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《西北工业大学》 2007年
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SAR图像处理的独立分量分析方法

纪建  
【摘要】: 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像由于其全天侯、全天时、分辨率高等优点,在军事和民用领域中都得到了应用。但是应注意由于SAR成像的机理,使得SAR图像含有斑点噪声,这样与传统光学图像的处理相比,SAR图像的处理具有其特殊性。 本文研究基于独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的方法的SAR图像处理问题。针对SAR图像的统计特性,给出了基于多尺度自回归滑动平均(Multiscale Autoregressive Moving Average,MARMA)模型和基于投影寻踪学习网络(Projection Pursuit Learning Network,PPLN)方法的SAR图像压缩方法;给出了基于独立分量分析的极化SAR图像抑制斑点噪声方法;提出了SAR图像增强的稳健独立分量分析方法;研究了SAR图像滤波和增强的子带独立分量分析处理方法。主要研究内容如下: (1)提出了基于多尺度ARMA模型的SAR图像压缩新方法,以建立多尺度MARMA模型和多尺度MAR(Multiscale Autoregressive)模型来直接刻画SAR图像的统计相依性为基础,据此构造压缩算法。不使用对SAR图像的分割结果,因而该方法无需SAR图像分割的先验知识。【附录二:(1、3)】 (2)给出了基于投影寻踪学习网络的SAR图像压缩新方法。该方法综合了投影寻踪回归(Projection Pursuit Regression,PPR)的统计思想和图像压缩的基本思路,试验结果表明该方法既能达到较高的压缩比又能取得较好的保真度。【附录二:(4)】 (3)极化SAR图像可视为目标信号与噪声的线性混合,利用ICA的分离性,可从其中分离出期望信号,将HH、HV、VV和HV/VV的比值图像做为ICA的输入数据。本文首次基于ICA方法,得到了分别对应于HH、HV和VV极化的三幅降噪图像,取得了较好的实验结果。进而,还分别使用了三种不同的ICA算法,进行了极化SAR图像的相干斑抑制,并对其结果进行了比较分析,这对补充ICA算法的研究成果是有意义的。【附录二:(5、7、9)】 (4)构造了一个稳健独立分量分析神经网络算法。当数据中存在噪声或异常值时,该方法能够有效地降低噪声的影响。该算法通过应用基于最小协方差行列式(Minimum Covariance Determinant,MCD)估计的异常值拒绝法则,使其具有稳健性。在数据中含有较强噪声或异常值时,算法优于传统的ICA算法。将此算法分别应用到盲噪声图像分离和SAR图像处理上,与传统的ICA方法相比,得到了较好的分离结果。【附录二:(2、6)】 (5)给出极化SAR图像增强的子带ICA处理方法。子带ICA扩展ICA的基本模型,假设源信号各分量并不具有统计独立性,而是由一些统计独立的子分量组成,与传统算法相比,该方法具有更好的灵活性和鲁棒性结果。本文首次使用基于子带ICA方法进行极化SAR图像增强,得到了较好的实验结果。【附录二:(8、12)】
【学位授予单位】:西北工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TN957.52

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