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基于改进轮廓波变换的SAR图像增强

王蕊;龙奕

【摘要】针对轮廓波变换(contourlet transform)中进行拉普拉斯金字塔分解时,所得的带通图像在奇异性点附近产生振荡,影响图像去噪的效果,提出一种改进的轮廓波变换.通过改进拉普拉斯金字塔分解,可消除轮廓波变换带通图像边缘附近的震荡.提出了基于改进轮廓波变换的SAR图像增强算法.实验结果表明,该算法在有效抑制SAR图像噪声的同时,较好地保持了图像边缘细节.%In the contourlet transform,the image obtained by Laplacian Pyramid decomposition may produce artifacts on singularity of signal, which is harmful to image denoising. Due to the lack, the improved contourlet transform which is composed of the improved Laplacian Pyramid(LP) decomposition is proposed,and the improved Laplacian Pyramid can effectively suppress the artifacts around the edge of the subband image obtained by contourlet transform. At the same time,SAR image enhancement algorithm based on improved contourlet transform is presented. Experiment results show that the algorithm is superior not only in speckle reduction but also in edge preservation.

【期刊名称】《计算机工程与应用》

【年(卷),期】2011(047)013

【总页数】3页(P178-180)

【关键词】合成孔径雷达(SAR)图像;轮廓波变换;拉普拉斯金字塔;图像增强

【作者】王蕊;龙奕

【作者单位】西南交通大学峨眉校区,计算机与通信工程系,四川,峨眉,614202;贵州大学,电气工程学院,贵阳,510003

【正文语种】中文

【中图分类】TP391

1 引言

由于成像系统的相干性，SAR图像中不可避免地存在着斑点噪声，斑点噪声将干

扰对SAR图像的后续处理。因此，斑点噪声的抑制和增强技术已成为SAR图像预处理的关键。在过去的20多年中，提出了许多抑制SAR图像散斑噪声的算法。

这些算法可以分为3大类：多视处理、空域滤波和各种基于子波变换的散斑噪声

抑制算法[1-4]。多视处理是早期采用的方法，它是在成像过程中以牺牲空间分辨

率为代价来抑制散斑噪声。空域滤波法包括Lee滤波、Kuan滤波、Frost滤波、Gamma MAP滤波和数学形态学滤波及它们的增强形式。空域滤波虽然算法简单，其主要问题是滤波窗口大小和方向的选择，很难在抑制散斑噪声和边缘保持两者之间兼顾。为克服空域滤波的局限性，SAR图像去噪效果依赖于用少数几个基向量

有效地近似信号的能力，也就是取决于图像表达的稀疏性能力以及噪声阈值的准确选取。而对于二维图像信号，其奇异性主要是由边缘和轮廓产生。二维张量小波变换由于方向有限（H，V和D）而在表示图像时存在不足，因此需要能够有效捕获图像关键特征的图像稀疏表示方法。

为了更好地处理高维信号的奇异性，一类带有方向性的稀疏表示方法——多尺度

几何分析应运而生。如Candes和Donoho等人相继提出的脊波变换（ridgelet

transform）、曲线波变换（curvelet transform）。脊波是在二维连续空间R2

中定义的多方向小波，在离散二维空间中要借助Randon变换及一维小波变换实现，它是表示具有直线边缘图像的最优基。曲线波是脊波的推广，它结合了分块脊波变换和子带分解算法，具有良好的空域和频域局部性及非线性逼近性能，它是表示具有二阶可微的平滑曲线边缘图像的最优基。虽然curvelet变换能够很有效地

捕捉曲线奇异性，但由于离散化的困难，促使M.N.Do和Martin Vetterli提出一种类似于curvelet变换的方向性多分辨变换，但它却是直接产生于离散域的变换——contourlet transform[5-7]。contourlet变换是一种真正的二维图像表示方法。这种方法可以很好地抓住图像的几何结构，并且因利用轮廓线段的构造方式产生了一种灵活可变的多分辨分析、局部和方向性的表示方法而得名。

但轮廓波变换也存在一些不足：由于使用了拉普拉斯金字塔，使得轮廓波分解的细节图像在奇异点附近产生振荡，影响了去噪效果，本文针对轮廓波变换的这种缺陷，对拉普拉斯分解做了改进，构造了一种新的轮廓波变换，并将其应用于图像增强，取得了良好效果。

2 改进的轮廓波变换

轮廓波变换由拉普拉斯金字塔[8]LP（Laplacian Pyramid）和方向滤波器组DFB （Directional Filter Bank）两部分组成。为了消除轮廓波变换带通图像边缘附近

的震荡，将原拉普拉斯金子塔中的综合滤波器去掉，构造相应的拉普拉斯金子塔，得到改进的轮廓波变换。

2.1 拉普拉斯金字塔塔式分解

拉普拉斯塔式分解把原始图像分解为低通子带和带通子带。其中低通子带是由原始图像经过二维低通滤波和隔行隔列下抽样产生；低通子带经过上抽样和低通滤波后形成与原始图像尺寸相同的低通分量，原始图像减去这个低通分量形成高通子带。拉普拉斯金字塔分解结构如图1所示。

图1 拉普拉斯金字塔分解图

分析滤波器H和综合滤波器G为归一化滤波器，具有对称性。设原图像表示为c0，金字塔第一层得到的低通采样图像为c1，第二层用同样的低通滤波器滤波再下采

样得到c2，l为当前分解层，l≥1，迭代过程可用公式（1）、公式（2）表示：

若进行J层LP分解，则图像空间V分解成为W1，W2，…，WJ，VJ共J+1个子空间。其中VJ为低频子空间，Wl为各层的高频子空间。

2.2 改进的拉普拉斯金字塔塔式分解

在基于轮廓波变换的去噪方法中，人为振荡现象主要表现在信号奇异点的附近。在奇异点的邻域内，轮廓波变换去噪会表现出Pseudo-Gibbs现象，其重构回来的

去噪信号在奇异点附近交替出现较大的上、下峰值，这些峰值并不是原始信号本身包含的，而是在去噪过程中产生的人为的干扰。这种现象类似于基于Fourier变换去噪所产生的Gibbs现象。因此为了消除去噪后信号所表现的振荡现象，需要采

