SAR图像滤波方法 实现SAR图像的去噪

资 源 简 介

SAR图像滤波方法 实现SAR图像的去噪

详 情 说 明

合成孔径雷达（SAR）图像因其成像机制会不可避免地受到斑点噪声干扰，严重影响图像解译精度。本文将介绍几种典型的SAR图像滤波方法及其去噪原理。

针对SAR图像的固有特性，传统空域滤波主要分为以下三类： 均值类滤波器通过局部窗口计算平均值来抑制噪声，但会损失边缘细节； 统计滤波器利用SAR图像的乘性噪声模型，如Lee滤波基于局部统计特性保持边缘； 非线性滤波器如形态学滤波能有效保护结构特征。

现代方法则更多采用变换域处理： 小波变换通过多尺度分解实现噪声分离； 非局部均值滤波利用图像自相似性进行加权平均； 深度学习方法通过训练数据自动学习噪声特征。

实际应用中需要权衡去噪效果与细节保持，通常建议先进行噪声模型分析，再根据图像应用场景选择适当滤波策略。对于地形测绘等应用需侧重边缘保持，而目标检测则可接受稍强的平滑处理。