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1、合成孔径雷达噪声抑制 学号：xxx 姓名：xxx一 实验要求1. 了解并掌握合成孔径雷达成像过程中产生的斑纹噪声的机理；2. 用MATLAB对雷达成像分别进行Lee滤波和Refined Lee滤波；3. 对两种滤波效果进行分析和比较；4. 进一步熟悉对MATLAB的使用；二 实验原理1. 相干斑噪声一般情况下，SAR的发射信号波长远远小于分辨单元尺寸，SAR每个分辨单元都可看作是由许多尺寸与波长相近的散射点组成的，也就是所谓的“完全发育”。SAR图像的分辨单元尺寸一般为其信号波长的几十倍，因此，在每一时刻，雷达脉冲照射的地表单元内部包含成百上千个与其波长相当的散射体。在理想情况下这些散射子的回
2、波为球面波，在球面上，其幅度处处相等。由于这些散射目标出自于同一分辨单元之内，合成孔径雷达是无法将它们区分开来，因而这一单元接受到的信号是这些散射目标回波的相干叠加，该单元的最终成像结果反映的是众多散射回波的矢量和，因此导致接受信号的强度并不完全由地物目标的散射系数决定，而是围绕着散射系数的值有很大的随机起伏，称之为衰落。这使得具有均匀散射系数的区域，它的SAR图像中并不具有均匀的灰度，呈现出很强的噪声表现，这种效应称为相干斑噪声效应。图1如图1，这是从合成孔径雷达成像“span_db.bmp”中截取的一部分（机场），我们可以很明显的看到图像中有类似于噪声的斑点。2. Lee滤波和Refine
3、d Lee滤波图2如图2所示，左边为Lee 滤波的流程图：x=ax+by minEx-x2 Exax+by-x=0Eyax+by-x=0a=1-var(xvar(y，b=var(xvar(yx=y+b(y-y)var(x)=var(y)-v2y21+v2,v2=1N上面的相关的计算公式是7*7滑动窗口每移动一次要做到处理，将所得到的平均值替换中心的像素值。以此使每一个像素点的值与周围值的方差达到最小，进而达到消除噪点，平滑图像的目的。如图2所示，右边为Refined Lee 滤波的流程图，相比Lee滤波，它是一种基于边缘检测的自适应滤波算法，通过重新定义中心像素的邻域来提高估计的准确性。如图3
4、，增添的步骤为： 图3（1）将7*7的滑窗分为九个子区间，区间之间有重叠，每个子区间大小为3x3。 （2）计算各子窗的均值，用这个均值构造一3*3的矩阵M，来估计局域窗中边缘的方向：将3*3梯度模板应用到均值矩阵，梯度绝对值最大的方向被认为是边缘的方向。这里只需要用水平、垂直、45度和135度四个方向的梯度模板，相反方向互为相反数。用这个矩阵与四种边缘模板与之进行加权计算,选择计算加权结果绝对值最大。确定边缘方向，一种边缘方向对应两种模板Xij和Xji，比较Mij和Mji大小，确定选择哪一种窗口。所有阴影区域外的像素将取代原来滑窗内所有的像素来计算局域均值和方差，从而重新估计局域窗的中心像素值
5、。 通过这些步骤的处理，就可以使图像的边缘得到保持。三 实验内容图4 Lee滤波前后通过对图4中Lee滤波前后图像的对比可以看出，图像中的斑点明显得到消除，不同目标区分的更加明确；但也不难发现，处理后的图像中一些点目标和线目标比源图像中对应的目标有所扩大，这样对于精确瞄准目标位置是不利的，这是Lee滤波的缺点。图5 Refined Lee滤波前后通过对图5中Refined Lee滤波前后图像的对比可以看出，图像中的斑点得到消除，而且图像的点目标、线目标都与原图一样，保持的很好，的确达到了对目标边缘保持的目的。图 6 Lee滤波和Refined Lee滤波通过将两种处理效果图进行对比，明显可以看
6、出Refined Lee滤波的优势。既消除了斑点噪声，使图像变得平滑，而且还保持了图像的边缘特征，这在实际应用中发挥着很重要的作用。 四 实验总结通过本次实验，对Lee滤波和Refined Lee滤波的原理有了进一步了解，对它们各自的处理效果特点也有了掌握。而且觉得这次试验跟实际应用很贴近，兴趣也比较浓厚，在编程过程中遇到很多困难，但通过请教同学和自己摸索，对MATLAB的使用能力有很大的锻炼和提高。最大的体会就是，编程的关键在于对实验内容原理要理解的透彻，以及掌握指令。试验程序：（1） Lee滤波clc;clear;close all;F = fopen(opairfield1pre12_l
7、_hh.bin, r);Z = fread(F,3080,2816,float32);fclose(F);C=zeros(2816,1540);k=sqrt(-1);C(1:2816,1:1540)=Z(1:2816,1:2:3080)+Z(1:2816,2:2:3080)*k;C=abs(C);C=C(2113:2816,300:1540);figure;imshow(C);%对图像增强im=C/max(max(C);im=imadjust(im,stretchlim(im),1);figure;imshow(im);m,n=size(C);w=7; win=zeros(w,w);D=C;f
