基于改进轮廓波变换的SAR图像增强_王蕊1

SAR（Synthetic Aperture Radar）图像是一种利用雷达设备生成的遥感图像，它通过发射并接收回波信号来创建地表的二维图像。由于SAR成像系统的特性，图像中常常存在斑点噪声（speckle noise），这种噪声会严重干扰图像的解析和后续处理。因此，对SAR图像进行斑点噪声抑制和增强是图像预处理的重要环节。 传统的SAR图像去噪方法主要包括多视处理、空域滤波和基于子波变换的算法。多视处理通过多次扫描以牺牲空间分辨率来减少噪声，但这种方法可能不适用于需要高分辨率的应用。空域滤波如Lee滤波、Kuan滤波等，操作简单，但选择合适的滤波窗口大小和方向是个挑战，往往难以平衡噪声抑制与边缘保持。为解决这些问题，研究人员转向了更复杂的子波变换方法。 其中，脊波变换（Ridgelet Transform）和曲线波变换（Curvelet Transform）是针对二维图像奇异性（如边缘和轮廓）的优化表示。脊波在二维连续空间中提供多方向小波，适用于直线边缘的图像，而曲线波则进一步扩展到平滑曲线边缘的表示，具有更好的局部性和非线性逼近能力。然而，这两种变换在离散空间中的实现较为复杂。 Contourlet变换，由Do和Vetterli提出，是一种直接在离散域内生成的、具有方向性的多分辨变换，它能有效地捕捉图像的几何结构，特别是在处理曲线奇异性方面表现出色。Contourlet变换通过拉普拉斯金字塔分解细节图像，实现灵活的多分辨率、局部和方向性表示。然而，拉普拉斯金字塔分解可能会导致图像奇异点附近的振荡，对图像质量产生负面影响。 针对Contourlet变换的这一缺点，文章"基于改进轮廓波变换的SAR图像增强"提出了改进的Laplacian Pyramid分解方法，以降低细节图像中奇异点附近的振荡，从而提高SAR图像的去噪效果和增强性能。该方法旨在改善SAR图像的视觉质量和后续分析的准确性，是SAR图像处理领域的一个重要进展。 SAR图像处理的关键在于找到有效抑制斑点噪声、同时保持图像细节的方法。本文提出的改进Contourlet变换正是对此问题的探索，它融合了多尺度几何分析的思想，旨在提高SAR图像的处理效率和结果质量，对于理解地球表面特征、环境监测、灾害响应等应用具有重要意义。