取适当的方法，消除轮廓波去噪在奇异点位置的特殊性。

基于图像的拉普拉斯金字塔变换的方法是一种很好的多尺度、多分辨率的图像处理方法，可以将图像的重要特征（如边缘等）按照不同的尺度分解到不同的塔型分解层上。但是，用文献[8]中的拉普拉斯金字塔分解来获得图像在各个尺度下的奇异点，对Lena图分解后得到的带通图像如图2（a）所示。可以看出，由于滤波器

的多过零点，使得分解得到的细节图像在边缘附近产生了振荡。这对于去噪很不利，为了克服这个现象，对Lena图像进行由改进的LP金字塔分解，可以消除边缘附

近的振荡现象。

图2 原LP分解与改进的LP分解得到的子带图像对比图

本文改变文献中LP金字塔结构，多尺度迭代分解仍在低通采样图像上进行。对第

l级获得的低通采样图像直接进行上采样，并与第l－1级低通采样图像相加得到第l级的细节图像。分解结构如图3所示。

图3 改进的拉普拉斯金字塔分解结构图

图3中cl－1为l－1级得到的低通采样图像，bl为第l层输出的带通图像，cl为

第l级获得的低通采样图像，多尺度分解继续在cl上进行。由图3的结构框图得

到的输出信号表达式如下：

这两种分解算法的主要差异在于，改进的拉普拉斯分解算法中去掉了综合滤波器，利用改进的拉普拉斯金字塔对图像进行分解，得到的子带图像如图2（b），可以

看到利用改进的拉普拉斯金字塔分解的子带图像消除了边缘附近的振荡现象。

3 基于改进轮廓波变换的SAR图像增强

由改进的拉普拉斯金字塔替代原拉普拉斯金字塔和方向滤波器组构成改进的轮廓波变换，由上述分析得基于改进的轮廓波变换不仅具有轮廓波变换的多分辨率特性、局部性和方向性，还可以消除轮廓波去噪在奇异点位置的震荡。在图像处理中有广泛的应用前景。SAR图像噪声通常表示为非相关的乘性噪声模型，即g=xη，其中，g表示噪声图像灰度，x表示不含噪声的图像，η表示噪声。本算法的基本思想是

将原始图像进行由改进的拉普拉斯塔式分解和二维方向滤波器组构造的轮廓波分解，采用自适应阈值去噪法将变换域系数中的噪声点和信号点完全区分开来，并对处理后的系数进行放大，随后通过反变换重构图像，从而有效抑制SAR图像噪声，达

到图像增强的效果。

增强算法简述如下[9]：

（1）对含噪图像g进行对数变换得到g1=x1+η1，其中g1=ln(g)，x1=ln(x)，

η1=ln(η)。

（2）对g1进行J层，2J方向的改进的轮廓波变换得到，yi，j=xi，j+ ηi，j。yi，

j，xi，j，ηi，j是 g1，x1，η1的变换域系数。 i，j代表系数的位置。

（3）方差估计：SAR图像噪声仍然近似服从高斯分布，对轮廓波分解的J层系数的方差逐层进行估计，C一般取0.6745，是为加噪图像进行可控金字塔的轮廓波

变换第l层系数。

（4）阈值设定：使用

确定各高频子带的阈值，其中M（l）为第l层分解系数的数目。

（5）对不同子带、不同方向的分解系数进行硬阈值处理。

（6）对阈值处理后的系数进行放大（即乘以大于1的常数）能增强图像的主要特征。

（7）对处理后的系数进行改进的轮廓波反变换。

（8）将反变换后的系数再进行指数变换后即可得到图像增强后的SAR图像。

4 实验结果

实验中采用加零均值白噪声的国际标准图像和机载单视SAR图像，对本文增强算

法进行验证，并进行了对比，所用到的平稳小波变换及轮廓波变换进行的总分解层数均为J=3，各层的方向分解数目选定为2l，其中l为分解层数。

表1列出了本文算法、平稳小波变换和轮廓波变换对SAR图像增强处理后的均值m，标准差s，散斑指数β和等效视数ENL（其中β=s/m，ENL=1/β2）。散斑

指数和等效视数是定量评价均匀区域散斑噪声抑制效果的主要参数。散斑指数越小，即等效视数越大，表示SAR图像去噪声效果越好。由表1可以看出本文算法得到

的散斑指数比轮廓波变换降噪的散斑指数低0.0313，等效视数比轮廓波变换降噪

等效视数高0.6954。

表1 实验结果表msβ ENL原始图像85.798844.94810.52393.6433平稳小波

84.031841.84830.49794.0338轮廓波83.391738.71530.46424.6407本文方法82.654435.78760.43295.3361

图4给出了SAR图像在使用不同方法的增强效果。从实验结果中可以看到，本文增强算法在视觉效果上优于平稳小波自适应增强和轮廓波变换自适应增强效果，能够更有效地保留图像细节和纹理特征。

5 结论

提出了一种基于改进的拉普拉斯金字塔的轮廓波变换，在此基础上给出了一种针对SAR图像的图像增强算法。该算法能够在抑制斑点噪声的同时，更有效地增强图像的细节和纹理特征，视觉效果和客观效果均优于基于平稳小波变换和轮廓波变换的算法。由于改进后的轮廓波变换具有更好地表现图像的优良特性，因此将其应用于图像的纹理识别、图像融合及边缘检测是进一步研究的重点。

