Lee滤波与Refined-Lee滤波性能比较与噪声抑制实验

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。