本文關(guān)鍵詞：極化SAR相干斑抑制的非局部加權(quán)最小均方誤差濾波算法

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【摘要】：目的相干斑的存在嚴(yán)重影響了極化合成孔徑雷達(dá)(Pol SAR)的影像質(zhì)量。對相干斑的抑制是使用SAR數(shù)據(jù)的必不可少的預(yù)處理程序。提出一種基于非局部加權(quán)的線性最小均方誤差(LMMSE)濾波器的極化SAR濾波的方法。方法該方法的主要過程是利用非局部均值的理論來獲取LMMSE估計(jì)器中像素樣本的權(quán)重。同時(shí),在樣本像素的選取過程中,利用待處理像素的極化散射特性和鄰域塊的異質(zhì)性來排除不相似像素以加速算法,同時(shí)達(dá)到保持點(diǎn)目標(biāo)和自適應(yīng)調(diào)節(jié)塊窗口大小的目的。結(jié)果模擬影像和真實(shí)影像上進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用這種方法濾波后影像的質(zhì)量得到明顯改善。和傳統(tǒng)的LMMSE算法相比,無論是單視的影像還是多視的影像,本文方法去噪結(jié)果的等效視數(shù)都高出8視以上;峰值信噪比也提升了5.8 d B。同時(shí),去噪后影像分類的總體精度也達(dá)到了83%以上,該方法的運(yùn)行效率也比非局部均值算法有了較大提升。結(jié)論本文方法不僅能夠有效抑制相干斑噪聲,還能較好地保持邊緣和細(xì)節(jié)信息以及極化散射特性。這將會為后續(xù)高效利用SAR數(shù)據(jù)提供保障。
【作者單位】： 武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院;武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 極化合成孔徑雷達(dá) 相干斑噪聲 非局部均值 線性最小均方誤差濾波器
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41271376) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863)基金項(xiàng)目(2013AA12A301)
【分類號】：TN957.52
【正文快照】： 處理像素鄰域窗口的差異性所獲得,差異越大,權(quán)重0引言越小。在傳統(tǒng)的基于LMMSE的濾波算法中,為了獲斑點(diǎn)噪聲是主動(dòng)式成像系統(tǒng)所固有的,極化合得更準(zhǔn)確的LMMSE估計(jì)器參數(shù),通常的做法都是成孔徑雷達(dá)(PolS AR)系統(tǒng)也不例外。相干斑噪聲在局部窗口內(nèi)選取相似的像素對中心像素來進(jìn)

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：765151