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基于同质像素预选择的极化SAR图像非局部均值滤波 总被引:1,自引:0,他引:1
该文针对在极化合成孔径雷达(PolSAR)图像相干斑抑制过程中结构特征和极化散射特性保持的难题,提出一种基于同质像素预选择的非局部均值滤波算法(NLM-HPP)。该算法结合像素统计特性和极化散射机制选择滤波同质像素,并引入结构损失函数提高非局部均值(NLM)算法中像素间相似性度量的准确性,最后用改进的相似性度量对同质像素的协方差矩阵进行加权平均,实现对PolSAR图像的相干斑抑制。对真实PolSAR数据进行的实验结果表明,与现有的Refined Lee滤波、基于散射模型的滤波方法和两种非局部均值滤波相比,此方法在有效滤除相干斑点的同时能更好地保持PolSAR图像的结构信息和极化信息。 相似文献
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针对极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)图像在相干斑抑制过程中面临的结构信息和极化散射信息保持的问题,通过分析PolSAR图像的结构特性和极化特性,建立一种结构特征提取方法,并提出一种采用混合特征相似性的极化SAR图像降噪算法.该算法将图像的结构信息和极化散射信息与降噪过程相融合,能够在抑制相干斑噪声的同时,实现降噪后图像的结构信息和极化信息的有效保持.实测机载极化SAR数据的实验结果验证了算法的有效性. 相似文献
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为了提高全极化合成孔径雷达(PolSAR)图像中城区建筑物的检测精度,该文提出一种基于人造目标散射非平稳性和极化相干系数比的建筑物检测新方法。该方法首先对PolSAR图像进行滤波和方位向时频分解,得到多个子孔径图像,然后结合方位向非平稳性检测和极化相干系数比来判断某个像素是否为建筑物。该文通过引入一种新的极化相干系数比从而使获取的建筑物检测结果优于传统非平稳性检测方法,能够有效去除具有布拉格散射的自然地物虚警从而提高检测精度。星载和机载PolSAR数据实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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抑制SAR图像相干斑的迭代方向滤波算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为保护SAR图像边缘特征并有效提高对乘性相干斑噪声的抑制性能,该文提出一种基于迭代方向滤波的抑制图像相干斑新算法。该算法先借助高斯-伽马平行窗估计出的比率边缘强度映射(ESM)与方向信息,自适应地控制各向异性高斯核(AGK),生成沿ESM方向分布的具有各向异性支撑区域的局域窗。然后将SAR图像多种局部统计参量联合作为衰减因子,形成与SAR图像区域分布特性相适应的负指数衰减型加权系数,进而将负指数衰减型加权系数与局域窗带方向的各向异性支撑区域结合形成局域加权的方向滤波。最后对SAR图像迭代地进行方向滤波即可实现带边缘保护的相干斑抑制。实验结果表明,与多种抑斑算法相比,该文算法在SAR图像抑斑与边缘保护方面均获得了更好的性能。 相似文献
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基于自动筛选的POLSAR图像快速相干斑抑制算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有 POLSAR 图像相干斑抑制算法存在的问题,本文提出了一种基于像素筛选的快速类多视平均相干斑抑制新算法.该算法以一个矩形滑动窗对 POLSAR 图像进行逐点扫描,对每一个当前测试像素,首先判断它是否为点、线目标,若是则直接进入下一个测试像素;其次,若不是,则对当前滑动窗内像素进行筛选;最后,利用筛选出的与当前测试像素的主散射机制相同的均匀区像素来对当前测试像素进行 LLMMS 滤波.由于该算法基于最大似然(ML)纹理筛选均匀区像素,降低了相干斑噪声的影响;采用目标散射相似性对均匀区像素进行散射机制鉴别,保持了目标主散射机制.理论分析和实测数据的实验结果均验证了本文算法在兼顾算法运算效率、相干斑抑制效果和边缘纹理、小线目标、目标主散射机制等目标信息保持方面的有效性. 相似文献
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考虑到极化合成孔径雷达(PolSAR)图像标注信息量低以及相干斑噪声难以消除的问题,该文从鲁棒统计学习的角度提出了一种基于Pin-SVM的极化SAR图像鲁棒分类方法,根据极化SAR图像的散射特性和地物的纹理特性,通过求解两类样本之间的最大分位数距离来确定分类超平面,在无需迭代的前提下得到更加鲁棒的分类结果。相比传统的基于最大间隔的极化SAR图像分类算法,该文所提算法一方面在对极化SAR图像提取到的特征中包含的噪声具有更好的鲁棒性,另一方面对于训练样本的抽样范围不敏感,即重采样具有更好的鲁棒性。利用EMISAR的Foulum地区极化SAR数据进行了算法验证,多种情况的对比实验的结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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基于差异度的极化SAR相干斑抑制效果评估 总被引:1,自引:0,他引:1
