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文檔簡(jiǎn)介
1、星載SAR在軍事偵察和民用方面都具有重要的作用,展開(kāi)星載SAR圖像的特征提取和目標(biāo)識(shí)別工作具有實(shí)際的意義和應(yīng)用的前景。本文對(duì)星載SAR圖像濾波和理解方法進(jìn)行了深入的理論分析和實(shí)驗(yàn)研究,主要研究?jī)?nèi)容包括星載SAR圖像的濾波、星載SAR圖像的分類(lèi)和星載SAR圖像的邊緣檢測(cè),通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所給算法的有效性。 一個(gè)好的濾波方法必須在獲得所需的降斑效果的同時(shí),盡可能地減少圖像信息(紋理、邊緣等)的損失。本文研究了星載SAR圖像的濾波方法,
2、提出了一種星載SAR圖像的濾波方法;該方法在自適應(yīng)小波變換的基礎(chǔ)上,利用維納濾波對(duì)圖像進(jìn)行自適應(yīng)處理。通過(guò)與已有的一些經(jīng)典的星載SAR圖像濾波算法比較,驗(yàn)證了基于小波變換的濾波器在星載SAR圖像去噪的有效性。 星載SAR圖像存在相干斑噪聲,使得圖像的分類(lèi)精度受到很大影響。針對(duì)星載SAR.圖像分類(lèi)的兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題:分類(lèi)特征的選取和分類(lèi)方法的選擇,本文提出一種實(shí)用的星載SAR圖像無(wú)監(jiān)督分類(lèi)方法。該方法利用小波分解后的能量分布構(gòu)成分類(lèi)特
3、征,采取FCM方法對(duì)星載SAR圖像進(jìn)行無(wú)監(jiān)督分類(lèi)。模擬的和真實(shí)的星載SAR圖像實(shí)驗(yàn)表明,本方法的星載SAR圖像分類(lèi)精度較高。 星載SAR/圖像特殊-的數(shù)據(jù)特征以及含有大量的相干斑噪聲,使得普通的邊緣檢測(cè)算子很難正確的檢測(cè)出圖像邊緣。本文嘗試將圖像在不同尺度下小波分解后的分量進(jìn)行匹配,構(gòu)成一個(gè)特征向量,利用FCM方法進(jìn)行分割,并提取圖像邊緣。不同邊緣檢測(cè)算子的對(duì)比實(shí)驗(yàn)顯示了本算法在星載SAR圖像邊緣檢測(cè)的可行性。通過(guò)比較在不同程度
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