基于复contourlet域隐马尔科夫树模型的海面溢油合成孔径雷达图像相干斑抑制

摘要：

海面溢油SAR图像中的相干斑噪声严重影响了后续的图像分割、特征提取和分类.为了更有效地抑制海面溢油SAR图像相干斑,文中提出了一种基于复contourlet域隐马尔科夫树模型的海面溢油SAR图像相干斑抑制方法.首先对观测图像取对数并进行复contourlet变换；然后在复contourlet域中用隐马尔科夫树模型对相邻尺度间的带通方向子带系数进行建模,并依据贝叶斯最小均方误差准则估计无噪系数；最后进行逆复contourlet变换和指数变换,得到相干斑抑制后的图像.大量实验结果表明,与Lee、Kuan、Frost及Gamma Map等4种经典滤波方法以及小波域和contourlet域隐马尔科夫树模型方法相比,文中方法从主观视觉和客观定量评价两方面来看综合性能更为优越,是一种行之有效的SAR遥感图像海面溢油检测的预处理方法.

关键词：海面溢油检测、合成孔径雷达图像、相干斑抑制、复contourlet变换、隐马尔科夫树模型、贝叶斯估计

所属期刊栏目：35

分类号：TP751.1;P76(遥感技术)

资助基金：国家海洋局北海分局海洋溢油鉴别与损害评估技术国家海洋局重点实验室开放基金资助项目201112;水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室厦门大学开放基金资助课题201101;中国科学院海洋研究所海洋环流与波动中国科学院重点实验室开放基金课题KLOCAW1110;国家自然科学基金资助项目60872065

在线出版日期：2013-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：168-177