图4 不同算法对SAR图像的增强结果图

【相关文献】

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SAR 图像相干斑滤波算法及评价目前已有大量的雷达相干斑抑制算法，这些算法可分为成像前的多视平滑预处理和成像后的滤波两大类。而成像后的滤波又包括空域滤波和频域滤波两种。为了减少相干斑噪声，早期的方法是在SAR 成像处理中，通过降低处理器带宽形成多视图子图像，然后对多视子图像进行非相干叠加来降低相干斑噪声。这种非相干叠加来降低斑点噪声的方法称为多视处理。多视处理通过牺牲SAR 图像的空间分辨率为代价来对相干斑进行抑制，已不能满足空间高分辨率的要求。空域滤波方法是利用图像像素的空间相关性对相干斑进行滤波，一般是利用一个滑动窗口，然后对窗口内的像素进行加权得到窗口中心点的像素值。频域的方法主要是利用小波变换，比较著名的有小波软阈值方法，基于小波变换和多尺度分析的滤波方法。本文研究SAR 图像边缘检测，采用了局域统计自适应滤波算法，因为该方法考虑了图像的不均匀性，以局域的灰度统计特性为基础来决定参与滤波的邻域像素点及其权值，能在平滑噪声的同时较有效的保持明显的边缘，而且能通过参数控制来调整平滑效果和边缘保持效果之间的权衡。本文采用了增强Lee 滤波算法， Kuan 滤波算法，Frost 滤波算法，最大后验概率（MAP ）滤波算法，边缘保持最优化（Edge Preserving Optimized Speckle ，EPOS ）滤波算法等。 1．传统滤波方法传统滤波算法包括均值滤波、中值滤波等。这类算法的特点是直接对图像进行处理，没有考虑任何噪声模型，也没有考虑噪声的统计特性。这些算法实现起来比较简单，但效果不太理想。它们计算简单，速度快，均匀区域的斑点噪声去除效果较好。缺点是细节保持得不好，图像边缘变模糊，点目标损失大，随着处理窗口的增大，图像的整体模糊和分辨率下降更严重。正是由于这两种传统滤波算法不适合相干斑噪声的乘性特点，实际中较少采用。 1.1 均值滤波均值滤波是将平滑窗口内所有像元的灰度值进行平均计算，然后赋给平滑窗口的中心像元，其数学表达式为： ∑∑===n i n j j i j i DN n R 11 ,2,1 （1）式中，j i R ,为滤波后中心元素灰度值，j i DN ,为滤波窗口内各个像元的灰度值，窗口大小为n n ?。

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基于模糊聚类的SAR图像分割算法研究摘要：本文针对合成孔径雷达（SAR）图像分割问题，提出了一种新的基于模糊聚类的图像分割算法。首先，通过对SAR 图像进行预处理，提取出SAR图像的特征向量；其次，利用模糊聚类算法对特征向量进行聚类，得到不同的图像区域；最后，根据聚类结果，对原始SAR图像进行分割。在仿真实验中，本算法在分割准确率和分割速度方面均比传统算法有较大的提升，具有良好的应用前景。关键词：SAR图像；图像分割；模糊聚类；特征向量；分割准确率；分割速度 1. 引言 SAR图像具有极高的分辨率和时空特性，因此在军事、遥感等领域得到了广泛应用。其中，SAR图像分割是SAR图像处理中的重要问题，其目的是将SAR图像划分为不同的区域，进而对图像进行进一步分析和处理。传统的SAR图像分割算法主要基于阈值、边缘和区域生长等方法，但这些方法往往受到图像噪声、复杂背景和弱边缘等问题的影响，导致分割结果不够准确。因此，提出一种高效、精确的SAR图像分割算法具有重要的理论与实际意义。 2. 模糊聚类算法模糊聚类算法是一种常用的图像分割方法，其基本思想是将图

像像素划分为不同的类别。与传统的聚类算法不同，模糊聚类算法允许像素属于多个类别，从而能够更灵活地适应图像的复杂性。本文采用了基于模糊C均值（FCM）算法的图像分割方法，其主要流程如下： 1）初始化隶属度矩阵U和聚类中心矩阵C； 2）通过更新隶属度矩阵U和聚类中心矩阵C，得到新的聚类结果； 3）根据聚类结果计算目标函数值，若满足停止条件，则输出最终聚类结果；否则返回第二步。 3. 基于模糊聚类的SAR图像分割算法本文提出的基于模糊聚类的SAR图像分割算法主要包括以下步骤： 1） SAR图像预处理。在本算法中，采用小波变换对SAR图像进行去噪处理和图像增强，得到具有更好特征的SAR图像。2）特征向量提取。将预处理后的SAR图像划分为若干个大小相同的区域，然后提取每个区域的特征向量作为聚类的输入。3）模糊聚类算法。利用FCM聚类算法对特征向量进行聚类，得到不同的图像区域。 4）分割算法。根据聚类结果，将原始SAR图像分割为不同的区域，得到最终的分割结果。 4. 实验结果与分析本算法采用Matlab软件进行仿真实验，使用了SAR图像目标识别与分类数据集。将本算法与传统的SAR图像分割算法进行

SAR图像预处理

SAR图像预处理在给定的一个场景中,通常既包括感兴趣的目标,又包括背景杂波,如果对数据库中初始图像直接进行特征提取和分类,背景杂波必将会影响识别的品质及性能.因此需要对其进行预处理,将目标从杂波背景中分割出来,以减弱背景杂波对识别性能的影响.此外,SAR图像中往往包含有较强的相干斑,需要进行适当处理以降低其对识别性能的影响. 自适应阈值分割形态学滤波和几何聚类处理图像增强和归一化处理图像预处理主要包括:图像对比度增强和图像滤波平滑。图像对比度增强一般采用线性增强、直方图均衡化、直方图正态化等方法;图像滤波平滑是指选择滤波函数,并与图像进行卷积运算提高图像的反差、消除图像的相干斑噪声。SAR图像的数据量很大,为了有效地实现分类识别,就要对原始数据进行变换,得到最能反映分类本质的特征,这就是特征提取和选择。分类决策就是在特征空间中用统计方法把被识别对象归为某一类别。基本作法是在样本训练集基础上确定某个判决规则,使按这种判决规则对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或引起的损失最小。图像预处理对输入的地物图像进行预处理是SAR图像地物分类系统中一个重要的环节，目的是改善图像质量，统一图像的灰度值及尺寸，为后序的特征提取和分类识别打好基础。一般情况下地物图像处于复杂背景中，预处理时要先进行图像检测，从复杂背景中检测出物体类别。 1、图片灰度化：彩色图像包含着大量的颜色信息，存储上开销很大，处理上也会降低系统的执行速度，而灰度图像只有强度信息没有颜色信息，因此彩色图像常转换为灰度图像，加快处理。 2、边缘检测：物体的边缘呈现灰度的不连续性，图像分类就是基于这个原理；

