摘 要

SAR是当代高分辨率的一种微波成像雷达，它拥有全天候，全天时，可侧视成像等特点。SAR的概念是在1951年6月由美国的Carl Wiley最先提出的。到目前为止，合成孔径雷达技术已经得到了很大程度上的提高。目前，以飞机为平台的机载SAR已被普遍的地应用到各个领域，以卫星为平台的星载SAR也步入到了实用阶段。但是，在一般情况下，SAR图像的视觉可读性是比较差的，出现这种情况的原因是因为SAR在成像时，因为存在噪声导致SAR图像不能精确的体现出地面目标物的散射特征，这对我们最终所获得到的图像的质量造成了十分不利的影响。当斑点噪声比较严重时，在这种情况下图像会变得模糊，更严重的情况就是这些噪声甚至会导致一些图像的特征信息消失，从而使得我们对所得到的图像中目标信息的提取能力削弱，最终的结果便是会直接影响对于SAR图像中的目标信息的检测与识别。是以，如何获得高清的图像一向是雷达成像领域所关心的热门问题。

本论文的基本内容是着重研究SAR图像处理中的图像增强技术,详细地分析其实现的基本的原理和方法,给出详细的实现步骤,并对该方法的具体算法做出软件的仿真和分析。本文使用小波阈值和基于小波分解和wiener滤波的算法来实现图像的增强。

关键词：SAR图像；图像增强；小波阈值；小波分解；wiener滤波

Abstract

Synthetic Aperture Radar (SAR) is a kind of all-weather,all-day, and the side-view imaging of modern high resolution microwave imaging radar.Since the technology of the Synthetic Aperture Radarhas had been invented in the late 1950’s,it has acquired fast development and extensive application. The ideas of the synthetic aperture radar (SAR) is foremost,firstly, by Carl Wiley Goodyear airlines in the United States on June 6, 1951. So far, synthetic aperture radar technology has gotten the high speed development. SAR based on aircraft platform of airborne has been widely used, SARbased on satellite platform of spaceborne also entered the practical stage.In general, the SAR image visual readability is relatively poor, when this happens because the SAR imaging, due to the presence of speckle noise of SAR image PSNR value decreases, and that can not correctly reflect the scattering characteristics of ground targets, seriously affected the quality of the final image. When serious speckle noise, can make the image fuzzy, the most serious disappear even lead to some, the feature information of the image, thus reducing the ability to extract target information in the image, the final result will directly influence the target information for SAR image detection and recognition. Therefore, how to get legibility and good visual effect of image has always been the hot spot of the radar imaging technology research.

This paper focus on the SAR image enhancement technology in image processing,analysis of its implementation in detail the basic principle and method, gives a specific implementation steps, and the concrete algorithm of the technique to make the computer simulation and analysis.This article uses the wavelet threshold method and the enhancement method based on wavelet decomposition and wiener filtering.

Key Words: SAR image ; Image enhancement ; Wavelet threshold ; Wavelet decomposition ; wiener filtering

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 国内外研究概况 1

1.2.1 SAR图像增强的研究现状 1

1.2.2 SAR图像的发展应用动态 2

1.3 本文主要工作 3

1.4 论文内容安排 3

第2章 SAR图像的基本特性 4

2.1 SAR图像统计特性 4

2.1.1 SAR图像的统计分布模型 4

2.1.2 SAR图像稀疏先验分布 5

2.2 图像质量的评价准则 5

2.2.1 主观准则 5

2.2.2 客观准则 5

第3章 基于小波阈值的SAR图像增强 7

3.1 小波阈值去噪原理 7

3.2 实验与仿真 8

3.2.1 小波软阈值去噪的实验与仿真 9

3.2.2 小波硬阈值去噪的实验与仿真 12

第4章 基于小波分解和wiener滤波的SAR图像增强 15

4.1 小波变换 15

4.2 wiener filter 15

4.3 基于小波分解和wiener滤波的SAR图像去噪算法 16

4.4 实验与仿真 17

第5章 仿真结果总结与分析 21

参考文献 25

致 谢 26

1. 绪论

伴随着运载平台技术的逐渐提高，同时，星载，机载和无人机载SAR成像技术的逐渐发展，这些都在一定程度上对SAR技术在社会各个领域中的广泛应用产生了重要的影响。目前，SAR对社会各方面的发展都产生了十分重要的影响。

1.1 研究背景及意义

对于SAR而言，用户最关心的还是它最终所呈现出来的图像，而且，在现实生活中，SAR的应用广度和深度也主要取决于它最终所获取的图像的质量。在一般情况下，我们所获得的图像的质量越高，那么它的应用性能就会越好。

SAR图像固然有其独特的优点，但是，我们所得到的SAR图像与光学图像相比仍然存在着一些不足之处。例如，在一般情况下，SAR图像的视觉可读性是比较差的，出现这种情况的原因是因为SAR在成像时，因为存在speckle噪声从而使得图像的PSNR的值减小，而使之不可以准确的体现出地面目标的散射特征，严重的影响了最后图像的质量。当斑点噪声比较严重时，在这种情况下图像会变得模糊，更严重的情况就是这些噪声甚至会导致一些图像的特征信息消失，从而使得我们对所获得的SAR图像中关于目标物信息的提取能力减弱，最后的结果就是会直接影响对于SAR图像中的关于目标物信息的检测与识别。

但是，由于合成孔径雷达是通过借助大量的随机分布的散射体反射的雷达回波相干叠加后成像的，所以这样就无法避免地在图像中产生一种称为speckle的乘性噪声，这些相干斑噪声会对SAR图像带来一定的影响，使得图像的质量降低。这样就给我们对SAR图像的研究带来了一定程度上的困难，所以对图像噪声的去除已成为图像处理研究中的热点问题，去除相干斑噪声对于改进图像质量具有重要意义。

