基于正则化变分模型的SAR图像增强方法

• 作者: 王正明 谢美华
• 来源期刊: 红外与毫米波学报
• 学科: 工学
• 关键词: SAR图像 图像增强 前向-后向扩散方程 正则化
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 467-471
• 页数: 5页
• 分类号: TN957
• 字数: 5320字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-9014.2005.06.016

摘要

讨论合成孔径雷达(SAR)图像的噪声抑制与分辨率增强问题.建立偏微分方程抑噪方法与正则化点增强方法相结合的正则化变分模型,该模型同时具有偏微分方程模型的抑噪优势和正则化模型的分辨率增强优势.在图像的背景区域采用偏微分方程模型进行噪声抑制,而在图像的目标区域,先采用后向扩散方程进行锐化,然后再采用正则化模型进行分辨率增强,使整幅图像的处理结果均得到优化.此外,在偏微分方程抑噪模型的构造上,结合SAR成像的工程背景,提出了基于SAR图像幅度信息的前向-后向扩散方程,使方程能有效抑制图像背景区域的噪声并锐化目标边缘.大量的试验结果表明该方法能有效增强目标的强散射点,显著抑制噪杂波区的噪声.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢美华	国防科技大学理学院数学系	24	355	11.0	18.0
2	王正明	国防科技大学理学院数学系	90	828	15.0	22.0