目录
摘要
Abstract
第一章 引言1
1．1研究的目的和意义1
1．2国内外研究现状1
1．3研究的内容3
第二章 斑点噪声的形成原理与斑点噪声模型4
2．1斑点噪声的形成原理.4
2．2斑点噪声的特征5
2．2．1斑点噪声的概率分布函数.5
2．2．2斑点噪声的自相关函数5
2．2．3斑点噪声的功率密度谱5
2．3斑点噪声模型.6
2．3．1 Rayleigh斑点噪声模型6
2．3．2乘性噪声模型6
第三章 滤波方法发展的回顾.9
3．1空间域的滤波方法9
3．1．1传统方法9
3．1．2局域统计自适应滤波9
3．2频率域的滤波方法12
3．2．1Fourier变换方法12
3．2．2基于小波分析的方法.12
第四章 基于小波分析的SAR影像去噪的原理和方法16
4．1小波变换及其特性.16
4．1．1小波变换.16
4．1．2多尺度分析与正交小波变换17
4．1．3双正交小波变换19
4．2随机噪声的小波变换特性.20
4．1．1模极大值与信号奇异度和尺度的关系20
4．1．2模极大值传播特性21
4．3小波基的选择21
4．4应用多尺度小波变换进行SAR影像去噪22
4．4．1小波分解变换23
4．4．2小波多尺度去噪24
4．4．3小波逆变换重构原图像25
第五章 滤波器性能评价.26
5．1评价的基本思想26
5．2评价的方法和标准26
5．2．1斑点噪声的滤除能力.26
5．2．2边缘的保持能力26
5．3滤波器性能的评价 26
5．3．1影像的比较27
5．3．1．1条带、点目标和随机噪声模拟的SAR影像的比较.27
5．3．1．2 Radarsat影像的比较30
5．3．2滤波器性能的定量评价32
5．3．2．1均值的保留能力32
5．3．2．2噪声的滤除能力.33
5．3．2．3边缘的保持能力.34
5．3．2．4线和点目标的保持能力.35
5．3．2．5自然的目视效果.36
5．3．2．6效率和实现的复杂度36
5．4结论与展望.37
参考文献.39
致 谢

摘要
    相干斑点噪声是SAR影像的重要特征之一。相干斑点噪声严重干扰了影像的解译和地物分类，从而不同程度地影响着人们对SAR影像的有效使用。设计斑点噪声滤波器，旨在滤除斑点噪声的同时，又能保持很好的边缘和纹理信息。  
    本文首先对SAR影像斑点噪声滤除方法的研究进展进行了回顾，详细考察了基于空间域的几种标准的滤波器和基于频率域的滤波器的发展状况。空间域的滤波处理，很难达到在消除相干斑噪声的同时又能很好地保留边缘和纹理细节的理想状态。一般只能在相干斑噪声消除和边缘信息保留两个方面进行折衷。传统的建立在傅里叶变换基础上的频率域滤波方法在提高信噪比和提高空间分辨率两项指标上也存在矛盾。
    近年来，小波变换理论在图像方面的应用越来越突出，由于小波变换具有时域和频域上的局部性，同时又具有多分辨率分析的特性，使得频率域的滤波有了更好的途径。本文探讨了基于多尺度小波变换的SAR影像相干斑噪声的滤除方法，在优化阈值的基础上，结合边缘检测的思想。通过对SAR影像的处理与空间域标准的滤波方法的对比分析结果表明，基于小波分析的方法不仅能较好地消除SAR影像中的斑点噪声，而且能高质量地保持原图像中大量的纹理细节和边缘信息，同时也达到了很好的视觉效果。
关键词：SAR影像、相干斑点噪声、滤波器、小波变换

Abstract
       Speckle is one of the most important characters of SAR image. Severely disturbing interpretation and classification, it impairs the correct use of SAR image.So the objective of de-speckle filter design is to reserve fine information of edge and texture in SAR images at the same time reducing speckle.
       At the beginning the article had a retrospect in the development of SAR image de-speckle methods, especially carried out detailed review of standard de-noise filers both in spatial domain and frequency domain. The study showed that spatial domain filers have difficulties in reserving good edge and texture information at the same time reducing speckles, so they have to make a compromise. Traditional filters in frequency domain also cannot improve both SNR and spatial resolution at the same time.
       Recently, application of wavelet transform in image processing gives prominence more and more. Wavelet has locality both in time domain and spatial domain, and it also has a character of multi-scales presentation, both pointing out a new application of frequency filters. Firstly, the article developed a SAR image de-speckle method based on multi-scales wavelets transform by means of combination of optimized thresholding and edge detection. Secondly, a new filter was applied to reduce speckle in SAR image. Finally, different result images from new filter and other common spatial domain filters were studied. The comparison shows that the filter based on wavelet transform not only reduce the speckle in SAR image, but also reserve vast original texture and edge information, at the same time giving a good visualization.
Key words：SAR image, speckle, filter, wavelet transform