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SAR图像相干斑抑制和分割方法研究 SAR图像相干斑抑制和分割方法研究一、引言合成孔径雷达（synthetic aperture radar，简称SAR）是利用微波作用在地面、大气、海洋等目标上，通过接收返回的电磁回波进行成像的一种主要的遥感技术。然而，由于SAR 成像过程中的系统误差和复杂环境影响，SAR图像在成像中普遍存在相干斑现象，限制了图像的质量和应用。相干斑是由于地物散射体在图像像素单元内的相位都是不同的，当SAR像元尺寸大于散射体的尺寸时，就会产生相位平均的效应，导致图像上出现亮暗混杂的斑状或斑块状的现象，给图像解译和目标识别带来很大的困难。因此，抑制和分割相干斑是改善SAR图像质量、提高图像分析与解译效果的关键问题。二、相干斑抑制方法研究 1. 经典滤波方法常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波、自适应滤波等。均值滤波方法通过计算滑动窗口内像素的均值来平滑图像，有效地抑制了相干斑。中值滤波方法利用图像像素的中值代替原始像素值，对于斑点噪声的抑制效果显著。自适应滤波方法结合了均值和中值滤波的优点，根据局部像素灰度值和空间位置关系来对像素进行加权处理，从而更好地消除相干斑。 2. 多尺度变换方法多尺度变换方法通过对图像进行多尺度分解，分别对不同尺度的细节进行处理，从而抑制相干斑。小波变换是一种常用的多尺度变换方法，可以将图像分解为低频和高频分量，并对

高频分量进行处理来抑制相干斑。小波变换不仅能够抑制相干斑，还能够提取图像细节信息，提高图像的辨识度。 3. 基于局部统计特性的方法基于局部统计特性的方法包括Lee滤波、Frost滤波等。Lee滤波方法通过估计图像的局部统计特性，对图像进行去相关处理，进而抑制相干斑。Frost滤波方法则是利用地物散射体的空间相干性特征，在图像的空域和频域上同时对相位噪声进行估计和滤波，从而实现相干斑的抑制。三、相干斑分割方法研究 1. 基于阈值分割方法基于阈值分割方法是将SAR图像的灰度值与预设的阈值进行比较来实现分割的方法。常用的阈值分割方法有全局阈值分割、局部阈值分割等。全局阈值分割方法将整个图像的灰度直方图作为基础，根据图像的整体特性将图像分为目标和背景。局部阈值分割方法则是根据图像的局部特性，在每个像素的邻域中计算局部阈值进行分割。 2. 基于区域生长方法基于区域生长方法将相似性准则作为基础，将具有相似特性的像素逐步合并成高质量的区域。该方法通常将相邻像素之间的灰度差异和几何要素结合起来进行判断，从而实现目标的边界分割。 3. 基于聚类方法基于聚类方法是将图像像素按照相似性进行聚类分类，从而实现分割的方法。常用的聚类方法有K-means聚类、高斯混合模型聚类等。K-means聚类方法通过迭代计算将样本点划分为K个类别，从而将图像像素分割为不同的区域，适用于分割简单的图像。高斯混合模型聚类则通过拟合多个高斯函数模型

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括目标检测、目标分割和目标识别等过程。目标检测是在图像中找出可能的目标区域，常用的方法有基于像素值、基于纹理和基于形状的目标检测算法。目标分割是将图像中的目标与背景进行分离，以便更好地进行识别和分析。目标识别是将分割后的目标与数据库中的目标进行匹配，从而实现目标的自动识别和分类。目标识别的方法较为复杂，常用的有基于特征、基于模型和基于机器学习的目标识别算法。在SAR图像处理及地面目标识别技术的研究过程中，还存在一些挑战和难题。首先，SAR图像中的目标信息通常与背景杂波非常混杂，目标的边缘和细节难以凸显。其次，由于雷达的物理原理和参数设置的不同，不同雷达系统获取的SAR图像差异较大，因此需要针对不同的系统进行处理和识别算法的优化。此外，SAR图像在纹理和光照方面与光学影像有很大差异，对于某些常用的图像处理和目标识别方法需要进行适当的改进和调整。最后，大规模SAR数据的存储和处理也是一个挑战，需要利用并行计算和高性能的算法来提高处理效率。总的来说，SAR图像处理及地面目标识别技术在军事、遥感和安全领域具有重要的应用价值。通过预处理、增强和目标识别等过程，可以提高SAR图像的质量和目标识别的准确性。未来，随着数字信号处理、人工智能和深度学习等技术的发展，SAR图像处理及地面目标识别技术将会得到进一步的改进和突破，为实现智能化和自动化的目标识别提供更多可能性 SAR图像处理及地面目标识别技术在军事、遥感和安全领域具有广泛的应用前景。尽管存在挑战和难题，如目标与背景杂波混杂、不同雷达系统差异大以及SAR图像与光学影像的差异等，但通过预处理、增强和目标识别等过程，可以提高SAR

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SAR图像处理

SAR图像处理班级：学号：姓名：

一：SAR图像概述： SAR是一种可成像的雷达，它所用的雷达波段大约是300MHz到30GH z。比如一般用的波段是1~10GHz的合成孔径雷达，大气对这种波段的影响不大。也就是说如果天上有一个合成孔径雷达卫星，白天黑夜、大气的云雾雨雪等天气变化对雷达看到的结果影响甚微，可忽略不计。所以合成孔径雷达是一种全天时、全天候的雷达，它所成的图像就是SAR图像了。 SAR图像的场景和照相机拍出来的场景类似，只不过波段不同看到的事物也不一样。SAR都是斜视的，而光学的可以垂直照射。二 SAR图像成像原理雷达是通过发射微波，接收地面目标反射的回波来获得信息的一种主动微波遥感，而且主要采用侧视雷达。侧视雷达的工作原理是把天线安装在飞行器的侧面，在垂直于航线的一侧或两侧发射雷达波束，这个波束在航向上很窄，在距离向上很宽，覆盖了地面上一个很窄的条带，随着飞行器向前移动，不断地发射这样的波束，并接收相应的地面窄带上各种地物的回波信号。这样，雷达波束在目标区域上扫过，获得该地区的连续带状。平行于飞行航线的方向称为方位向，垂直于航线的方向称为距离向。图像的灰度与后向散射波强相关，反映地表的粗糙性、介电常数等性质。侧视雷达又可以分为真实孔径侧视雷达和合成孔径侧视雷达。真实孔径雷达是一种以天线的真实孔径工作的侧视雷达，这种雷达的方位向分辨率比较低，要提高方位向分辨率，

