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像素点间相似性度量是非局部均值滤波算法的关键所在。从信息论角度出发,提出了一种改进的多视Pol SAR非局部均值滤波方法。该算法在综合分析各类矩阵测度基础上,选定Kullback-Leibler距离作为最优相似度量,结合多视极化相干矩阵服从复Wishart分布,给出了极化相干矩阵的KL距离,并在预处理中应用了极化旋转。实验结果表明,改进方法能够在保持边缘细节的同时有效抑制相干斑。 相似文献
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极化合成孔径雷达(SAR)图像受相干斑噪声的影响,难以很好地保持结构特性,针对这个问题提出了一种采用3维块匹配小波变换的非局部均值滤波算法NL-3DWT(Nonlocal Filter based on 3-D Patch Matching Wavelet Transform)。该算法使用块匹配的3维非抽样小波变换对极化总功率图进行预滤波,在此基础上使用边界对齐窗提取结构相似像素,同时使用Sigma范围选择极化SAR数据的散射相似像素,共同构成相似像素集合;构建结构保持权重函数增大图像结构信息在块相似性度量时的权重,最终实现极化SAR图像结构保持的相干斑抑制。该算法增强了图像结构特征的表达,提高了结构相似像素选择的准确性,机载极化SAR数据实验结果表明,NL-3DWT算法能够在抑制相干斑噪声的同时,更有效地保持极化SAR图像的结构特性和极化散射特性。 相似文献
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相干斑抑制是极化合成孔径雷达(Pol SAR)图像分析的重要预处理步骤。为了更好地抑制极化SAR图像中的相干斑,本文综合目标的异质性和结构信息,提出基于目标异质性的非局部均值滤波方法。首先利用K分布距离度量目标的异质性,并以异质性为基础,保留图像中的点、线等高异质性目标;然后计算图像块之间的异质性差异,最后将其作为度量非局部均值加权滤波像元相似性的权重系数,实现对Pol SAR图像的相干斑抑制。实验对比结果表明:本文方法能够有效地抑制相干斑,同时对细节信息和极化信息也具有良好的保持性,能够为后续的图像应用提供支持。 相似文献
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全极化数据的可得,使得利用极化散射矩阵以减少多视全极化SAR图像中的相干斑成为了可能。其中,被称为最优的多视极化白化滤波器（MPWF）就是一个典型例子。然而,为提高滤波器参数估计的精度,同时能够自适应的检测图像中的结构特征,在滤波时采用适当的窗算法是必要的。本文提出了两个有效的窗算法,并用1994年NASA SIR-C/X-SAR,L band,经过四视处理的天山森林的极化数据进行了仿真。实验结果表明,这两种算法不仅很好的达到了降噪效果,而且对图像的纹理信息以及结构特征（即边缘特征、线性特征、强散射体特征）的保持效果是最佳的。 相似文献
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单视数SAR图像Speckle滤波方法的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
在分析单机数SAR影像的Speckle局部统计特性和现有的空间滤波算法的基础上,提出了一种新的Speckle滤波方法,该方法采用特殊的滤波窗口邻域划分方法,根据窗口相对标准差自适应地调整窗口尺寸和窗口内的滤波区域。该方法被用于多幅单视数ERS-1/2SAR图像去Speckle处理,并与以往的典型算法进行了比较,取得了较好的实验结果。 相似文献
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针对H/Alpha/A-Wishart非监督分类算法存在的未充分提取SAR图像极化信息和分类精度低等问题,引入多分量散射模型(multiple-component scattering model,MCSM)分解,提出了一个适用于全极化SAR图像非监督分类的MCSM-Wishart算法。首先对全极化SAR图像进行MCSM分解,提取体散射、二次散射、螺旋体散射、表面散射和线散射极化信息,采用迭代自组织数据分析技术(iterative self-organizing data analysis technique,ISODATA)的非监督分类算法进行聚类;然后通过基于描述多视协方差矩阵的复Wishart分布的迭代分类得到分类结果。以南京溧水和盐城滨海湿地的ALOS PALSAR图像为研究数据,比较了H/Alpha-Wishart算法、H/Alpha/A-Wishart算法、MCSM-Wishart算法和监督-Wishart算法4种分类方法。研究结果表明,MCSM-Wishart分类算法在效率、总体准确率和Kappa系数等指标上均较原始分类器有一定的提高;将ISODATA聚类算法应用于复Wishart分布的迭代分类器中,可有效提高分类的精度。 相似文献
