基于稀疏表示的SAR圖像去噪和變化檢測(cè)方法.pdf

1、SAR可以穿透云、霧和降水等覆蓋物,擁有全天時(shí)、全天候的監(jiān)測(cè)能力。在環(huán)境監(jiān)測(cè)、水文觀測(cè)、地形測(cè)繪、資源勘察和軍事偵查等方面,這些特點(diǎn)使它具有獨(dú)天得厚的優(yōu)勢(shì)。但是由于SAR圖像中固有的乘性散斑噪聲,使得后期變化檢測(cè)、目標(biāo)識(shí)別等變的困難。所以相干斑抑制是SAR圖像處理中必不可少的過(guò)程。本文針對(duì)SAR圖像散斑抑制以及SAR圖像變化檢測(cè)進(jìn)行了探索和研究,主要工作如下:
　　(1)分析了現(xiàn)有的同質(zhì)區(qū)域分割的方法,闡述了 KSVD字典學(xué)習(xí)方法

2、,提出了基于同質(zhì)區(qū)域分割的SAR圖像去噪方法,對(duì)比試驗(yàn)表明,該方法能有效去除散斑噪聲同時(shí)又能保持弱目標(biāo)點(diǎn)和邊緣細(xì)節(jié)信息;
　　(2)分析了傳統(tǒng)的SAR圖像變化檢測(cè)去噪預(yù)處理的問(wèn)題,闡述了小波域的隱馬爾科夫模型,提出了基于變化檢測(cè)SAR圖像去噪方法,對(duì)比試驗(yàn)表明,該方法抑斑效果明顯,特別是對(duì)后期SAR圖像變化檢測(cè)性能有較大提高;
　　(3)分析了基于融合的變化檢測(cè)方法,提出了一種新的基于稀疏系數(shù)融合的SAR圖像變化檢測(cè)方法,對(duì)