基于小波-Contourlet变换的SAR图像处理的任务书.docx

基于小波-Contourlet变换的SAR图像处理的任务书
1.研究背景和目的
合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR）是一种通过电磁波向目标发射、接收回波，再通过信号处理合成高分辨率图像的先进技术。SAR图像具有对地面覆盖情况高分辨率、天气条件无影响、即使在夜晚或云层下仍能工作等优点，因此广泛用于土地利用、资源调查、灾害监测等领域。但是，SAR图像也存在一些问题，如噪声影响、图像边缘模糊等。
为了解决这些问题，人们逐渐将小波变换和Contourlet变换引入SAR图像处理中。小波变换可以将信号分解成不同尺度的子波，并且具有良好的时频局部性和多分辨性。而Contourlet变换则可以提高图像的局部方向性，进一步减少图像边缘模糊现象。因此，基于小波-Contourlet变换的SAR图像处理成为目前研究的热点之一。
本研究的目的是探究基于小波-Contourlet变换的SAR图像处理技术，研究其应用效果和优化方法，进一步提高SAR图像的质量和应用范围。
2.研究内容和方法
2.1研究内容
本研究将以小波-Contourlet变换为基础，结合数学理论和图像处理方法，从以下方面展开SAR图像处理研究：
1.小波变换在SAR图像处理中的应用研究，探究小波变换技术在影像去噪、降维、重构等方面的优势，并对比其他常见的图像处理方法，分析其适用性和优势劣势。
2.Contourlet变换在SAR图像处理中的应用研究，研究其在进一步提高图像方向性、减少边缘模糊方面的优势，并对比其他常见的图像处理方法，分析其适用性和优势劣势。
3.小波-Contourlet变换在SAR图像处理中的应用研究，结合小波变换和Contourlet变换的优势，探究二者结合后在SAR图像去噪、边缘提取、特征提取等方面的好处，并与其他方法进行对比分析。
4.基于小波-Contourlet变换的SAR图像分类和识别研究，通过对SAR图像特征的提取和分类算法的设计，进一步提高SAR图像的分类和识别精度。
2.2研究方法
本研究将采取以下方法：
1.理论研究，对小波-Contourlet变换技术进行深入剖析，探究其在SAR图像处理中的具体应用方法和优势；
2.算法设计，将小波-Contourlet变换技术应用到实际SAR图像处理中，编写相应的算法进行处理和验证；
3.实验分析，利用SAR图像处理的标准测试集，对不同方法进行对比分析，评估小波-Contourlet变换在SAR图像处理中的应用效果和优化方法。
3.研究意义
本研究的意义在于：
1.探究小波-Contourlet变换技术在SAR图像处理中的应用方法和优势，为SAR图像处理方向提供更多的可选方法；
2.提出基于小波-Contourlet变换的SAR图像处理算法，实现对SAR图像的去噪、边缘提取、特征提取等处理方法的优化，从而提高SAR图像的质量和精度；
3.为进一步开展SAR图像分类和识别工作提供可行的技术方案和实验经验，推动SAR技术在地大资源管理、气象灾害监测等领域的应用。