MiniSAR在无人机测绘、灾害监测、军事侦察等领域展现出巨大潜力。但其获取的影像常因雷达系统自身特性、复杂观测环境等因素，存在斑点噪声、热噪声、电磁干扰噪声等，导致影像模糊、细节丢失，影响目标识别与信息提取。因此，研究高效的MiniSAR影像去噪与增强技术至关重要，有助于提升影像质量，充分发挥MiniSAR的应用价值。
一、MiniSAR影像噪声类型与成因
1. 斑点噪声
斑点噪声是MiniSAR影像中最典型的噪声，源于雷达波在目标表面的相干散射。当雷达波照射到由大量微小散射体组成的目标区域时，不同散射体的回波信号相互干涉，导致影像中出现颗粒状的明暗斑点。其强度与影像中目标的后向散射系数相关，无法通过多次观测取平均的方法消除，严重影响影像的目视解译和后续处理。
2. 热噪声
热噪声主要产生于雷达接收系统内部。在雷达接收回波信号过程中，系统内的电子元件因热运动产生随机信号，叠加在回波信号上形成热噪声。热噪声的强度与温度、带宽等因素有关，温度越高、带宽越宽，热噪声越显著。
3. 电磁干扰噪声
在复杂的电磁环境中，MiniSAR会受到来自通信设备、工业设施等的电磁干扰。这些干扰信号与雷达回波信号混合，在影像上表现为条纹、亮点等噪声，干扰正常目标信息的提取，尤其在城市等电磁环境复杂的区域，电磁干扰噪声问题更为突出。
1. 传统去噪方法
（1）空域滤波
空域滤波是基于影像像素的空间邻域进行处理的方法。常见的如均值滤波，通过计算像素邻域内的均值替代该像素值，可有效抑制高斯噪声，但会导致影像边缘和细节模糊；中值滤波则用邻域内像素的中值替换当前像素，对椒盐噪声有较好的抑制效果，同时能较好地保留影像边缘信息。
（2）频域滤波
频域滤波是将影像从空域转换到频域，利用噪声和信号在频域上的不同特性进行处理。例如，低通滤波通过允许低频信号通过，抑制高频噪声信号，可去除影像中的高频噪声，但会使影像边缘等高频信息损失；高通滤波则相反，用于增强影像边缘，但可能放大噪声。
2. 模型驱动的去噪方法
（1）小波变换去噪
小波变换利用小波函数的多分辨率分析特性，将影像分解为不同尺度和频率的子带。通过对小波系数进行阈值处理，保留代表影像特征的大系数，抑制代表噪声的小系数，再进行逆变换重构影像，实现去噪。该方法能有效去除斑点噪声，同时较好地保留影像边缘和细节。
（2）非局部均值去噪（NLM）
NLM算法基于影像中存在大量相似结构的假设，通过计算像素间的相似性，对相似区域进行加权平均来实现去噪。它充分利用了影像的全局信息，在去除噪声的同时能较好地保留纹理细节，对斑点噪声有显著的抑制效果。
3. 数据驱动的深度学习去噪方法
（1）卷积神经网络（CNN）去噪
CNN通过构建多层卷积层和池化层，自动提取影像的特征。在去噪任务中，将含噪影像作为输入，通过训练网络学习噪声与干净影像之间的映射关系，输出去噪后的影像。其强大的特征提取能力使其在去除多种噪声方面表现出色，尤其适用于复杂噪声环境下的MiniSAR影像去噪。
（2）生成对抗网络（GAN）去噪
GAN由生成器和判别器组成，生成器负责生成去噪后的影像，判别器用于区分生成的影像和真实干净影像。通过两者的对抗训练，不断优化生成器，使其生成更接近真实干净影像的去噪结果，在处理具有复杂纹理和结构的MiniSAR影像时展现出独特优势。
1. 传统增强方法
（1）直方图增强
直方图均衡化通过对影像的灰度直方图进行调整，使影像灰度分布更均匀，增强影像的对比度，提高影像的目视效果，使目标更容易识别；直方图规定化则可将影像的直方图调整为特定的形状，以满足特定的应用需求。
（2）锐化增强
采用微分算子对影像进行处理，突出影像中的边缘和细节信息。例如，拉普拉斯算子通过计算像素的二阶导数，增强像素间的灰度变化，使影像边缘更加清晰，但可能放大噪声。
2. 基于深度学习的增强方法
（1）U-Net增强
U-Net网络结构采用编码 - 解码对称架构，在编码过程中提取影像的语义信息，解码过程中恢复影像的空间信息，同时通过跳跃连接将编码层与解码层对应位置的特征进行融合，能够有效增强影像的细节信息，提升影像的质量和分辨率。
（2）超分辨率增强
利用深度学习模型学习低分辨率影像与高分辨率影像之间的映射关系，通过对低分辨率MiniSAR影像进行重建，生成高分辨率影像。例如，基于卷积神经网络的超分辨率算法，通过多层卷积层提取影像特征，实现影像的超分辨率增强，为目标识别和分析提供更丰富的信息。
四、技术发展趋势与挑战
1. 多技术融合
将传统去噪增强方法与深度学习方法相结合，发挥各自优势。例如，先用传统方法对影像进行初步去噪，再利用深度学习模型进一步优化，提高去噪增强效果；或者将不同的深度学习算法进行融合，处理复杂噪声和多样化的影像增强需求。
2. 自适应处理
开发能够根据影像内容和噪声特性自动调整参数和算法的自适应去噪增强技术。通过实时分析影像的特征和噪声分布，动态选择最优的处理方法和参数，提高处理的效率和效果，满足不同场景下MiniSAR影像的处理需求。
3. 挑战
尽管MiniSAR影像去噪与增强技术取得了显著进展，但仍面临诸多挑战。一方面，MiniSAR影像的噪声特性复杂多变，现有方法难以在所有场景下都取得理想效果；另一方面，深度学习方法需要大量标注数据进行训练，而MiniSAR影像的标注成本高、难度大，限制了深度学习方法的进一步发展和应用。
本文对MiniSAR影像去噪与增强技术进行了全面综述，分析了噪声类型与成因，总结了传统和新兴的去噪增强方法。随着技术的不断发展，多技术融合和自适应处理将成为未来的主要发展方向。
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