雷达图像
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SAR图像多级滤噪与特征增强处理系统
本系统专注于解决合成孔径雷达（SAR）图像在成像过程中产生的乘性相干斑噪声问题，旨在通过数字图像处理算法提升图像的解译精度与视觉效果。SAR图像由于受相干斑点干扰，往往存在显著的颗粒感，导致边缘模糊和纹理丢失。本程序集成了经典的统计滤波器和现代空域重构技术，能够根据图像局部统计特性动态调整滤波权重。 -
基于KSVD字典学习的SAR图像抑斑系统
该项目旨在解决合成孔径雷达（SAR）图像中由于相干成像机制产生的严重斑点噪声问题，提升SAR图像的解译精度。系统首先通过对数变换处理，将SAR图像中复杂的乘性噪声模型转化为对数域下的加性噪声模型，为后续处理奠定理论基础。核心功能在于利用KSVD（K-Singular Value Decomposition）字典学习算法，从待处理的含噪图像切片中自适应地学习一套能够捕获图像本质结构的过完备字典。相比于固定的小波基或离散余弦基，这种学习得到的字典能更完美地拟合图像的局部特征如边缘、纹理和点目标。在处理过程中， -
SAR图像相关模型自适应去斑算法实现
基于相干成像原理的合成孔径雷达（SAR）图像中普遍存在严重的相干斑噪声，这种乘性噪声极大地影响了图像的边缘识别与自动分类效果。本项目通过在MATLAB平台下构建基于相关模型的自适应去斑算法，实现对SAR图像噪声的高效抑制。算法的核心逻辑在于首先对待处理SAR图像进行区域统计特征提取，准确计算出反映相干斑强度的关键参数：等效视数（ENL）。在此基础上，用户能够设定最优的滑动滤波窗口大小，用以在噪声平滑力度与空间分辨率的保持之间取得平衡。处理过程中，算法通过局部像素的相关性建模，利用方差、均值等统计矩对每个像
