SAR图像斑点噪声抑制技术探究及应用

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"“SAR图像斑点噪声抑制方法与应用研究” SAR图像斑点噪声抑制是合成孔径雷达（SAR）图像处理中的一个重要环节，由杨红磊和彭军还在中国地质大学（北京）土地科学技术学院进行深入研究。由于SAR图像中的相干斑噪声会显著降低图像的解析度，阻碍目标检测、分类和识别，因此开发有效的去斑算法至关重要。理想的去斑算法需在平滑图像的同时保护图像边缘和细节不被破坏。现有的斑点噪声抑制技术大致分为两类：成像前的多视处理和成像后的滤波技术。多视处理通过平均多个视图来提高信噪比，但牺牲了空间分辨率。滤波技术包括空间滤波和频域滤波，其中空间滤波利用统计学原理，而频域滤波则常见于小波变换的应用，通过设置阈值处理小波系数，再进行逆变换以获得去噪图像。文章特别提到了1976年Arsenault和April的理论，他们证明相干斑噪声是乘性独立同分布的，可以用数学模型表示。这个模型是理解SAR图像噪声特性和设计去斑算法的基础。通过分析比较了几种经典算法，并使用实验数据验证了不同算法的抑制效果，该研究为SAR图像处理提供了有价值的参考。斑点噪声的抑制不仅涉及数学模型的理解，还包括对各种滤波技术的实际应用和性能评估。这些研究成果对于改进SAR图像的解析度，提升遥感数据的应用价值具有重要意义，尤其是在军事和民用领域的广泛应用中，如灾害监测、地形测绘和环境监控等。"

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- 1 -

SAR 图像斑点噪声抑制方法与应用研究

杨红磊，

彭军还

中国地质大学（北京）土地科学技术学院，北京（100083）

E-mail：glei226@126.com

摘要：合成孔径雷达图像固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译程度,影响了后续目

标检测、分类和识别等应用。一个理想的去斑算法应该在平滑的同时保持图像的边缘等细节

不受损失,目前存在各种各样的算法,但没有一种方法能够完美的满足这一要求。本文对 SAR

图像的相干斑抑制问题进行了全面系统的研究,总结了目前存在的相干斑抑制算法的主要思

路,介绍了具有代表性的算法,给出了去斑算法定量评估方法。

关键词:SAR；斑点噪声；小波变换

1 引言

合成孔径雷达是一种主动的微波成像遥感雷达，由于它具有全天候、全天时、大面积、

远距离获取实时高分辨率图像数据的能力，已成为空间对地观测系统的主要探测手段和技

术，在军事和民用领域里得到了广泛的应用

[1]

。SAR 图像是地物目标散射信号经相干处理

后得到的，对于分布目标，可能存在着大量的斑点噪声，这对后续工作如边缘检测、图像

分割

①

、地物分类、目标检测与识别等造成一定的影响。所以，抑制斑点噪声，重构图像的

雷达截面积 RCS(Radar Cross Section)

[2]

，是对 SAR 图像进行解译和应用的基础工作。

目前斑点噪声的抑制技术主要可以分为 2 大类，即成像之前的多视处理技术和成像后

的滤波技术.前者用多视平均的方法，以空间分辨率降低 N 倍为代价提高 N/2 倍的信噪比；

后者可分为空间滤波技术和频域滤波技术 2 个分支，空间滤波技术通常采用统计学方法利

用局部统计信息估计去除斑点噪声后的数据；频域方法主要利用小波变换域滤波，处理方

法是将图像进行小波变换，对变换后的小波系数进行门限化处理，然后进行小波逆变换得

到去噪图像。本文分析比较了抑制 SAR 图像斑点噪声的几种经典算法，并用实验数据验证

了不同滤波算法对斑点噪声的抑制效果。

2 斑点噪声的数学表达

在 1976 年 Arsenault 和 April 就证明相干斑噪声是乘性独立同分布的，可表示为

[3]

：

)()()( tutRtI =

（1）

其中，

)(tI 表示观测值， )(tR 表示理想的、不受噪声影响的图像， )(tu 表示相干斑噪声。

从式（1）可以看出，去斑就是从受斑块噪声影响的观测值

)(tI 中忠实恢复理想图像 )(tR 。

3 斑点噪声滤波方法分析

3.1 Lee 滤波方法及其增强算法

Lee 滤波器基于完全发育的斑点乘性噪声模型，假定先验均值和方差可由局域的均值和

方差得到。Lee 滤波器（Lee，1983）可表示为

[4]

：

))()()(()()( tItItWtItR −+=

)

(2)

其中，

)(tR

)

是去斑后的图像值，即式(1)中的

)(tR

的估计值， )(tI 是去斑窗口均值，

)(tW

是

权重函数：

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