
- 分析滤波窗口参数对滤波效果的影响,优化噪声抑制策略。
2. 实验原理:
- Lee滤波基于乘性噪声模型,假设SAR图像中的噪声可以表示为原始信号(地物目标的雷达散射特性)与相干斑噪声的乘积。滤波的关键在于估计真实后向散射系数并选择合适的同质区域像素。
- 具体而言,Lee滤波采用的是基于邻域平均的方法,通过统计邻域内的像素强度来平滑图像,减少噪声的影响。
- Refined-Lee滤波是对Lee滤波的改进,它可能引入更复杂的统计模型或者优化的邻域选择策略,以提供更精确的噪声抑制和更好的图像质量。
在实验中,学生会通过编程实现Lee滤波和Refined-Lee滤波的算法,并对处理后的图像进行分析,观察滤波前后ENL和ESI的变化,以此评估噪声抑制的效果。此外,他们还会调整滤波窗口大小,观察不同窗口设置下滤波性能的变化,以找到最佳的参数组合。
这个实验旨在提升学生的图像处理技能,尤其是在SAR图像领域,理解和掌握两种常用的噪声抑制技术,同时培养他们对滤波理论的实际应用能力。通过本实验,他们不仅能提升数据处理能力,还能深入理解噪声生成的物理过程及其在图像中的表现形式。
2021-09-10 上传
2021-10-01 上传
2024-10-25 上传
2024-10-25 上传
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2020-04-01 上传
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2022-05-31 上传
2022-07-14 上传
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