式发射和接受面域雷达波，并通过信号处理（聚焦、压缩、滤波等）手段后期合成对应于地面目标的复数像元。单一SAR影像的相位信息基本没有统计特征，只有振幅信息可用于目标识别和分类等应用。正如前面所说，振幅信息深受噪声的影响，加之SAR影像特有的几何畸变（叠掩、透视收缩、多路径虚假目标等）特征，个人认为仁兄若是想在图像分割领域做探讨的话，可以直接忽略掉SAR影像了。四：SAR图像的几何特征与纠正方法在雷达成像中，目标的位置在方向上按雷达飞行的时序记录成像，而在距离向是按目标反射信息先后来记录成像及斜距成像，因而它有不同于一般光学影像的几何特征。透视收缩：出现在距离向是指图像依比例尺测量距离比实际距离小的特征。收缩的大小随波束入射角的变化而变化，例如山坡这样的目标，即使前、后坡的大小一样，由于透视收缩的原理，使得图像正对波束的一面较窄，而背对波束的一面较宽。定点位移：雷达是距离成像，目标距天线的距离越近，成像则越靠近航迹线，因此，高出地面的物体的影像靠近航迹线，而低于地面的物体的影像原理航迹线。顶点位移的大小同物体的高度和波束的入射角有关。

SAR图像配准过程概述

SAR图像配准过程概述 [摘要]在合成孔径雷达干涉测量数据处理过程中，图像配准非常重要。它是生成良好干涉图的必要条件。本文介绍了图像配准的基本概念，着重分析复图像配准的过程。 [关键字] 合成孔径雷达干涉测量数据处理配准近年来，国内外兴起研究雷达干涉测量技术的热潮。干涉合成孔径雷达（InSAR）是在合成孔径雷达（SAR）基础上，雷达成像技术的新发展。InSAR 继承了SAR的全天候、大范围、有一定穿透能力等优点，能生成对目标地面三维地貌的高精度成像。数据处理方面，国内外主要研究热点是图像配准，相位解缠等过程，良好的InSAR图像配准是后续数据处理的基础。 1配准过程 1.1 粗配准设主辅图像景中心的行列值分别为Pm（ι，p），Ps（ι，p）。则有基于卫星轨道参数的粗配准就是求取偏移量offset （ι，p）。具体步骤如下：计算主图像中心像元Pm（ι，p）在轨道坐标系中的坐标（x，y，z）。（1）利用中心像元所在行数和脉冲重复频率（PRF）计算其方位时间：其中PRF定义为PRF= Nι/dta。Nι：图像的行数；dta最后一行的相位时间减去第一行的相位时间。tal：第一行的方位时间，L：中心像元所在行数。（2）利用像元数和地距采样频率（RSR）值计算地距时间：其中RSR=0.001（2Np/dtr），Np：每行的像元数，dtr：最后一个像元与第一个像元之间的零多普勒双向时间差，单位是毫秒，tr1：第一个像元的地距时间，单位是秒。P中心像元的像素数。（3）基于方位时间、地距时间、SLC头文件中的速度矢量和位置矢量利用立方样条法计算卫星位置矢量。基于以下三个方程：其中表示卫星位置矢量，为像元点位置矢量即（x，y，z），，v为光速，t为雷达波到中心像元对应目标单程传播时间。对上述三个方程求偏导，采用多次迭代方法，设置收敛阈值，计算中心像元对应坐标值（x，y，z）。

轮廓波(contourlet)变换

轮廓波(contourlet)变换轮廓波（contourlet）变换是一种多尺度、多方向的图像变换算法，能够提取图像的轮廓信息和边缘细节。它结合了小波变换和曲线连续性理论，可以有效地处理图像中的曲线和边缘信息。在图像压缩、图像增强和图像分割等领域中得到了广泛的应用。轮廓波变换是由美国密歇根大学的Do和Vetterli在2001年提出的，它是小波和曲线连续性的结合。传统的小波变换只能对垂直、水平和对角方向的频域信息进行分析，不能有效地描述图像中的曲线和边缘细节。轮廓波变换通过先对图像进行小波变换，然后对小波系数进行角度划分和局部DCT变换，进一步提取图像中的轮廓和边缘细节。轮廓波变换的基本过程可以分为以下几步： 1. 小波分解：首先对原始图像进行小波分解，将图像分解为不同尺度和不同方向的子带图像。小波变换能够提取图像中的低频和高频信息，对于不同方向的频率成分有较好的表示能力。 2. 角度划分：对每个尺度的子带图像进行角度划分，将其分为不同的频带。角度划分可以得到图像中不同方向的频率成分，这些频率成分在曲线和边缘细节上有较好的表示能力。 3. 局部DCT变换：对每个频带的子带图像进行局部DCT变换，提取图像中的局部纹理信息。DCT变换可以将图像分解为基于余弦的信号，并对其进行频谱分析。

4. 定向选择：根据图像的局部连续性，选择合适的局部DCT 系数。通过对局部DCT系数进行选择，可以有效地提取图像中的轮廓和边缘细节。 5. 重建：将经过角度划分和局部DCT变换得到的子带图像进行逆变换，得到重构后的图像。重建后的图像能够保留原始图像的轮廓和边缘细节。轮廓波变换能够有效地提取图像中的轮廓和边缘细节，具有较好的局部连续性和尺度不变性。对于曲线和边缘细节比较丰富的图像，轮廓波变换能够取得较好的效果。它在图像压缩、图像增强和图像分割等方面的应用也取得了很好的效果。在图像压缩方面，轮廓波变换可以提取图像中的重要信息，并且对不同尺度和方向的分量进行不同的压缩。这样可以在压缩图像时保留重要的轮廓和边缘细节，提高压缩图像的质量。在图像增强方面，轮廓波变换可以提取图像中的边缘细节，并且根据局部连续性选择合适的增强方式。这样可以突出图像的轮廓和边缘细节，使图像更加清晰和鲜明。在图像分割方面，轮廓波变换可以利用图像中的轮廓和边缘信息进行分割。通过对轮廓和边缘进行检测和提取，可以得到图像中不同物体的轮廓和边缘细节，从而实现图像的分割和识别。综上所述，轮廓波变换是一种能够提取图像中轮廓和边缘细节的多尺度、多方向的图像变换算法。它结合了小波变换和曲线

