基于多域滤波的SAR图像去噪与增强MATLAB系统

资 源 简 介

本项目提供一套集成多种经典滤波算法的MATLAB实现，专门用于SAR图像噪声抑制与增强。系统包含非统计类（均值、中值、K近邻）和统计类（Lee滤波、最大后验估计）方法，支持用户根据图像特性灵活选择处理方案，提升SAR图像质量。

详 情 说 明

基于多域滤波方法的SAR图像去噪与增强处理系统

项目介绍

本项目是针对合成孔径雷达(SAR)图像开发的综合噪声抑制处理系统。系统集成了非统计类滤波、统计类滤波和频域小波变换滤波三大类经典方法，通过多域滤波技术有效抑制SAR图像中的相干斑噪声和随机噪声。用户可根据图像特性和噪声类型灵活选择处理方法，支持参数自定义调节和多种方法的对比分析，为SAR图像质量提升提供全面的解决方案。

功能特性

• 多方法集成：集成空域滤波、统计建模和小波变换三大类去噪方法

- 非统计类滤波：均值滤波、中值滤波、K近邻滤波 - 统计类滤波：Lee局部统计滤波、最大后验估计滤波 - 频域滤波：基于D.L.Donoho理论的小波软阈值去噪

• 参数可配置：支持滤波窗口尺寸、K近邻数、小波分解层数等关键参数自定义
• 效果评估：自动计算峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)评估指标
• 对比分析：提供多方法处理结果的可视化对比和综合分析报告
• 过程可视化：支持小波系数分布图和阈值处理过程的可视化展示

使用方法

1. 数据准备：准备单通道SAR强度图像（支持.mat/.tiff/.png格式）
2. 参数配置：根据噪声类型选择合适的滤波方法并设置相关参数

- 非统计滤波：设置滤波窗口尺寸、K近邻数等 - 统计滤波：可选择输入噪声方差估计值或先验统计参数 - 小波滤波：设置小波类型、分解层数和阈值参数

1. 运行处理：执行主程序启动去噪处理流程
2. 结果分析：查看处理后的图像、评估指标和对比分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大尺寸图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像数据读取与格式验证、用户参数配置界面、多种滤波算法的调度执行、去噪效果的质量评估计算，以及结果数据的可视化输出与对比分析报告生成等功能模块。