相干斑抑制是极化SAR图像解译和信息提取的基础。针对采用极化特征图对极化SAR图像相干斑抑制算法极化信息保持能力定性评估的不足,本文提出一种基于差异度的相干斑抑制效果评估方法。该方法通过比较相干斑抑制前后目标区域的差异度,实现相干斑抑制算法对目标极化信息保持能力的定量评估。在评估过程中采用分别先对目标区域内每个像素做差异度后求平均的方法,代替传统的先将目标区域内像素K矩阵求平均后求极化特征图的方法,避免了先对各个像素做平均带来的二次估计。对通过极化特征图判断性能接近的不同相干斑抑制算法,得到更为精确的评估结果。最后选取三类典型相干斑抑制算法,分别对仿真数据和实测ESAR数据中的面目标和点目标进行评估,验证了方法的有效性。 相似文献
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Jong-Sen Lee Grunes M.R. Schuler D.L. Pottier E. Ferro-Famil L. 《Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on》2006,44(1):176-187
A new concept in polarimetric synthetic aperture radar (POLSAR) speckle filtering that preserves the dominant scattering mechanism of each pixel is proposed in this paper. The basic principle is to select pixels of the same scattering characteristics to be included in the filtering process. To achieve this, the algorithm first applies the Freeman and Durden decomposition to separate pixels into three dominant scattering categories: surface, double bounce, and volume, and then unsupervised classification is applied. Speckle filtering is performed using the classification map as a mask. A single-look or multilook pixel centered in a 9 /spl times/ 9 window is filtered by including only pixels in the same and two neighboring classes from the same scattering category. This filter is effective in speckle reduction, while perfectly preserving strong point target signatures, and retains edges, linear, and curved features in the POLSAR data. The effect of speckle filtering on scattering characteristics, such as entropy, anisotropy, and alpha angle, will be discussed. 相似文献
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极化定标是多极化合成孔径雷达(PolSAR)系统获取真实目标极化散射矩阵的必要步骤。文中针对极化定标过程中存在的极化隔离度距离向空变特性,采用基于无源角反射器的极化定标算法作为仿真工具,对PolSAR系统极化隔离度绝对值及其空变范围对图像中极化隔离度的影响规律进行了分析。分析结果表明:当用于极化修正的极化误差矩阵与PolSAR系统自身极化隔离度不匹配时,极化修正将会使得修正后的图像极化隔离度变差。因此,在进行极化定标时,应当尽可能在定标场沿距离向布设一定间距的多组定标器,从而获取PolSAR系统在整个距离向成像带宽内的极化隔离度拟合曲线,在进行极化修正时对图像中距离向不同的像素点采用曲线中对应位置的极化误差矩阵进行修正,进而得到尽可能接近目标真实极化散射矩阵的估计值。 相似文献
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随着超高分辨率极化合成孔径雷达(PolSAR)图像数据的出现,有必要对PolSAR图像的去噪过程对于极化分解结果的影响进行评测。相干斑去噪过程的实施将对观测场景中的PolSAR图像原有极化属性产生不同程度的影响,这将会导致分解结果出现偏差。以非相干分解模型为评估对象,以喷气推进实验室(JPL)提供的开源机载超高分辨率PolSAR系统数据为实验样本,提出了一种利用绝对相对误差的定量评测方法。评测结果显示:对于超高分辨率图像,相干斑噪声的影响明显变小,分解窗口可相应的缩小为7×7的尺寸。研究结果对于PolSAR图像的后期遥感应用中的参数选择具有重要参考意义。 相似文献
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针对传统近邻传播(Affinity Propagation, AP)聚类算法使用欧式距离构建相似度矩阵,不能有效描述极化SAR数据复杂分布的问题,本文提出一种新的基于联合流形距离的AP聚类算法(CMD-AP) 用于极化SAR图像分类。首先将待分类极化SAR图像分割成若干超像素,在相应的极化特征基础上加入图像纹理特征,利用拉普拉斯特征映射算法对特征降维;然后结合相干矩阵Wishart流形和特征矢量欧式流形作为流形距离测度,构造相似性矩阵;最后利用上述相似性矩阵,采用AP聚类算法,对极化SAR图像进行分类。该算法充分考虑了极化SAR数据集潜在的流形结构,将联合的流形距离测度引入AP算法中。实验表明,本文算法提高了极化SAR图像的分类精度,具有更优的区域一致性和边缘保持效果。 相似文献