SAR图像处理

资 源 简 介

SAR图像处理

详 情 说 明

SAR图像处理中的滤波技术主要分为非统计类、统计类和频域方法三大类，每种方法针对不同类型的噪声和图像特征设计了独特的处理策略。

非统计类滤波方法通过简单的空间域操作实现噪声抑制。均值滤波器采用滑动窗口计算局部平均值来平滑图像，能有效抑制高斯噪声但会损失边缘细节。中值滤波器则选取窗口内像素的中值作为输出，在保留边缘的同时对脉冲噪声有良好鲁棒性。K近邻滤波通过分析像素邻域的相似性来保持结构特征，特别适用于具有重复模式的SAR图像。

统计类滤波方法利用SAR图像的统计特性进行更精确的处理。Lee局部统计滤波器基于乘性噪声模型，通过最小化均方误差来调节滤波强度，在均匀区域强滤波而在边缘区域弱滤波。最大后验滤波器则采用贝叶斯框架，结合先验概率分布和观测数据实现最优估计，对斑点噪声有显著抑制效果。

频域方法中最具代表性的是基于小波变换的技术。D.L.Donoho提出的小波软阈值方法通过多尺度分解将图像转换到频域，对高频系数进行阈值处理后重建图像。这种方法能有效分离信号与噪声，在保留重要结构特征的同时显著降低斑点噪声，特别适用于具有丰富纹理特征的SAR图像。