极化SAR图像相干斑抑制技术研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 孙楠 |
| 学位类别 | 博士 |
| 答辩日期 | 2008-01-19 |
| 授予单位 | 中国科学院电子学研究所 |
| 授予地点 | 电子学研究所 |
| 导师 | 王岩飞 |
| 关键词 | 极化合成孔径雷达 极化SAR图像 相干斑 结构信息检测 图像分类 参数估计 相干斑噪声模型 |
| 其他题名 | Study on Polarimetric SAR Speckle Filtering Technology |
| 中文摘要 | 论文深入探讨了极化SAR图像相干斑抑制技术中的几个关键问题，其主要工作及成果如下： 1.提出了一种新的极化SAR图像相干斑抑制算法——多纹理最大似然滤波算法。该算法有效的结合了空域滤波和多通道信息融合这两种技术的特点，在所提的一种改进噪声模型——多纹理乘性相干斑噪声模型的基础上，采用最大似然估计法来同时估计各个极化通道数据的空间纹理变量，这样不仅达到了与极化白化滤波算法相同的相干斑抑制和图像空间分辨率的保持效果，而且还较好地保存了各通道数据的极化信息。 2.提出了一种基于自适应结构检测和K-means聚类的滤波器参数估计法。该方法是典型的基于结构信息检测的窗算法,通过有效的将自适应结构检测与K-means聚类相结合,既继承了自适应结构检测法对图像纹理信息（即均匀区域，边缘、线、点目标）准确把握的优点，又通过运用K-means聚类巧妙的克服了结构检测法设定多个阈值的缺点，从而大大提高了滤波器参数估计的精确度。 3.从保持图像像素极化散射特性的角度出发,提出了一种基于H/Alpha-Fuzzy Wishart分类的滤波器参数估计方法。该方法首先采用文中所提出的一种非常有效的分类法——H/Alpha-Fuzzy Wishart分类器对全极化SAR图像进行分类，以得到能够精确描述目标散射特性的分类结果；然后再根据该分类结果形成精确的自适应的检测模板以用于滤波器的参数估计。实验结果有力的证明了该方法的有效性。 4.研究了一种新的极化SAR相干斑噪声模型——多维相干斑噪声模型,并在此基础上对其进行了拓展，提出了适用于多视多极化SAR数据的多视多维相干斑噪声模型。实验结果表明,与传统的极化SAR乘性相干斑噪声模型相比,（多视）多维相干斑噪声模型更为精准的解译了真实数据的噪声特性，这充分说明了该模型的正确性。 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2011-07-19 |
| 页码 | 213 |
| 源URL | [http://159.226.65.12/handle/80137/8617]  |
| 专题 | 电子学研究所_电子所博硕士学位论文_电子所博硕士学位论文_学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 孙楠. 极化SAR图像相干斑抑制技术研究[D]. 电子学研究所. 中国科学院电子学研究所. 2008. |
入库方式： OAI收割
来源：电子学研究所
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