1. 研究目的与意义
研究背景：
1951年美国人wileyc第一个提出sar(合成孔径雷达)这个概念，它是一种能产生高分辨率遥感图像的相干系统，对接收到的连续不断的信号的幅值和相位进行处理进而产生图像。1953年夏天在美国michigan大学召开的一个暑期研讨会上，许多学者都明确提出了利用载机运动将雷达的实孔径天线等效为成大孔径阵列的概念，并且使人们认识到合成孔径方法有聚焦和非聚焦之分。1957年该大学实验室在军方的资助下研制出sar进行飞行试验，首次获得了聚焦sar图像，从此sar技术得到迅猛发展。
直至目前,社会科技的高速发展，影像分辨率的提高，sar的数据量呈级数增长，sar图像特殊的成像机理都增加了图像解译判断的难度。随着sar传感器分辨率的不断提高，传感器模式、波段和极化方式的多元化，sar影像中的目标信息也呈现爆炸性的增长，这一方面使得对地物信息进行更细致的解译和识别工作成为了可能，同时也使得地物特征的种类和不稳定性大为增加，因而传统的信息处理和应用方法已经不能满足实际应用的需要，必须对相关的关键技术进行攻关，加快数据处理速度，提高信息提取的精度。
2. 研究内容和预期目标
主要内容：通过了解SAR影像以及影像处理一系列过程，在熟悉SAR滤波技术的基本原理和算法之后，利用ENVI或ERDAS软件，matlab或其它编程软件，运用不同滤波算法针对雷达影像固有的斑点特征雷达进行影像实验，进行比较分析，然后通过一系列的滤波评价指标来评价滤波效果，找出何种滤波方法能较好保持原始图像的空间分辨率和纹理结构。
预期目标：本研究拟采用多种滤波方法，用matlab软件进行编程设计实验对SAR影像进行滤波处理，通过处理的结果进行比较分析，并采用极值、均值保持指数、等效视数和平滑指数等多个评价指标来对各种滤波结果进行定量的分析与比较，找出较好的适于雷达影像的处理方法。
3. 研究的方法与步骤
首先，对sar影像的几种常用的滤波方法，例如mean、frost、kuan、lee、gamma-map等滤波方法进行较为详细的介绍，了解各自的滤波公式以及原理。
（1）mean均值滤波：采用滤波窗口内所有像素灰度值的平均值来代替中心像值，均值滤波器具有很好的噪声平滑能力，噪声标准差按窗口内像元数的均方根降低。然而，均值滤波器进行平滑时对噪声和边缘信息不加区分，对非噪声像素即信号也进行了平滑，从而不可避免地导致了图像的整体模糊和分辨率下降。
（2）median中值滤波：采用滤波窗口内所有像素的中值来代替中心像素的值，它能有效地孤立斑点噪声。然而，这种滤波器存在边缘模糊，消除细的线性特征以及目标形状扭曲等常见问题。经中值滤波后的图像失真度较大，纹理等细节信息损失较严重。
4. 参考文献
[1]麦特尔编（孙洪等译）。合成孔径雷达图像处理。电子工业出版社，2005
[2]廖明生，林珲。雷达干涉测量原理与信号处理。北京：测绘出版社，2003
5. 计划与进度安排
一、研究工作准备阶段（2022-01-20——2022-03-24）：
2022-01-20——2022-03-15为准备工作阶段，包括查阅资料、实验数据收集等；
（准备有关matlab的书籍，查找关于sar影像滤波方法研究相关算法，如mean均值滤波、median中值滤波、lee滤波、frost滤波方法等，了解他们的具体原理）
