● 摘要
散斑抑制是国际上主动遥感图像处理研究的难点。去除散斑是激光偏振遥感图像处理的重要步骤。为了消除散斑噪声，人们提出了偏微分方程、全变分法、变换域法、空域自适应法等抑制散斑噪声。偏微分方程法和全变差法容易产生阶梯效应，小波法的系数概率分布模型确定还没有完全解决，空域自适应法滤波效果对滤波窗口大小及形状的依赖较多。为了更加有效地抑制激光偏振图像中的散斑问题，本文作者提出了一些改进的方法。本论文的研究工作主要包括以下几点：
1. 偏振图像散斑特性研究。分析了偏振成像技术的基本理论，提出了改进的偏振成像系统，该系统通过一次测量即可求得目标的偏振度图像。散斑统一概率模型被建立。散斑被分为小散斑和大散斑，研究表明，像素大小不影响散斑归一化均值，像素大小与归一化方差成反比例关系。
2. 提出了基于三维块匹配（BM3D）算法的散斑抑制方法。第一种为基于双树复小波（DTCWT）和三维块匹配散斑抑制算法，对数变换后的图像数据由DTCWT分解成近似子带和细节子带。近似子带使用双向滤波处理，细节子带应用改进的BM3D过滤。第二种为基于金字塔变换的BM3D散斑抑制算法，该算法提出了新的块相似性度和自适应小波阈值。基于压缩感知和BM3D的散斑抑制算法，首先使用压缩感知对图像进行变换，进而使用BM3D算法对图像处理。通过进行偏振图像测试发现，提出的算法优于传统的算法。
3. 提出了模糊域自适应非局部散斑抑制算法。首先针对非局部去噪基于像素点欧氏距离的相似性度量容易受到图像散斑噪声的影响，针对散斑图像的特性，提出了在模糊域进行相似性度量的算法。其次，针对相似性邻域选择问题，提出了自适应邻域选择算法。根据局部图像的结构，自适应决定相似性窗口的大小和方向。该方法具有边缘保持的优势。该方法的良好表现是由于以下因素：最大模糊熵原理可以使该方法处理的偏振图像很好的模糊性；S功能可以增强图像不会产生过度增强图像。
4. 提出了冲击各向异性滤波模型处理激光主动成像图片。该模型融合了冲击滤波器和小核值相似区算法，利用小核值相似区算法提取偏振图像边缘，减少了噪声对边缘检测的影响；针对不同的图像区域，自动调整冲击滤波器的系数，使得该算法既能保持图像边缘，又可以很好的抑制图像的散斑。使用八方向一阶差分估计小核值相似区算法的门限，门限估计更加准确；迭代终止条件采用完全散射区域的平均绝对误差作为标准，使得迭代次数更加合理。通过对比等效视数和边缘保持指数可见，冲击各向异性滤波算法的散斑抑制能力和边缘保持能力与传统的Lee和SRAD模型相比更加有效。
5. 提出了非局部全变差模型。该算法充分利用了图像的全局信息复原图像，在很好的抑制散斑的同时，保持了图像的细节信息。使用轮流最小化方法进行求解，则原始图像和点扩散函数都可以在最小化框架中求解，则可以更好的复原图像。在去除散斑噪声的同时，也能保持图像的纹理和边缘信息。
6. 提出了改进的贝叶斯非局部滤波模型。通过处理真实的偏振图片，综合等效视数和边缘增强指数等指标，表明该算法比传统的散斑去除算法具有更好的散斑去除和边缘保持能力。