合成孔径雷达成像算法实现及其优化研究

合成孔径雷达成像算法实现及其优化研究合成孔径雷达（SAR）是一种主要用于地面、海洋和空中环境监测的遥感传感器。它是一种通过利用合成孔径的原理，将飞行器或卫星上的雷达信号合成成高分辨率的图像的技术。SAR将雷达信号发射到地面目标，接收回波信号，并将其合成为图像。这种方法克服了常规雷达的分辨率和效率的限制，具有高分辨率、高精度、高灵敏度等优点，因此越来越得到广泛应用。合成孔径雷达成像算法是实现SAR图像的重要技术，目前已经经历了多个时期的发展。SAR图像的成像算法从最开始的点目标成像算法、均匀介质成像算法、非均匀介质成像算法、最小二乘成像算法、共形投影成像算法，发展到了目前的多视角成像算法、因子成像算法和时域成像算法等多种算法。每一种算法都有其优缺点，应用场景也不尽相同。目前，有许多学者和科研人员致力于优化SAR图像成像算法，以满足更高的成像质量、更低的计算复杂度和更短的成像时间的需求。其中，主要的优化方向可以分为三种：算法优化、硬件优化和数据处理优化。算法优化是通过改进成像算法，提高SAR图像的成像质量。在这方面，最常用的优化方法是采用多视角成像算法。在多视角成像算法中，需要用多个成像点的数据生成像点的图像，而不是

像以前的算法一样只用一个成像点的数据生成像点的图像。这些多视角成像点的数据需要进行合成，通过分析不同视角产生的数据之间的关系，可以获得最优成像结果，大幅提高图像的分辨率和质量。硬件优化则是通过改进SAR的硬件设备来提高其成像能力。例如，在雷达发射和接收的信号处理中采用新的硬件技术，如FPGA、GPU等，可以加快计算速度、提高图像质量和分辨率。数据处理优化，则是利用现有的技术和方法，对SAR图像数据进行处理和分析。在这方面，常用的方法有基于小波变换的图像压缩算法、基于支持向量机的分类算法、基于神经网络的图像识别算法，以及基于深度学习的自动分类和识别算法等。这些算法可以帮助SAR系统更快、更准确地分析和处理数据，为用户提供更好的数据服务和应用。综上所述，SAR技术在航空、海洋、地质勘探、农业、环境监测等领域具有重要的应用价值，SAR图像成像算法的优化研究对SAR技术的发展至关重要。随着计算机和通信技术的不断发展，SAR技术将会得到进一步改进和发展，为人们的生活带来更多的便利和好处。

简析SAR影像和多光谱影像的融合

简析SAR影像和多光谱影像的融合 1 概述随着遥感科学的进步，越来越多的传感器被用于地物信息探测。对同一个地区而言，存在多种分辨率、多种波段、多种传感器和多种平台的海量数据。相对于一个地区单一的数据源而言，海量数据具有数据量大、冗余性强、来源众多等特点，各种数据对同一地区的信息表达有大量相同之处。由于不同传感器对地物信息的收集和表达有所差异，影像融合的目的就是根据实际需要，突出感兴趣的信息，对无关信息进行抑制或者去除，从而获得比单一数据源信息量更大，更符合实际需要的新影像。SAR影像与多光谱影像融合，有以下四种较有代表性的融合方式： 1.1 IHS变换融合法该方法可以显著提高影像的纹理特性，但多光谱影像的亮度信息被完全舍弃，光谱失真严重。 1.2 主分量变换融合法该方法相对IHS变换融合法，对融合后影像的光谱特征扭曲较小，而且清晰度和空间分解力有一定提高。 1.3 小波变换融合法相对于前面两种基于空间域的融合方法，该方式具有更好的光谱信息保持能力和细节表现力。但是由于该方法对多光谱影像的光谱信息带入小波变换运算中，并与SAR影像进行了一定的中和，因此一定程度上仍然损失了影像的光谱特征。 1.4 IHS变换和小波变换结合融合法该方法能够很好地结合IHS变换和小波变换的优点，提高了影像的空间分辨率，保持了影像的光谱特征。然而小波变换本身方向性有限，不能充分挖掘影像的几何信息。该方法在对频率域的分解方式选择和融合规则的选择方面，还有一定可提升空间。本文通过对上述方法的研究，提出了一种基于IHS变换和非向下采样Contourlet变换（NonSubsampled Contourlet Transform，NSCT）的融合算法。利用

基于素描结构先验和深度增强表征学习的SAR图像分类

基于素描结构先验和深度增强表征学习的SAR图像分类基于素描结构先验和深度增强表征学习的SAR图像分类摘要：合成孔径雷达（SAR）在监测地球表面变化、进行目标识别和分类方面具有广泛的应用。然而，由于SAR图像受到成像机制的限制，它们通常具有复杂的斑点噪声和模糊的细节，导致图像分类任务变得困难而具有挑战性。为了克服这个问题，本文提出了一种基于素描结构先验和深度增强表征学习的SAR图像分类方法。该方法利用深度卷积神经网络（CNN）学习SAR图像的高级特征，同时引入素描结构先验信息对图像分类进行优化。引言合成孔径雷达（SAR）图像是通过雷达以及后续信号处理技术获得的一种主动传感器图像类型。它们具有天气无关性，可以在白天和夜间、晴天和阴天等多种环境下获得高质量的成像结果。因此，SAR图像在军事目标检测、自然灾害监测、农业资源管理等领域具有重要应用。然而，由于SAR成像机制的限制，SAR图像通常具有一些特点，如强烈的斑点噪声、边缘模糊和细节缺失等。这些特点给SAR图像的分类带来了挑战。传统的SAR图像分类方法通常采用基于纹理和频谱特征的方法，但由于SAR图像的复杂性，这些方法往往难以达到理想的分类效果。为了克服这个问题，本文提出了一种基于素描结构先验和深度增强表征学习的SAR图像分类方法。该方法主要包括以下步骤： 1. 预处理：对SAR图像进行预处理以降低斑点噪声和增强图像的细节信息。常用的预处理方法包括多尺度分解和小波

