SAR斑点噪声滤除软件化方法研究

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar—SAR)是20世纪50年代末研制成功的一种微波传感器，并得到了迅速的发展，目前在测绘等许多领域得到了广泛的重视和应用，对SAR影像斑点噪声滤除方法的研究一直是SAR图像处理的重要课题之一。 本文详细分析了SAR斑点噪声产生机理，介绍了斑点噪声的数学模型以及乘性模型下的统计特性，然后对国内外常见的斑点噪声滤除算法(如多视处理、均值滤波、中值滤波、Lee滤波、Kuan滤波、Frost滤波、Sigma滤波、Gamma MAP滤波等)进行了详细的综述，分析了它们的滤波算法及特点。 本文分析总结了自适应滤波的两种模型，提出了构造新的自适应滤波的出发点，然后生成了三种新的的斑点噪声滤波方法—子窗口划分法、改进的迭代Sigma滤波、对数均值滤波。 本文还提出了一套斑点噪声滤除定量化评价指标，用于指导斑点噪声的滤除和新的斑点噪声滤除算法的构造，并以ERS单视星载SAR数据、Radarsat多视星载SAR数据、高分辨率机载SAR数据进行了对比试验，做出了定量化评价和分析。 本文的最后对干涉测量中的相位噪声的滤除进行了探讨，特别是针对“相位跳跃”问题，提出了正余弦变换的方法解决相位跳跃，并生成了正余弦均值滤波和正余弦中值滤波，并进行了对比试验，证明本文提出的两种滤波方法对相位噪声的滤除具有很好的滤波效果。