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有效地抑制或消除斑点噪声是SAR图像地学应用的前提，通过基于单视数SAR图像的Speckle统计特性和已发展的空间滤波算法分析。发展了一种改进的全方向动态窗口自适应SAR噪声滤波算法，该算法对处理的每一个像元可按图像边界细节划分为需要的全方向子窗口，利用相对标准差判断滤波窗口及子窗口内斑点噪声及边缘信息的存在情况，可实现滤波窗口大小动态调整和窗口内参加滤波像素的自适应选择，对ERS SAR SLC图像试验结果表明，该算法对单视数SAR图像具有较强的Speckle抑制能力。且可较好地保持图像的纹理边界细节信息，有一定的实用价值。 相似文献
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用多方向飞行的全极化SAR图像可能提取特定三维目标的高度与位置信息,进而实现目标物的几何立体重构。全极化SAR图像数据与单极化SAR相比,可以选择多种极化组合数据,提供对于特定目标几何特征敏感的数据类型,通过多方向飞行SAR图像反演该目标或目标群的高度与位置信息。本文用两幅相向飞行的PI-SAR(日本机载极化与干涉SAR,X波段、1.5m分辨率)图像,提取日本仙台电视塔高度、日本东北大学建筑物群的立体重构。 相似文献
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在分析四分量极化散射理论基础上,提出了一种新的极化SAR数据相干斑滤波算法。该算法首先应用四分量散射模型对原始极化SAR数据进行分解,以获得像素的散射类型和总功率值;然后采用极化特征和空间特征的相似性度量,在滤波窗口内选取中心像素的同质区;最后根据同质区的局部统计特性,应用线性最小均方滤波器进行滤波处理。AIRSAR系统L波段极化SAR数据的实验结果表明,该算法不仅可有效抑制相干斑,而且对极化和边缘等细节信息也有较好的保持。 相似文献
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合成孔径雷达 (SAR)图像一般都存在相干噪声 ,对地物信息的提取及 SAR图像应用的干扰非常严重 ,对此许多人提出了不少处理方法 ,并分析对比了多种滤波算法 ,认为改良 K -均值自适应滤波效果最佳。本文中分析了改良 K -均值自适应滤波法的数学基础的局限性 ,并采用了一种基于多分辨分析的滤波算法 ,该算法通过将噪声 (或较小的结构特征 )与较大的结构特征相分离 ,然后滤出噪声 (或较小的结构特征 ) ,从而达到消除斑点噪声的目的。实验结果证明 ,基于多分辨分析的滤波算法在消除 SAR图像的斑点噪声方面优于改良 K -均值自适应滤波法。 相似文献
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本文提出了一种利用全极化SAR数据的极化特征获取海冰密集度算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化及滤波等预处理,以获取相干矩阵与协方差矩阵;其次,通过相干矩阵与协方差矩阵获取若干极化特征,对这些极化特征进行相关性与冗余性分析,构建最优特征空间;然后,将最优特征空间作为输入量放入神经网络分类器中,得到海冰分类结果;最后,根据海冰分类结果提取海冰密集度。选用拉布拉多南部海域2景全极化Radarsat-2影像获取海冰密集度,与业务化海冰密集度产品ASI-3125进行对比研究。本文算法结果与ASI-3125海冰密集度分布趋势基本一致,总体上略大于ASI-3125海冰密集度,标准差值分布为3.46%和6.82%,说明利用高分辨率全极化SAR数据在监测边缘区域小尺寸破碎海冰方面具有优势。 相似文献
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基于à trous小波分解的SAR图像噪声滤除方法 总被引：1，自引：1，他引：0
合成孔径雷达(SAR)以其特有的全天时、全天候成像能力,在对地观测领域中发挥着重要的作用。由于雷达回波的相干性,SAR图像上存在着斑点噪声,为消除这种噪声,提出了一种基于à trous小波算法的组合滤波方法,该方法首先将SAR图像分解至静态小波域,然后对噪声的小波系数进行基于中值的平滑处理,最后对低频信号进行均值滤波。将此算法应用于新疆库车县的一幅RADARSAT图像进行斑点噪声滤波,并与另外3种典型的SAR图像滤波算法进行比较,结果表明,该方法不仅可以有效地去除斑点噪声,并且可以保持SAR图像的精细纹理结构。 相似文献