去噪等。 2. 素描结构先验提取：利用先验知识提取SAR图像的素描结构特征。素描结构是指图像中物体的全局轮廓、边缘和纹理信息。通过提取素描结构特征，可以获得有关物体形状和纹理的重要信息。 3. 深度增强表征学习：利用深度卷积神经网络（CNN）学习SAR图像的高级特征。CNN是一种特征学习和表示学习的有效工具，具有自动学习特征的能力。通过在大量的标记样本上进行训练，CNN可以学习到SAR图像的潜在特征表示。 4. 图像分类：将CNN学习到的特征输入到分类器中进行图像分类。常用的分类器包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等。实验结果表明，本文提出的方法在SAR图像分类任务中取得了优于传统方法的分类效果。与传统方法相比，本文方法利用素描结构先验信息和深度增强表征学习相结合的方式，有效地提升了SAR图像分类的准确性和稳定性。结论本文提出了一种基于素描结构先验和深度增强表征学习的SAR图像分类方法。该方法利用素描结构先验信息和深度卷积神经网络学习SAR图像的高级特征，通过图像预处理和深度学习的方式来提升SAR图像分类的准确性和稳定性。实验结果表明，本文提出的方法在SAR图像分类任务中具有明显的优势，可以为SAR图像应用领域的研究和实际应用提供有力支持。笔者认为，未来可以进一步研究如何通过更深的网络结构和更丰富的先验信息来进一步提升SAR图像分类的性能。此外，还可以将本文方法与其他图像分类问题进行比较，以进一步验证其在各个领域的适用性和通用性

sar轨道校正

sar轨道校正 SAR轨道校正 SAR（Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达）是一种利用微波信号进行成像的遥感技术。在SAR系统中，卫星绕地球运行，通过接收地面反射回来的微波信号，利用合成孔径雷达算法进行信号处理，得到地表的高分辨率图像。然而，由于多种因素的影响，SAR 图像可能存在轨道漂移等问题，因此需要进行轨道校正，以保证图像质量和准确性。轨道校正是指通过对SAR系统的轨道参数进行精确测量和校正，以消除轨道误差对SAR图像的影响。轨道误差包括卫星位置误差、速度误差以及姿态误差等。这些误差会导致SAR图像出现模糊、畸变等问题，严重影响图像的解译和应用。轨道校正的过程主要包括以下几个步骤： 1. 轨道参数测量：通过接收卫星发射的微波信号，利用测量设备对卫星的位置、速度和姿态等参数进行精确测量。这些参数是进行轨道校正的基础，精确的参数测量对于校正结果的准确性至关重要。 2. 轨道误差分析：通过对测量得到的轨道参数进行分析，确定轨道误差的类型和大小。根据误差分析结果，可以选择合适的校正方法和参数。

3. 轨道校正模型建立：根据轨道误差的特点和SAR系统的工作原理，建立轨道校正模型。轨道校正模型是根据测量数据和数学模型推导出来的，可以用来估计和校正轨道误差。 4. 轨道校正处理：根据建立的轨道校正模型，对SAR图像进行校正处理。校正过程中，根据测量数据和模型参数，对图像进行插值、滤波等操作，消除轨道误差的影响。轨道校正的方法有多种，常见的包括多项式拟合、相位校正和频率域校正等。多项式拟合是一种简单有效的方法，通过对轨道误差进行多项式拟合，然后将拟合结果应用到SAR图像中，实现轨道校正。相位校正是一种基于相位信息的校正方法，通过分析SAR图像中的相位差异，对轨道误差进行校正。频率域校正是一种基于频域分析的校正方法，通过对SAR图像进行傅里叶变换，提取频域特征，进而实现轨道校正。轨道校正是SAR图像处理中的重要环节，对于保证图像质量和准确性起着至关重要的作用。通过精确测量和校正轨道参数，可以消除轨道误差对SAR图像的影响，得到高质量的图像数据，为后续的图像解译和应用提供可靠的基础。同时，轨道校正还对于SAR系统的性能评估和改进具有重要意义，可以为系统优化和性能提升提供依据。 SAR轨道校正是一项关键的技术，通过精确测量和校正轨道参数，

SAR图像的变化检测方法研究的开题报告

SAR图像的变化检测方法研究的开题报告一、选题背景随着遥感技术的不断发展，合成孔径雷达（SAR）成像技术在遥感数据获取中占有重要地位。SAR在地形高程测量、海洋动力学研究、天气预报、环境监测、城市规划等许多方面都有广泛应用。SAR图像的变化检测是SAR遥感应用领域中的一个重要问题，具有很高的实用价值和研究意义。SAR图像的变化检测能够发现目标在时间和空间上的变化，具有很大的应用前景，如农业、林业、城市规划、环境监测、军事情报等领域。变化检测是SAR图像处理中的一个重要问题，其目的是从SAR图像序列中提取出目标发生的时空信息。变化检测方法主要包括像元比较法、特征变化法、模型变化法等。但由于SAR图像的特殊性质，使得SAR图像变化检测面临着一系列的挑战，如光照、噪声等因素的影响，时序差异、图像配准等因素等，因此，如何高效、准确地进行SAR图像变化检测，是当前研究中亟待解决的关键问题。二、研究内容及方法本文将从以下几个方面开展研究： 1. SAR图像的基本特性和变化检测的相关理论研究。在了解SAR图像的基本特性和变化检测的相关理论后，对变化检测的研究方法进行探讨。 2. 基于像元比较法的变化检测方法的研究。像元比较法是一种简单、直观的变化检测方法，通过对像素点进行对比来检测目标的变化。本文将介绍像元比较法的原理、特点及其在SAR图像变化检测中的应用。 3. 基于特征变化法的变化检测方法的研究。特征变化法能够对SAR 图像的像素进行分析，发现其中的特征变化，从而实现对目标变化的检

测。本文将介绍特征变化法的原理、特点及其在SAR图像变化检测中的应用。 4. 基于模型变化法的变化检测方法的研究。模型变化法通过建立模型来描述SAR图像中的目标状态和环境特征，在此基础上进行变化检测。本文将介绍模型变化法的原理、特点及其在SAR图像变化检测中的应用。 5. 综合对比以上三种变化检测方法，比较其优缺点，提出针对SAR 图像的变化检测方法。三、预期成果本课题的预期成果如下： 1. 深入理解SAR图像的基本特性和变化检测的相关理论，掌握像元比较法、特征变化法和模型变化法等变化检测方法及其优劣。 2. 提出一种基于SAR图像特点的变化检测方法，能够有效应对SAR 图像变化检测中存在的问题，具有优良的检测性能。 3. 根据在实际应用中的研究和分析，探讨SAR图像变化检测的适用性、局限性以及进一步研究方向。

