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基于2-D混合变换与滤波的SAR图像处理的开题报告一、研究背景合成孔径雷达（SAR）是一种主动式遥感技术，可以获得具有高分辨率的地物表面反射信号。SAR采集的数据具有遥感技术中独特的特点：具有极高的空间与时间分辨率，可以穿透云层和地地的遮挡，在军事、环境监测、地质勘探、灾害监测等领域具有广泛的应用。SAR数据由于受到噪声及多普勒仪器等因素的影响，存在一定的噪声和失真，这就需要进行一定的预处理。其中，图像去噪是SAR图像处理的重要环节之一，既可以提高图像质量，又有助于后续的图像分析和应用。二、研究目的和意义现有的图像去噪方法主要有基于小波变换的方法和基于统计学的方法。小波变换去噪方法在SAR图像处理中应用广泛，但由于存在多种小波函数，难以选择适合的小波函数进行去噪，且在去噪效果中往往存在较大差别。而基于统计学的方法往往需要进行大量的先验知识和样本分布数据的拟合，复杂度较高。本研究拟采用基于2-D混合变换与滤波的SAR图像处理方法，通过对SAR图像进行2-D混合变换（如DCT、DST、Walsh变换等）和滤波操作对图像进行去噪处理。三、研究内容和技术路线本研究拟采用以下技术路线进行研究：1.收集SAR数据和实验验证本研究将利用SAR数据收集平台，获取SAR图像数据，在不同处理方法下对SAR图像进行去噪处理，并采用定量评价方法进行对比分析，验证所提出方法的有效性。2.2-D混合变换本研究将针对SAR图像的特点，采用DCT（离散余弦变换）、DST（离散正弦变换）、Walsh等2-D混合变换算法，将SAR图像进行变换处理，进而得到新的变换域图像。3.滤波处理针对所得的变换域图像，本研究将采用不同的滤波算法，包括中值滤波、小波域滤波、自适应区域滤波等，对图像进行去噪处理。4.定量评价方法本研究将采用RMSE等定量评价方法，对所得的图像进行比较和分析，验证所提出方法的优劣性，为实际应用提供参考依据。四、预期成果本研究预计将提出一种基于2-D混合变换和滤波的SAR图像去噪方法，能够有效地减少SAR图像中的噪声及失真，提高图像质量，进而为SAR图像分析及应用提供基础支持。本研究的成果将主要包括以下方面：1.提出基于2-D混合变换和滤波的SAR图像去噪方法；2.对比分析基于2-D混合变换和滤波的SAR图像去噪方法与传统方法的差异；3.设立标准实验验证方法，验证所提出方法的优越性和有效性。五、研究难点1.2-D混合变换算法的选择，以及变换域中不同信息的抽取与处理；2.滤波算法的设计与选择，针对SAR图像的特点进行合适的处理；3.评价指标的选择和定量方法的标准化。六、参考文献[1]李凌,何宇荣,蔡文强,徐国林.SAR图像混沌分形噪声滤波方法研究[J].传感器技术,2017,30(7):868-872.[2]王新远,陈雯.基于2-D的混合变换和信息熵的图像去噪算法研究[J].计算机工程与应用,2015,51(3):80-83.[3]迟笑.基于小波变换的SAR图像去噪

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