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自适应非局部极化SAR影像去噪算法
文献摘要：
针对极化合成孔径雷达(PolSAR)影像存在较严重的相干斑噪声问题,该文提出一种 自适应非局部去噪算法.定义和计算PolSAR影像像素的粗糙度,据此自适应确定搜索窗口的尺度;在搜索窗口内结合子块像素协方差矩阵的统计特征进行相似块匹配,筛选同质像素;计算像素的统计概率值,来衡量像素是代表性样本的可能性,在此基础上确定滤波权重;利用线性滤波器对极化协方差矩阵进行加权平均实现影像去噪.利用高分三号PolSAR影像数据验证提出算法的有效性,并将本文算法与3种对比算法的降噪结果进行定性和定量比较分析,结果表明,该文提出算法在较好抑制相干斑噪声的同时,也能更好地保持地物目标的结构信息和极化特征.
文献关键词：
极化SAR;相干斑抑制;相似块匹配;粗糙度;代表性样本
中图分类号：
作者姓名：
李玉;王姝运;赵泉华;王光辉
作者机构：
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新 123000;自然资源部国土卫星遥感应用中心,北京 100048
文献出处：
引用格式：
[1]李玉;王姝运;赵泉华;王光辉-.自适应非局部极化SAR影像去噪算法)[J].测绘科学,2022(05):73-82
A类：
B类：
非局部,去噪算法,对极,极化合成孔径雷达,PolSAR,相干斑噪声,噪声问题,像素,粗糙度,口内,合子,协方差矩阵,统计特征,相似块匹配,统计概率,代表性样本,线性滤波,滤波器,加权平均,高分三号,影像数据,数据验证,对比算法,降噪,定性和定量,定量比较,地物,结构信息,相干斑抑制
AB值：
0.355975
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