最小模糊偏移度准则下的SAR图像对比度增强

最小模糊偏移度准则下的SAR图像对比度增强张晗;李禹【摘要】针对SAR图像灰度特性,提出最小模糊偏移自动对比度增强算法(MFO).该算法基于模糊理论,利用高斯型隶属度函数将图像灰度信息模糊化,以模糊偏移度最小准则确定模糊对比度增强操作数(INT),得到该准则下最优的S形灰度映射函数,增强SAR图像对比度.利用TEN、EME两种评估参数评价增强结果,验证了算法的有效性.%In consideration of gray level characteristics of SAR images, a new contrast enhancement method based on the Minimum Fuzzy Offset (MFO) principle is proposed. The Gaussian membership function is adopted, and the Fuzzy Contrast Intensification (INT) operator is settled based on the MFO principle. Then it obtains the adaptive S-shape transformation function for image enhancement, which is capable of expanding the value of the medium gray-level range in the image, suppressing speckle noise, and increasing target brightness. The Tenengrad(TEN) principle and Measure of Enhancement (EME) are used to evaluate the quality of the algorithm. 【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2012(048)025 【总页数】6页(P174-179) 【关键词】SAR图像;对比度增强;隶属度函数;模糊偏移度【作者】张晗;李禹

“改进yolov8”资料合集

“改进yolov8”资料合集目录一、基于改进YOLOv8的SAR图像飞机目标检测算法二、改进YOLOv8的遥感图像检测算法三、基于改进YOLOv8的景区行人检测算法四、改进YOLOv8的道路损伤检测算法五、基于改进YOLOv8的红外小目标检测算法研究六、基于改进YOLOv8的嵌入式道路裂缝检测算法基于改进YOLOv8的SAR图像飞机目标检测算法随着卫星雷达图像（SAR图像）的普及，利用SAR图像进行目标检测逐渐成为研究热点。其中，飞机目标检测是重要的一项内容。由于SAR图像的成像原理不同于光学图像，使得在光学图像中广泛使用的目标检测算法不能直接应用于SAR图像。针对这一问题，本文提出了一种基于改进YOLOv8的SAR图像飞机目标检测算法。目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一，广泛应用于安全监控、智能交通、人机交互等领域。在卫星雷达图像中，飞机目标检测具有重要意义，广泛应用于军事侦察、交通流量分析、灾害监测等领域。

由于SAR图像的成像原理不同于光学图像，使得在光学图像中广泛使用的目标检测算法不能直接应用于SAR图像。因此，针对SAR图像的特点，研究有效的飞机目标检测算法具有重要意义。目前，针对SAR图像的飞机目标检测算法主要包括基于传统图像处理技术的算法和基于深度学习技术的算法。其中，基于深度学习技术的算法又包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。传统的图像处理技术主要包括滤波、边缘检测、形态学处理等。这些方法在SAR图像中效果较差，因为SAR图像具有斑点噪声、相干斑干扰等特点。近年来，基于深度学习技术的算法在SAR图像目标检测中取得了较好的效果。其中，YOLOv8是一种常见的目标检测算法，具有速度快、精度高等优点。然而，直接应用于SAR图像的YOLOv8算法效果并不理想，需要针对SAR图像的特点进行改进。本文提出了一种基于改进YOLOv8的SAR图像飞机目标检测算法。具体步骤如下：数据预处理：由于SAR图像具有斑点噪声、相干斑干扰等特点，需要进行预处理，包括滤波、去噪、对比度增强等操作。这些操作可以有

SAR图像相干斑噪声抑制研究

摘要合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑噪声严重降低了图像的可解译度，影响了后续目标检测、分类和识别等应用。SAR图像的相干斑噪声是成像过程中出现的原理性缺陷。在过去的二十年里，国内外的诸多学者提出了大量抑制图像相干斑噪声的方法。其中大多数方法是利用一个定义好的滤波器窗口来估计相干斑图像局部噪声方差，然后在局部分别作滤波处理。结果表明这些方法在均匀的区域内能够大大削减相干斑噪声，而在非均匀区域内图像变得模糊或过于平滑而失去细节信息，降低了图像的空间分辨率，图像的解译性因此变差。理想的降噪方法是能在很好地保留边缘和细节信息的前提下抑制相干斑噪声。本论文的研究内容：（1）首先介绍了SAR图像及其噪声的国内外研究动态，然后简述了SAR图像噪声的形成机理。（2）重点对SAR图像相干斑的抑制算法进行了研究，对经典斑点噪声抑制算法(卷积滤波中的中值滤波；还有基于统计估计理论的Lee滤波算法及其增强算法、Kuan滤波算法、Frost滤波算法、小波滤波算法、均值滤波算法等)进行了原理说明。（3）对中值滤波、均值滤波还有Lee滤波算法及其增强算法用matlab软件编程实现。（4）结合实例，将各种算法的处理结果进行了分析和比较，对其效果和优缺点进行了评价。关键词：合成孔径雷达,噪声抑制,效果评价

ABSTRACT The presence of speckle noise in the synthetic aperture radar (SAR)images。severely restricts the appl ication of the coherent images．Speckle noise is generated by the coherent processing of radar signals．During the past two decades，many speckle reduction techniques have been developed for removing ospeckle．An ideal algorithm should smooth the speckle without blurred edges and fine detail．But most algorithms cannot satisfy these two demands very well． This paper the research content: (1) First introduced the SAR and the noise of the image research dynamic, then briefly introduced the formation mechanism of the SAR image noise. (2) Focus on studying the algorithm of image noise suppression of SAR spots, introduced the principle of the classic spots noise suppression algorithm ( the convolution filter median filtering, and based on the statistical estimation theory of filter algorithm and its enhancement algorithm Lee Kuan, filter algorithm, Frost filter algorithm, wavelet filter algorithm, average filtering algorithm, etc). （4）The median filtering, average filtering and Lee filter algorithm and its enhancement algorithm using matlab software programming realization. (3) Combined with an example, all with the result of the algorithm is analyzed and compared, evaluated their effects, advantages and disadvantages. Keywords: SAR, Noise inhibition,Effect evaluation