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(dá)(SAR)只能獲得特定極化方式下的雷達(dá)反射系數(shù),提供的目標(biāo)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(hào),提供更豐富的地物目標(biāo)散射信息。隨著極化SAR成像技術(shù)的投入使用,人們逐漸意識(shí)到了極化SAR系統(tǒng)在國民經(jīng)濟(jì)和軍事領(lǐng)域的重要作用。然而極化SAR圖像遭受著嚴(yán)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(zhì)量,而且給目標(biāo)識(shí)別、檢測(cè)以及分類等應(yīng)用帶來困難。
　　非局部均值濾波器利用圖像的冗

2、余信息,計(jì)算圖像塊之間的結(jié)構(gòu)相似性。結(jié)構(gòu)相似性的使用取決于塊規(guī)則性假設(shè):相似的塊有相似的中心點(diǎn),但是該假設(shè)在一些對(duì)比度明顯的邊緣以及亮點(diǎn)目標(biāo)等異質(zhì)區(qū)域并不成立。本文通過對(duì)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(jié)合圖像的同質(zhì)相似性和結(jié)構(gòu)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(jì)檢驗(yàn)似然比構(gòu)造形狀自適應(yīng)塊,然后分別計(jì)算基于方形塊和形狀

3、自適應(yīng)塊的結(jié)構(gòu)相似性權(quán)值和同質(zhì)相似性權(quán)值,得到混合相似性權(quán)值,通過加權(quán)平均得到極化SAR圖像的降斑結(jié)果。通過對(duì)真實(shí)極化SAR圖像和合成極化SAR圖像的實(shí)驗(yàn)表明,該方法不僅能夠抑制同質(zhì)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(xì)節(jié)。
　　(2)結(jié)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