极化SAR相干斑抑制极化白化滤波器

相干斑抑制是合成孔径雷达(SAR)图像和极化SAR图像后处理的首要问题。该文针对最优的极化相干斑抑制滤波器极化白化滤波器(PWF)仅输出一个强度图像的缺陷,对 PWF进行了改进,得到了各个极化通道的强度图像。     

多视极化SAR图象相干斑抑制的研究

本文研究多视极化合成孔径雷达（ＳＡＲ）图象的相干斑抑制，提出多视极化白化滤波（ＭＰＷＦ）法，并进一步将它发展成具有多通道输出的全极化滤波器。本文还定量地分析了ＭＰＷＦ方法抑制相干斑的能力，并在理论上同全功率法，加权法和功率均衡法进行了比较。应用ＮＡＳＡ／ＪＰＬ机载Ｌ波段四视全极化ＳＡＲ数据的试验结果验证了所提方法的有效性和优越性，也说明了ＭＰＷＦ处理能显著地提高ＳＡＲ图象的分类精度。     

基于极化SAR相干斑模型的非局部均值相干斑抑制

随着高分辨率和极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, Pol-SAR)技术的发展,Pol-SAR应用前景越来越广阔,但是Pol-SAR数据中相干斑噪声的存在,严重影响了后续目标分类、目标检测和识别跟踪等应用。针对Pol-SAR相干斑去噪问题,提出了基于Pol-SAR相干斑模型的形状自适应非局部均值滤波算法。该算法对于极化协方差矩阵C的对角线元素和非对角线元素分别进行处理,对对角线元素按照乘性噪声模型处理,计算复相关系数,再对非对角线元素进行处理。实验结果表明,所提算法在极化SAR相干斑抑制上具有良好的效果。     

多视极化SAR图象相干斑抑制的研究

本文研究多视极化合成孔径雷达(SAR)图象的相干斑抑制,提出多视极化白化滤波(MPWF)法,并进一步将它发展成具有多通道输出的全极化滤波器。本文还定量地分析了MPWF方法抑制相干斑的能力,并在理论上同全功率法、加权法和功率均衡法进行了比较。应用NASA/JPL机载L波段四视全极化SAR数据的试验结果验证了所提方法的有效性和优越性,也说明了MPWF处理能显著地提高SAR图象的分类精度。     

基于差异度的极化SAR相干斑抑制效果评估

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。      

基于ICA-SCS算法的极化SAR图像相干斑抑制

该文提出了采用基于独立分量分析的稀疏编码收缩(ICA-SCS)算法进行极化SAR图像相干斑抑制的新方法,结合软门限算子,有效抑制了图像中的相干斑噪声,保留了极化信息。实验结果表明,该算法具有较好的边缘保持和噪声抑制能力。     

基于体散射约束的极化SAR相干变化检测方法

相干变化检测(CCD)利用场景中变化区域的失相干特性进行检测,而场景中存在的体散射植被区域及低信噪比区域也呈现低相干特性,对待检测变化区域形成干扰。该文提出一种极化SAR CCD方法,首先利用变化前后SAR图像间的极化相干信息建立加权迹相干统计量,然后利用各个SAR图像内极化通道间的相干信息,通过建立混合GEV分布模型,采用改进EM算法求解各分量参数,建立体散射约束项,最后结合散射功率变化约束项构建极化CCD检验统计量。该方法可在不影响检测性能情况下排除干扰。该文采用变化前后的两幅L波段全极化SAR图像进行方法验证,实验结果及指标参数验证了该方法的正确性与有效性。     

一种新的高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制算法

提出了一种新的基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达图像相干斑噪声抑制的算法。首先从SAR图像相干斑噪声产生的机理出发，论述了通过传统的滤波方法在抑制高分辨率SAR图像的相干斑噪声时，损失了大量的边缘信息和纹理细节而采用小波变换降噪的优越性和必要性；其次论述了在小波域中如何利用高频局部的统计特性和分解尺度大小来选取滤波窗口尺寸进行滤波；最后通过实验结果说明了该方法比采用传统的固定窗来实现对高分辨率SAR图像的降噪、保留边缘信息和纹理细节有着更好的性能。     

一种新的SAR图像相干斑抑制算法

针对经典局域统计自适应滤波器的窗口大小问题,提出了一种新的用于抑制合成孔径雷达图像相干斑噪声的滤波算法.基于SAR图像的统计特性,窗口大小根据区域特征自动调整,尽可能将窗口调整为包含同一均匀区域,从而在保持细节的同时尽最大可能地抑制斑点噪声.实验结果表明,本算法不仅有效抑制了SAR图像的相干斑,保持图像的边缘细节.而且有着良好的图像视觉效果.     