8、or x=1:(m-w+1); for y=1:(n-w+1); win=C(x:(x+w-1),y:(y+w-1); win=double(win); sum_y=0; for l=1:w; for p=1:w; sum_y=sum_y+win(l,p); end end y_pingjun=sum_y/(w*w); y_fangcha=(std(win(:),1)2; x_fangcha=(y_fangcha-y_pingjun*y_pingjun)/2; if x_fangcha0; cc=x_fangcha/y_fangcha; else cc=0; end D(x+3,y+3)=y_
9、pingjun+cc*(win(4,4)-y_pingjun); endendim=D/max(max(D);im=imadjust(im,stretchlim(im),1);figure;imshow(im); （2） Refined Lee滤波clc;clear;close all;F = fopen(opairfield1pre12_l_hh.bin, r);Z = fread(F,3080,2816,float32);fclose(F);C=zeros(2816,1540);k=sqrt(-1);C(1:2816,1:1540)=Z(1:2816,1:2:3080)+Z(1:2816,
10、2:2:3080)*k;C=abs(C);C=C(2113:2816,300:1540);figure;imshow(C);m,n=size(C);w=7;D=C;for x=1:(m-w+1); for y=1:(n-w+1); win=zeros(w,w); win=C(x:(x+w-1),y:(y+w-1); win=double(win); M=zeros(3,3);A1=0;A2=0;A3=0;A4=0; Q=zeros(7,7); M(1,1)=mean2(win(1:3,1:3); M(1,2)=mean2(win(1:3,3:5); M(1,3)=mean2(win(1:3,5
11、:7); M(2,1)=mean2(win(3:5,1:3); M(2,2)=mean2(win(3:5,3:5); M(2,3)=mean2(win(3:5,5:7); M(3,1)=mean2(win(5:7,1:3); M(3,2)=mean2(win(5:7,3:5); M(3,3)=mean2(win(5:7,5:7); B1=-1 0 1;-1 0 1;-1 0 1; B2=0 1 1;-1 0 1;-1 -1 0; B3=1 1 1;0 0 0;-1 -1 -1; B4=1 1 0;1 0 -1;0 -1 -1; A1=M.*B1; A1=abs(sum(sum(A1); A2=
12、M.*B2; A2=abs(sum(sum(A2); A3=M.*B3; A3=abs(sum(sum(A3); A4=M.*B4; A4=abs(sum(sum(A4); A=A1 A2 A3 A4; A=max(A); if A=A1 if M(2,3)-M(2,2)M(2,1)-M(2,2) Q=1 1 1 1 0 0 0;1 1 1 1 0 0 0;1 1 1 1 0 0 0;1 1 1 1 0 0 0;1 1 1 1 0 0 0;1 1 1 1 0 0 0;1 1 1 1 0 0 0; else Q=0 0 0 1 1 1 1;0 0 0 1 1 1 1;0 0 0 1 1 1 1;
13、0 0 0 1 1 1 1;0 0 0 1 1 1 1;0 0 0 1 1 1 1;0 0 0 1 1 1 1; end end if A=A2 if M(2,3)-M(2,2)M(2,1)-M(2,2) Q=1 0 0 0 0 0 0;1 1 0 0 0 0 0;1 1 1 0 0 0 0;1 1 1 1 0 0 0;1 1 1 1 1 0 0;1 1 1 1 1 1 0;1 1 1 1 1 1 1; else Q=1 1 1 1 1 1 1;0 1 1 1 1 1 1;0 0 1 1 1 1 1;0 0 0 1 1 1 1;0 0 0 0 1 1 1;0 0 0 0 0 1 1;0 0 0 0 0 0 1; end end if A=A3 if M(3,3)-M(2,2)M(1,1)-M(2,2) Q=1 1 1 1 1 1 1;1 1 1 1 1 1 1;1 1 1 1 1 1 1;1 1 1 1 1
