本文關鍵詞：極化SAR相干斑抑制的非局部加權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重影響了極化合成孔徑雷達(Pol SAR)的影像質量。對相干斑的抑制是使用SAR數(shù)據(jù)的必不可少的預處理程序。提出一種基于非局部加權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估計器中像素樣本的權重。同時,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性來排除不相似像素以加速算法,同時達到保持點目標和自適應調節(jié)塊窗口大小的目的。結果模擬影像和真實影像上進行的實驗結果表明,采用這種方法濾波后影像的質量得到明顯改善。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,去噪后影像分類的總體精度也達到了83%以上,該方法的運行效率也比非局部均值算法有了較大提升。結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】： 武漢大學資源與環(huán)境科學學院;武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室;
【關鍵詞】： 極化合成孔徑雷達 相干斑噪聲 非局部均值 線性最小均方誤差濾波器
【基金】：國家自然科學基金項目(41271376) 國家高技術研究發(fā)展計劃(863)基金項目(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,為了獲斑點噪聲是主動式成像系統(tǒng)所固有的,極化合得更準確的LMMSE估計器參數(shù),通常的做法都是成孔徑雷達(PolS AR)系統(tǒng)也不例外。相干斑噪聲在局部窗口內選取相似的像素對中心像素來進

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