摘 要

SAR是当代高分辨率的一种微波成像雷达，它拥有全天候，全天时，可侧视成像等特点。SAR的概念是在1951年6月由美国的Carl Wiley最先提出的。到目前为止，合成孔径雷达技术已经得到了很大程度上的提高。目前，以飞机为平台的机载SAR已被普遍的地应用到各个领域，以卫星为平台的星载SAR也步入到了实用阶段。但是，在一般情况下，SAR图像的视觉可读性是比较差的，出现这种情况的原因是因为SAR在成像时，因为存在噪声导致SAR图像不能精确的体现出地面目标物的散射特征，这对我们最终所获得到的图像的质量造成了十分不利的影响。当斑点噪声比较严重时，在这种情况下图像会变得模糊，更严重的情况就是这些噪声甚至会导致一些图像的特征信息消失，从而使得我们对所得到的图像中目标信息的提取能力削弱，最终的结果便是会直接影响对于SAR图像中的目标信息的检测与识别。是以，如何获得高清的图像一向是雷达成像领域所关心的热门问题。

本论文的基本内容是着重研究SAR图像处理中的图像增强技术,详细地分析其实现的基本的原理和方法,给出详细的实现步骤,并对该方法的具体算法做出软件的仿真和分析。本文使用小波阈值和基于小波分解和wiener滤波的算法来实现图像的增强。

关键词：SAR图像；图像增强；小波阈值；小波分解；wiener滤波

Abstract

Synthetic Aperture Radar (SAR) is a kind of all-weather,all-day, and the side-view imaging of modern high resolution microwave imaging radar.Since the technology of the Synthetic Aperture Radarhas had been invented in the late 1950’s,it has acquired fast development and extensive application. The ideas of the synthetic aperture radar (SAR) is foremost,firstly, by Carl Wiley Goodyear airlines in the United States on June 6, 1951. So far, synthetic aperture radar technology has gotten the high speed development. SAR based on aircraft platform of airborne has been widely used, SARbased on satellite platform of spaceborne also entered the practical stage.In general, the SAR image visual readability is relatively poor, when this happens because the SAR imaging, due to the presence of speckle noise of SAR image PSNR value decreases, and that can not correctly reflect the scattering characteristics of ground targets, seriously affected the quality of the final image. When serious speckle noise, can make the image fuzzy, the most serious disappear even lead to some, the feature information of the image, thus reducing the ability to extract target information in the image, the final result will directly influence the target information for SAR image detection and recognition. Therefore, how to get legibility and good visual effect of image has always been the hot spot of the radar imaging technology research.

This paper focus on the SAR image enhancement technology in image processing,analysis of its implementation in detail the basic principle and method, gives a specific implementation steps, and the concrete algorithm of the technique to make the computer simulation and analysis.This article uses the wavelet threshold method and the enhancement method based on wavelet decomposition and wiener filtering.

Key Words: SAR image ; Image enhancement ; Wavelet threshold ; Wavelet decomposition ; wiener filtering

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 国内外研究概况 1

1.2.1 SAR图像增强的研究现状 1

1.2.2 SAR图像的发展应用动态 2

1.3 本文主要工作 3

1.4 论文内容安排 3

第2章 SAR图像的基本特性 4

2.1 SAR图像统计特性 4

2.1.1 SAR图像的统计分布模型 4

2.1.2 SAR图像稀疏先验分布 5

2.2 图像质量的评价准则 5

2.2.1 主观准则 5

2.2.2 客观准则 5

第3章 基于小波阈值的SAR图像增强 7

3.1 小波阈值去噪原理 7

3.2 实验与仿真 8

3.2.1 小波软阈值去噪的实验与仿真 9

3.2.2 小波硬阈值去噪的实验与仿真 12

第4章 基于小波分解和wiener滤波的SAR图像增强 15

4.1 小波变换 15

4.2 wiener filter 15

4.3 基于小波分解和wiener滤波的SAR图像去噪算法 16

4.4 实验与仿真 17

第5章 仿真结果总结与分析 21

参考文献 25

致 谢 26

1. 绪论

伴随着运载平台技术的逐渐提高，同时，星载，机载和无人机载SAR成像技术的逐渐发展，这些都在一定程度上对SAR技术在社会各个领域中的广泛应用产生了重要的影响。目前，SAR对社会各方面的发展都产生了十分重要的影响。

1.1 研究背景及意义

对于SAR而言，用户最关心的还是它最终所呈现出来的图像，而且，在现实生活中，SAR的应用广度和深度也主要取决于它最终所获取的图像的质量。在一般情况下，我们所获得的图像的质量越高，那么它的应用性能就会越好。

SAR图像固然有其独特的优点，但是，我们所得到的SAR图像与光学图像相比仍然存在着一些不足之处。例如，在一般情况下，SAR图像的视觉可读性是比较差的，出现这种情况的原因是因为SAR在成像时，因为存在speckle噪声从而使得图像的PSNR的值减小，而使之不可以准确的体现出地面目标的散射特征，严重的影响了最后图像的质量。当斑点噪声比较严重时，在这种情况下图像会变得模糊，更严重的情况就是这些噪声甚至会导致一些图像的特征信息消失，从而使得我们对所获得的SAR图像中关于目标物信息的提取能力减弱，最后的结果就是会直接影响对于SAR图像中的关于目标物信息的检测与识别。

但是，由于合成孔径雷达是通过借助大量的随机分布的散射体反射的雷达回波相干叠加后成像的，所以这样就无法避免地在图像中产生一种称为speckle的乘性噪声，这些相干斑噪声会对SAR图像带来一定的影响，使得图像的质量降低。这样就给我们对SAR图像的研究带来了一定程度上的困难，所以对图像噪声的去除已成为图像处理研究中的热点问题，去除相干斑噪声对于改进图像质量具有重要意义。