1.2 国内外研究概况

1.2.1 SAR图像增强的研究现状

SAR这一理念是由Carl Wiley于1951年6月首次提出的。在Wiley看来，我们可以通过分析雷达回波信号中的包含的多普勒历程，从而得到更高的横向分辨率，Wiley称它为“多普勒波束锐化”。在CarlWiley展示了用频率分析的方式来提高雷达角分辩率的这一方法后，Sherwin等人在美国伊利诺依大学里运用了非相参雷达做了测试, 测试最后得出的结果验证了这一方式确实能对提高雷达角的分辩率起到一定的作用这一结论，并且于1953年7月份的时候，得到了第一张SAR图像^[1]。在1957年8月，Cutrona和Leith等学者在Michigan大学研发出了机载SAR，并且对此举行了飞行的测试，在测试中得到了第一张较大面积的聚焦型SAR的图像。从此以后，合成孔径雷达这一概念就得到了大多数学者们的广泛认可，接着合成孔径雷达技术就开始由理论向实用化的方向发展；在1978年6月, 美国发射了Seasat-A卫星，该卫星当时全世界上第1颗载有SAR的卫星^[1]。星载SAR的出现使得人们对于SAR的探究上升到了一个新的阶段。在这以后的一段期间里，欧洲，俄罗斯和加拿大等国家也都相继成功的发射了属于自己的SAR卫星。从此，世界上就掀起了一阵利用微波遥感技术进行对地观测卫星的热潮。

随着社会的进步与发展，国外对于SAR的研究水平也得到了一定程度的提高。逐渐从一开始的单波段，单极化，固定入射角，单模式逐渐向多波段，多极化，变入射角，多模式方向发展；天线也经过了固定，机械扫描，电扫及相控阵的一系列的演变过程^[2]。其实，国内对于SAR方面的研究也取得了一定的成就。上世纪70年代中期，中国科学院电子学研究所首先进行了对机载SAR的探究，该研究所成功地研发出了机载SAR原理的样机，同时，获得了我国第一个机载的SAR图像，并且在后来的研发中对机载SAR技术进行了改进和提高。在同一时期，由航空工业总公司25所研发的机载SAR也获得了一定的成功。在近些年，国内的一些高校和研究所始终就星载SAR技术展开了一系列的研究，并取得了可观的研究结果。

1.2.2 SAR图像的发展应用动态

目前，技术的应用范围十分的广泛，因为它不仅可以用于辨认隐藏在地面下的导弹发射井以及被云雾覆盖导致人眼无法看清的区域的目标物等。先进国家的军队，特别是美军已将合成孔径雷达广泛运用在军用设备上，如U-2和SR-71侦察机，F-15战斗机，B-2轰炸机等。能够为军事作战提供对敌情的侦察和目标信息的探测等。它还可以为地质工作者提供想要观测的目标区域的地形构造的信息，还可为环境监测人员提供想要观测的目标区域的有用的信息，也可为航海人员提供海洋状况的分布图，　

美国对地侦查的情报大部分是通过卫星侦察获取的，其卫星主要来源就是SAR卫星中的“长曲棍球”系列的卫星，至今为止，它是现今地球上技术最先进的军用雷达的侦察卫星^[3]。

TerraSAR-X是由德国研发的第一颗军民两用的雷达侦察卫星。

意大利首颗雷达成像卫星Cosmo-Skymed，是意大利的SAR成像的侦察卫星^[4]。

加拿大航天局于1989年开始对SAR卫星进行了研制, 并于1995年11月4日在美国范登堡空军基地成功的发射了RadarSat-1卫星，并且于1996 年4月开始工作, 同时，它还是加拿大的第1颗起着商业作用的对地观测的卫星^[4]。

我国对于SAR研制的工作从20世纪70年代中期展开，目前已进入了实际应用阶段，SAR技术在国土测绘，资源普查，城市规划，重点工程选址，抢险救灾等领域起到了十分重要的作用。

1.3 本文主要工作

本论文是着重研究SAR图像处理中的图像增强技术,详细地分析其实现的基本的原理和方法,给详尽的实现步骤,并对该算法做出相应的软件的仿真和结果的分析。本论文的目标是先了解一些与SAR技术相关的基础的理论知识，然后掌握SAR图像的成像原理及其成像图像的一些基本的特征，研究SAR图像处理关键技术，并对其图像增强实现算法进行仿真分析，最后，根据其仿真的结果，并且结合实际情况，对其应用进行分析。

1.4 论文内容安排

文章的结构安排及主要内容如下：

1. 论述了SAR所涉及到的一些基本概念，并简单介绍了一下全文的研究目的及意义，并且简单的阐述了一下国内外对该技术的研究现状和本文的大致的安排。

第2章简单的介绍了SAR图像的一些基本特征，主要是SAR图像的统计分布模型和SAR图像的稀疏先验的分布。最后，讲述了一下当前我们对于图像的质量的评价标准。

第3章基于小波阈值的SAR图像增强。首先，阐述了一下小波阈值去噪的原理部分的主要知识，然后运用2种不同的阈值对图像进行处理，分别包括了软阈值，硬阈值。最后，进行了仿真与实验。

第4章基于小波分解和wiener滤波的算法对SAR图像增强，简单的描述了一下小波变换的重要原理部分的只是和主要的方法，和wiener filter，列出了该种去噪算法的步骤，最后根据原理设计出程序进行仿真与实验。