基于混合塊相似性的極化SAR相干斑抑制研究.pdf

1、傳統(tǒng)的單極化合成孔徑雷達(SAR)只能獲得特定極化方式下的雷達反射系數(shù),提供的目標散射信息有限,而極化SAR卻能獲得多種極化組合方式下的回波信號,提供更豐富的地物目標散射信息。隨著極化SAR成像技術的投入使用,人們逐漸意識到了極化SAR系統(tǒng)在國民經(jīng)濟和軍事領域的重要作用。然而極化SAR圖像遭受著嚴重相干斑噪聲的干擾,相干斑噪聲不僅腐蝕圖像,降低圖像質量,而且給目標識別、檢測以及分類等應用帶來困難。
　　非局部均值濾波器利用圖像的冗

2、余信息,計算圖像塊之間的結構相似性。結構相似性的使用取決于塊規(guī)則性假設:相似的塊有相似的中心點,但是該假設在一些對比度明顯的邊緣以及亮點目標等異質區(qū)域并不成立。本文通過對多視極化SAR數(shù)據(jù)相干斑噪聲模型和非局部均值的分析和研究,提出了兩種相干斑噪聲抑制算法,主要工作如下:
　　(1)結合圖像的同質相似性和結構相似性,提出了一種基于混合塊相似性的極化SAR圖像降斑算法。利用統(tǒng)計檢驗似然比構造形狀自適應塊,然后分別計算基于方形塊和形狀

3、自適應塊的結構相似性權值和同質相似性權值,得到混合相似性權值,通過加權平均得到極化SAR圖像的降斑結果。通過對真實極化SAR圖像和合成極化SAR圖像的實驗表明,該方法不僅能夠抑制同質區(qū)域的相干斑噪聲,而且能夠改善 pretest濾波的不足,即隨著塊大小和搜索窗大小的增加,pretest濾波不能夠較好的保持細節(jié)。
　　(2)結合Lee濾波和非局部均值濾波,提出了一種基于NLM和分布式Lee濾波的極化SAR圖像降斑算法。Lee濾波利用