SAR图像滤波去噪效果评价研究
文章在分析斑点噪声产机理和主要滤波算法的基础上，将均值滤波、中值滤波、Lee滤波、Lee-Sigma滤波、局域滤波、Forst滤波、Gamma-MAP滤波等常用算法用于福建省海岸带JERS-1卫星 SAR图像的斑点噪声去除，并参照多种评价指标对各种滤波器的去噪效果进行了比较。
理想的点目标的散射电磁波，其回波为球面波，在球面上其回波处处相等。在实际中，理想点目标的距离向和方位向尺度均小于雷达分辨率，因此可以将实际目标看成由许多理想点目标组成。喝合成孔径雷达所接收到的信号是这些理想点目标的矢量和。由于SAR发射相干电磁波，所以各理想点目标的回波是相干的。这些回波互相干涉，造成实际点目标回波的振幅和相位都有一定的起伏，而且其幅度和相位与回波的方向有很大的关系。这样，当相干电磁波照射实际目标时，其散射点回来的回波并不完全由地物目标的散射系数决定，这种起伏将会使一些具有均匀散射系数的目标的SAR图像并不具有均匀灰度，而是会出现许许多多的斑点。SAR图像上出现的这些随机分布的黑白斑点就是斑点噪声。斑点噪声在SAR图像上表现为一种颗粒状的、黑白点相间的纹理。
SAR图像斑点噪声去除有两种途径：一是成像过程中的多视处理，是以损失空间分辨率为代价的；二是在不损失空间分辨率的情况下，用滤波的方法来压制噪声。噪声压制滤波器的构造有五种方法：传统方法、模型方法、局域统计自适应滤波、几何滤波法、分级滤波法。
对于SAR图像来说，一种理想的滤波方法应该是在消除斑点噪声的同时很好地保留边缘和纹理细节。
滤波效果的评价可以选取不同的评价因子，其中应用最多的是平滑指数FI和边缘保持指数ESI
滤波后的SAR图像要尽可能地保持原始图像的灰度范围和平均值，滤波图像要能保持细小特征和点目标。因此图像的最值、灰度区间、均值也被选为评价因子。其中均值保持效果用PM表示，它被定义为滤波后图像均值与原图像均值之比。
注：文章选自《SAR图像滤波去噪效果评价研究》凌飞龙等
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