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本文在Freeman分解理论基础上,提出一种极化SAR数据相干斑滤波算法。该算法基于Freeman散射模型对原始极化SAR数据进行分解,以获得像素的散射类型和总功率值;在滤波窗口内选取与中心像素散射类型相同,总功率值接近的像素构成滤波同质区;并根据同质区的局部统计特性,应用线性最小均方滤波器进行滤波处理。试验表明,该算法在有效去除相干斑的同时,对极化和边缘等细节信息也有较好的保持效果。 相似文献
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本文在Freeman分解理论基础上,提出一种极化SAR数据相干斑滤波算法。该算法基于Freeman散射模型对原始极化SAR数据进行分解,以获得像素的散射类型和总功率值;在滤波窗口内选取与中心像素散射类型相同,总功率值接近的像素构成滤波同质区;并根据同质区的局部统计特性,应用线性最小均方滤波器进行滤波处理。试验表明,该算法在有效去除相干斑的同时,对极化和边缘等细节信息也有较好的保持效果。 相似文献
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自交叉双边滤波的极化SAR数据相干斑抑制 总被引：1，自引：1，他引：0
相干斑抑制是极化SAR数据预处理的关键步骤。双边滤波是一种空域和值域滤波相结合的优秀边缘保持滤波算法。针对双边滤波在抑制极化SAR数据相干斑的不足,该文将改进的交叉双边滤波引入到极化SAR数据降噪领域,加入散射机制测度来扩展原权重核,根据SPAN图像的局域变差系数自动调整空间方差系数,利用参考图像来度量灰度值和散射机制相似性。实验结果表明:本文方法较经典滤波算法有更强的噪声平滑能力和更好的细节信息保持能力,在保持原数据极化散射信息方面也表现出良好的性能,这为基于极化SAR数据的后续应用提供了支持。 相似文献
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极化SAR图像自适应增强Lee滤波算法 总被引：1，自引：0，他引：1
精制极化Lee滤波算法以其简单、高效、健壮等优点在极化SAR图像处理解译中得到了广泛的应用。然而,此滤波算法存在明显的缺陷：扇贝效应和虚假细线。对此,本文提出增加一组均匀窗口及一组线性方向窗口,并采用大小自适应窗口机制,在同质度高的区域用大窗口滤波,在同质度低的区域用小窗口滤波,从而使得滤波窗口在形状和尺寸上都能自动适应实际场景。利用机载和星载全极化SAR数据进行的滤波实验结果表明,本文提出的自适应增强Lee滤波算法在同质区域的噪声抑制能力明显优于精制极化Lee滤波算法及改进的Sigma滤波算法,同时在保持点、线等细节信息方面也优于精制极化Lee滤波算法,并且能很好的保持图像中地物的极化散射信息。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2015,(9)
为了充分利用极化合成孔径雷达(synthetic apeture radar,SAR)图像丰富的地物信息并解决单一特征在图像分类中的局限性问题,提出了一种基于特征选择双层支持向量机(support vector machine,SVM)的特征融合算法,充分利用特征间的完备性和互异性,以形成更有效的特征组合,并用于SAR图像的分类。首先,对SAR图像进行多种类型特征矢量的提取以能完整地描述全极化SAR图像;其次,进行特征归一化处理,以保证不同的特征向量在同一准则下进行选择,以期在进行分类时具有相同的作用;再次,引入空间金字塔(spatial pyramid,SP)分块提取不同尺度的特征矢量;然后,利用最小冗余最大关联(minimum redundancy and maximum relevance,mRMR)特征选择方法获取每种类别的最优特征子集,避免各类特征的简单组合导致的特征冗余和过度拟合现象;最后,引入多层的思想,构造双层SVM模型,实现单层目标类别概率的优化和再处理。实验结果验证了该算法对于极化SAR图像分类的有效性。 相似文献
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针对多尺度局部匹配中出现边缘信息被过度平滑导致误匹配的现象，该文利用图像多尺度信息，提出多尺度引导滤波加权聚合的立体匹配算法以提高匹配精度。在代价计算阶段，改进了Census方法，并结合图像多尺度特征信息，融合绝对差值算子和零均值归一化算子，获取稳定的初始匹配代价。在代价聚合阶段，根据图像多尺度信息构建多尺度模型，在多尺度模型中引入邻域方差，提高多尺度模型的边缘保持能力，提高视差图质量。实验结果表明，该文利用图像的多尺度信息可以更好地对图像特征进行匹配，相比单尺度引导滤波算法以及传统多尺度算法整体匹配精度有明显提高，且在非边缘区域视差过渡更加平滑，验证该文提出的多尺度立体匹配算法的可行性。 相似文献