MATLAB多滤波SAR图像噪声抑制工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目提供针对合成孔径雷达图像乘性噪声的集成解决方案，包含Lee滤波、Gamma_Map滤波、中值滤波和维纳滤波四种经典算法，支持用户快速选择并应用于含噪图像处理。

详 情 说 明

基于多滤波方法的SAR图像噪声抑制系统

项目介绍

本项目针对合成孔径雷达(SAR)图像中固有的乘性斑点噪声，开发了一个集成多种经典滤波算法的图像处理工具箱。系统集成了Lee滤波、Gamma_Map滤波、中值滤波和维纳滤波四种经典方法，用户可通过参数调节和算法对比，实现对SAR图像斑点噪声的有效抑制，同时在去噪过程中最大限度地保持图像的边缘细节和纹理特征。

功能特性

• 多算法集成：支持Lee滤波、Gamma_Map滤波、中值滤波和维纳滤波四种经典SAR图像去噪方法
• 自适应滤波：Lee滤波基于局部统计特性实现自适应噪声抑制
• 概率模型去噪：Gamma_Map滤波采用最大后验概率方法针对乘性噪声进行优化处理
• 非线性去噪：中值滤波基于排序统计理论提供鲁棒的去噪效果
• 参数可调：支持窗口尺寸、噪声方差估计、迭代次数等关键参数灵活调节
• 质量评估：提供PSNR、ENL、EPI等多种定量评价指标
• 对比分析：生成不同滤波方法的处理效果对比图表和性能分析报告

使用方法

1. 准备输入数据：准备单波段灰度SAR图像，支持.mat、.tif、.dat等格式
2. 设置滤波参数：根据图像特性设置适当的窗口尺寸（3×3至11×11奇数窗口）、噪声方差估计等参数
3. 选择滤波方法：根据需要选择一种或多种滤波算法进行处理
4. 执行噪声抑制：运行系统进行斑点噪声抑制处理
5. 分析输出结果：查看滤波后图像质量，参考系统提供的质量评估指标和优化建议

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够的内存以处理大型SAR图像数据
• 推荐配置：8GB以上RAM，支持基本矩阵运算的CPU

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括SAR图像数据的读取与预处理、四种滤波算法的参数设置与执行、去噪效果的质量评估与指标计算、不同方法的对比分析以及最终结果的可视化输出。该文件整合了全部滤波方法的调用接口，为用户提供统一的操作入口，并生成包含定量评价结果和参数优化建议的综合分析报告。