简介：合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声滤波技术分成三类:多视处理、统计滤波和变换域滤波.本文总结了空间域统计滤波方法的数学基础和性能评价指标,并选择真实SAR图像作了对比试验,得出了一些有益的结论.
简介：通过研究SAR图像的信号相关加性噪声模型，结合提出的加性残留噪声模型得到一种图像域的期望加权滤波器，并引入像素间的相似性作为加权时的权值。接着，指出传统像素间相似性的度量方法不能鲁棒地用于噪声图像，提出从图像的灰度特性和空间结构两个方面考虑，利用灰度和梯度距离度量像素间的相似性，并应用局部场景之间的相似性估计像素间的相似性使之可靠地应用于SAR图像。实验表明，所提出的算法具有相当出色的抑斑性能，在有效的抑制斑点噪声的同时，均匀区域几乎没有出现“振铃”效应，并且非常好地保持了原始图像的边缘、纹理和点状目标。
简介：合成孔径雷达（SAR）图像的小波系数间存在重要的相关性．通过对这种相关性的精确建模可以改善图像的去斑效果。提出了一种新的基于自相关函数建模的小波域SAR图像去斑方法。首先对原始SAR图像进行对数变换．再用可控金字塔作多尺度和多方向分解．分别对图像和噪声系数的自相关函数精确建模．并在图像自相关函数中引入方向性解析式．再利用维纳滤波得到去噪后的小波对数图像，最后经指数变换得到去斑后的SAR图像。对合成图像和实际sAR图像的去斑实验表明，该方法较其他经典方法的去斑效果要好。
SAR图像相干斑空间域统计滤波算法的研究
基于场景相似性度量的SAR图像抑斑
基于自相关函数建模的小波域SAR图像去斑方法
