全极化SAR图像散斑滤波算法的研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 胥立丰 |
| 学位类别 | 硕士 |
| 答辩日期 | 2002 |
| 授予单位 | 中国科学院中国遥感卫星地面站 |
| 授予地点 | 中国科学院中国遥感卫星地面站 |
| 导师 | 李传荣 |
| 关键词 | 极化SAR 散斑 自适应滤波器 边缘检测 小波 |
| 中文摘要 | 散斑滤波是利用SAR数据进行自动分类、目标识别等应用所必须进行的一个预处理步骤。全极化S八尺图像散斑滤波要求在有效地降低散斑噪声的同时，保持图像的细节信息和极化特性。现有的几种全极化SAR散斑滤波器都是基于不同最优化方法的自适应滤波器。通过比较研究，本文得到如下结论：为了保持极化特性，应该对相关矩阵的每一个元素都采用一种类似于多视处理的空间加权平均方法。一大类单极化SAR散斑自适应滤波器都具有这种空间加权平均的形式，因而被引入到全极化SAR散斑滤波中，大大丰富了滤波器的选择。本文给出了一个将Kuan滤波器引入到全极化SAR散斑滤波的实现过程。边缘检测器能够有效地提高自适应滤波器的性能。本文提出了一种新的更快的边缘检测器。边缘检测和滤波器权重系数的计算都在改进的总功率图像上进行。为了同时获得高质量的降噪图像和快速的运算，本文提出了一种基于冗余小波分解和自适应小波系数缩减的全极化散斑滤波方法。在这种方法中，相关矩阵的每一个元素都独立地滤波。本文利用小波系数的幅度分布信息和空间分布特性对小波系数进行缩减来达到自适应降低散斑的效果。实验结果表明，两种方法都能够在降低散斑噪声的同时，较好地保持图像的细节信息和极化特性。 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2014-12-08 |
| 页码 | 43 |
| 源URL | [http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/31924]  |
| 专题 | 遥感与数字地球研究所_学位论文_学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 胥立丰. 全极化SAR图像散斑滤波算法的研究[D]. 中国科学院中国遥感卫星地面站. 中国科学院中国遥感卫星地面站. 2002. |
入库方式： OAI收割
来源：遥感与数字地球研究所
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