SAR图像相干斑噪声迭代滤波算法研究的任务书任务书：一、研究背景合成孔径雷达（SAR）是一种非常重要的地球观测遥感技术，在军事、民用等领域有广泛的应用。相干斑是SAR图像处理中的一个重要问题，常常影响图像的视觉效果和后续应用效果。为了较好地去除SAR图像中的相干斑噪声，本研究提出一种基于迭代滤波算法的相干斑噪声去除方法。二、研究内容本研究将以SAR图像处理中的相干斑问题为研究重点，研究基于迭代滤波算法的相干斑噪声去除方法，并开展如下研究内容：1.分析相干斑现象形成的原因及特征，并总结已有的相干斑滤波算法。2.研究迭代滤波算法的原理及特点，分析其在相干斑噪声去除中的应用前景。3.建立基于迭代滤波算法的相干斑去噪模型，设计相应的算法流程。4.在Matlab等数学软件平台上实现相干斑去噪算法，对真实SAR图像进行测试验证，并与其他主要的相干斑滤波算法进行对比分析。5.对研究结果进行分析，得出结论并提出未来工作的展望。三、研究目标1.研究基于迭代滤波算法的相干斑噪声去除方法，取得较好的去斑效果。2.对已有的相干斑滤波算法进行总结与分析，并根据研究结果提出改进意见。3.掌握SAR图像相干斑噪声去除的基本理论与方法，为后续相关研究提供支撑。四、研究方法1.对SAR图像相干斑噪声去除现象进行研究，总结其形成原因及特征。2.分析常用的相干斑去噪算法，并研究迭代滤波算法的原理及其在相干斑去噪中的应用。3.建立基于迭代滤波算法的相干斑去噪模型，并进行算法流程设计。4.在Matlab等数学软件平台上实现相干斑去噪算法，并对真实SAR图像进行测试验证，与其他主要的相干斑滤波算法进行对比分析。5.对研究结果进行分析，得出结论并提出改进意见。五、研究计划1.第1-2个月：分析相干斑形成原因及特征，总结常用的相干斑去噪算法，并初步研究迭代滤波算法的理论基础和应用前景。2.第3-4个月：建立基于迭代滤波算法的相干斑去噪模型，并设计相应的算法流程。3.第5-6个月：在Matlab等数学软件平台上实现相干斑去噪算法，并进行验证。4.第7-8个月：对研究结果进行分析，并与其他主要的相干斑滤波算法进行对比分析。5.第9-10个月：对研究结果进行总结与分析，得出结论并提出未来工作的展望。六、论文撰写1.第11-12个月：按照学校要求完成论文撰写及答辩。七、参考文献1.芦轶群,范恢毅.基于最小方差滤波的SAR图像多尺度分解去噪算法[J].电子学报,2016,44(11):2627-2633.2.陈誉,沈云峰,李彦娜,等.基于折叠后退步噪声吸收算法的SAR相干斑抑制[J].光电技术应用,2018,33(2):235-240.3.温智杰,李晓明.一种新的SAR图像相干斑滤波算法[J].宇航学报,2008,29(1):297-302.4.陈啸,庄同苏,李霞,等.基于中值滤波及窗口归一化的相干斑抑制方法[J].计算机与数字工程,2017(10):1848-1854.5.Shao,Y.,Shi,J.M.,Cong,F.,etal.TheSARimagefilteringalgorithmbasedonadaptivesmoothwindow[J].ActaGeodaeticaetCartographicaSinica,2011,40(2):254-258.