1。3本文主要研究内容及安排 - 3 -

2 SAR图像相干斑噪声抑制 - 4 -

2。1 SAR图像成像原理 - 4 -

2。2 SAR的图像特征 - 5 -

2。3 SAR图像相干斑噪声特征分析 - 6 -

2。4空间域滤波 - 6 -

2。4。1均值类滤波 - 7 -

2。4。2中值类滤波 - 7 -

2。4。3统计类滤波 - 7 -

(1)自适应滤波原理 - 8 -

2。5频率域滤波 - 11 -

2。5。1低通滤波 - 11 -

(1)理想低通滤波 - 11 -

2。5。2高通滤波 - 12 -

2。5。3带阻滤波 - 12 -

3 滤波实验方法与对比 - 14 -

3。1 滤波效果评价指标 - 14 -

3。2各种滤波器编程实现 - 15 -

3。3 实验结果对比与分析 - 17 -

4结论与展望 - 19 -

4。1 结论 - 19 -

4。1 展望 - 19 -

致谢 - 20 -

参考文献 - 21 -

附录 - 23 -

附录1：各种滤波方法代码 - 23 -

附录 2：滤波器评价指标计算代码 - 31 -

1绪论

1。1选题背景与意义

SAR最早被提出这个概念是在上世纪50年代，其最大的特点就是本身就能够向地面发射波束的同时还能够接受其反射信号进行探测，而不是依靠太阳的辐射能量，因此合成孔径雷达能够不分昼夜的获取数据[1]。合成孔径雷达还能够在不同的微波段和不同的极化状态下获得目标的高分辨率图像，因此它能够穿透云层、浓雾等其他地物[2]。

正是由于合成孔径雷达具备了以上特点，它在各个领域的应用都具有不可比拟的优势，对于某些地区来说，用传统的光学传感器来成像可能比较困难，但用SAR可能就会十分便利。所以，目前全球各国对SAR的开发与研制都相当推崇[3]。

过去30年，SAR图像的相干斑噪声抑制得到了充分的研究，同时也发现出了很多略见成效的方法[4]。本文主要研究了其中较为常用的LEE与增强型LEE滤波，FROST与增强型FROST滤波，GAMMA滤波,KUAN滤波,SIGMA滤波这七种方法。

SAR图像的相干斑抑制主要可分为成像前的多视处理法和成像后充分利用各种滤波器的办法，成像后的滤波方法又可以分为空间域滤波方法和变换域滤波方法[5]。

1。2 SAR图像斑点滤波的研究现状

因为SAR系统存在相干性和有限的分辨率，所以SAR图像在成像的过程中由于各种原因必定会产生斑点噪声。SAR图像由于斑点噪声的存在质量也不尽相同。关于SAR图像相干斑噪声和抑制方面，国内外已经做了很多工作[6]。根据相干斑负指数分布的统计特征，最原始去斑的方法是多视处理。多视处理主要可以分为两种：第一种视分割合成孔径的多普勒带宽，分别平均处理分割的孔径所成得像；第二种是在成像后假设后向散射截面在给定像元附近是常数，在这种情况下，对给定的L个独立像元的强度值进行平均处理[7]。而后提出了基于局域自适应滤波的研究方法，主要有两种方法：第一种不考虑相干斑噪声的统计特征。另一种方法是基于SAR图像局域统计特征，分为以局域统计特征和统计分布为凭据这两类[8]。