目录

1.课题概述

2.系统仿真结果

3.核心程序与模型

4.系统原理简介

4.1SAR 图像噪声模型

4.2 正则化算法基本原理

5.完整工程文件

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1.课题概述

       基于正则化算法的SAR图像去噪matlab仿真，仿真输出SAR图像去噪结果，正则化参数收敛曲线，同时对比不同噪声干扰下，图像去噪后的PSNR变化曲线。

2.系统仿真结果

（完整程序运行后无水印）

3.核心程序与模型

版本：MATLAB2022a

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%%
%step3:正则化处理
%step3:正则化处理
d     = 0.00000001;%迭代误差  
m     = 0.01;    %权值
timer = 40;      %迭代次数
[finalim,xx,yy]=func_process(Image_SAR_noise,d,m,timer);
subplot(223);imshow(finalim);title('提高分辨后的SAR信号');

%%
%step4:提取门限
%step4:提取门限
[r,c] = size(finalim);
for i=1:r
    for j=1:c
        if finalim(i,j)<150
           finalim(i,j) = 0;
        end
    end
end
subplot(224);imshow(finalim);title('门限处理后的最后结果');
%%
%绘制迭代曲线
figure;
plot(xx,yy,'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
title('正则参数的迭代过程');
grid on

%%PSNAR分析
[L1,L2]=size(Image_SAR);
dx=norm((double(finalim)-double(Image_SAR)),2).^2;
PSNR=10*log((255*255*L1*L2)/dx)
021_002m

4.系统原理简介

      合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）图像在许多领域都有着广泛的应用，如军事侦察、地形测绘、海洋监测等。然而，SAR 图像在获取过程中往往会受到各种噪声的干扰，这严重影响了图像的质量和后续的分析处理。正则化算法为 SAR 图像去噪提供了一种有效的方法。通过在去噪过程中引入先验知识和约束条件，正则化算法能够在抑制噪声的同时较好地保留图像的细节信息。

4.1SAR 图像噪声模型

4.2 正则化算法基本原理

       正则化参数的选择至关重要。如果过大，正则化项的作用会过强，导致图像过度平滑，丢失大量细节信息；如果过小，则噪声抑制效果不佳。常见的选择方法包括：

经验选择法：通过对大量实验图像进行处理，根据去噪效果手动选择合适的值。

交叉验证法：将图像分为训练集和验证集，通过在训练集上训练模型并在验证集上评估去噪效果，选择使验证集上性能最佳的值。

基于理论分析的方法：根据噪声的统计特性和正则化项的性质，通过数学推导来确定的取值范围或具体值。

5.完整工程文件

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