SAR相干斑AWMAP抑制算法

MAP滤波器是一种常用的抑制SAR图像相干斑噪声的滤波器。针对SAR图像的特点提出了一种自适应窗口MAP算法（AWMAP），它根据窗内像素点的统计特征自适应调节窗口大小来增强噪声抑制性能。实际SAR图像处理表明，AWMAP算法在抑制噪声斑点和保留图像细节方面较原方法都有较大的改进和提高。     

基于统计理论的SAR图像斑点噪声滤波算法分析

合成孔径雷达图像固有的斑点噪声严重降低了图像的可解译程度,影响了后续目标检测、分类和识别等应用。文中通过对基于统计理论的SAR图像斑点噪声滤波方法进行比较分析,得出单个滤波器难以从去噪和边缘保持方面均达到最佳效果的结论。     

基于一种新的同态滤波算法的散斑噪声压缩

提出一种新的用于压缩散斑噪声的同态滤波算法。它在同态变换后寻求滤波窗中的最均匀区域,以其灰度均值替代滤波窗中心像素值,重复迭代至其值基本不变,最后作同态变换的逆变换。仿真结果表明它较好的保持了图像的边缘和较有效地抑制了散斑噪声     

系统误差对点目标极化散射测量的影响

首先推广了现有极化定标模型。在此基础上，评估了极化通道幅相不平衡、天线串扰、法拉第旋转、指向误差角、干扰和系统环境噪声对点目标全极化散射测量的影响，并考虑科学研究和应用需求对上述参数的约束条件，从而得到对极化合成孔径雷达系统设计和极化定标有参考价值的结论。     

采用混合特征相似性的极化SAR图像降噪算法

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.     

SAR图像斑点噪声抑制方法的研究比较

本文在分析SAR图像斑点噪声特性的基础上,对几种常见的空间域和变换域的斑点噪声抑制方法进行研究,总结了它们的数学基础和性能评价标准,并选择真实的SAR图像进行对比实验,得到一些有用的结论。     

深度学习在极化SAR图像分类上的应用综述

极化合成孔径雷达（极化SAR）是当前最先进的遥感监测技术之一。它可以全天时、全天候地进行对地观测,并提供高分辨率、具有丰富地表信息的数据。极化SAR图像分类近年来被广泛研究和应用,而蓬勃发展的深度学习技术大大加速了其进展。基于此现状,本文对深度学习在极化SAR图像分类上的应用进行了综述。综述涵盖了不同类别的深度学习算法,包括监督、无监督、半监督和主动学习算法在此任务上的应用分析。另外,本文分析当前极化SAR图像分类所面临的挑战以及未来的发展趋势。     

基于面向对象的极化雷达影像分类

有效的PolSAR影像分类技术是PolSAR成功应用的基础,然而相比于比较成熟的PolSAR成像技术与系统设计,PolSAR影像分类技术的发展相对滞后,针对PolSAR影像面向对象分类研究中存在的问题,提出了一种新的结合多种目标极化分解、ReliefF-PSO_SVM和集成学习的PolSAR影像面向对象分类方法。该方法首先采用多种方法对PolSAR影像进行目标极化分解;然后将利用不同极化分解方法提取的极化参数组合成一幅多通道影像;接下来对多通道影像进行分割、特征提取;采用ReliefF-PSO_SVM算法进行特征选择,并保留适应度最高的N个特征子集进行分类,每一个特征子集对应一个分类结果;最后利用集成学习技术对各分类结果进行集成。以吉林省长春市部分区域为研究区,Radarsat2影像为数据源,将提出的方法应用于土地利用分类中,取得了较好的分类效果,总体精度和Kappa系数分别达到了85.06%和0.8006。此外,还构建了3种对比方法用于分类,对比结果进一步证明了所提方法在PolSAR影像分类中的优越性。     

一种改进的多视极化白化滤波算法

针对极化合成孔径雷达(PolSAR)图像的相干斑抑制问题,提出一种快速有效的多视极化白化滤波改进算法。该算法在分块加权法的块处理基础上,采用边缘检测模板对非同质类子块进行二次分类,从而提高了多视极化白化滤波(MPWF)算法的参数估计精度。利用美国宇航局喷气推进实验室(NASA/JPL)的AIRSAR系统实测数据进行了实验,实验结果表明文中方法不仅在斑点抑制效果和运算量上优于MPWF,而且有效地克服了分块处理带来的边缘模糊问题。     

基于模糊形态滤波的斑点噪声抑制

本文提出一种新的用于图像斑点噪声抑制的模糊形态滤波算法。此算法应用了形态滤波和模糊逻辑理论,首先以一方向结构元素进行形态闭—开、开—闭操作,获得不同方向结构元素的滤波版本,然后根据设计的模糊规则计算所有版本像素的隶属度,以具有相应最大隶属度的像素构成最后的滤波结果。实验结果证明本文算法优于lee滤波算法、F.Safa算法和加权形态滤波算法。