【摘要】：噪聲抑制是極化合成孔徑雷達(dá)(PolSAR)數(shù)據(jù)處理中的重要步驟,首次將矩陣的對(duì)數(shù)累積量應(yīng)用于PolSAR去噪當(dāng)中,由數(shù)據(jù)點(diǎn)的子視數(shù)據(jù)集計(jì)算濾波系數(shù)并結(jié)合非局部方法的思想實(shí)現(xiàn)了PolSAR的斑點(diǎn)噪聲抑制。所用方法基于非局部策略選取同質(zhì)區(qū)域,然后利用相干矩陣對(duì)數(shù)累積量計(jì)算得到的濾波系數(shù)進(jìn)行加權(quán)濾波。該方法的優(yōu)點(diǎn)在于同質(zhì)區(qū)域選取和濾波系數(shù)的計(jì)算均是針對(duì)相干矩陣進(jìn)行的,相對(duì)于僅使用主對(duì)角線上的元素或SPAN圖像,其對(duì)極化數(shù)據(jù)的處理更具合理性。與其他PolSAR去噪算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在有效平滑同質(zhì)區(qū)域的同時(shí),能夠更好地保留地物結(jié)構(gòu)、細(xì)節(jié)以及紋理信息,并能更好地保持?jǐn)?shù)據(jù)的極化相關(guān)性。
[Abstract]:Noise suppression is an important step in (PolSAR) data processing of polarimetric synthetic aperture radar. The logarithmic cumulant of matrix is applied to PolSAR denoising for the first time. The speckle noise suppression of PolSAR is realized by calculating the filter coefficient from the sub-view dataset of the data points and combining the idea of nonlocal method. The method is based on the nonlocal strategy to select the homogeneous region and then use the logarithmic cumulant of the coherent matrix to calculate the filter coefficient for weighted filtering. The advantage of this method is that the selection of homogeneous region and the calculation of filtering coefficients are based on the coherent matrix, and the processing of polarization data is more reasonable than using only elements or SPAN images on the main diagonal line. Compared with other PolSAR denoising algorithms, the experimental results show that the proposed method not only smoothes the homogeneous region effectively, but also preserves the structure, details and texture information of the ground objects, as well as the polarimetric correlation of the data.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)智能感知與圖像理解教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室智能感知與計(jì)算國(guó)際聯(lián)合研究中心;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2013CB329402) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61271302) 高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計(jì)劃項(xiàng)目(B07048) 教育部長(zhǎng)江學(xué)者和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(IRT1170)
【分類號(hào)】：TN957.52

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本文編號(hào)：2387011