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基于独立分量分析的遥感图像相干斑抑制

田金凤  
【摘要】:极化合成孔径雷达(SAR)系统是目前遥感技术研究与应用的一个重要领域,由于极化合成孔径雷达能够获得多通道极化图像的优越性,使得极化SAR在采集地表或地面覆盖物的物理和电磁结构信息的应用中起着越来越重要的作用。自从八十年代中期人们能够获取真实的极化SAR数据以来,极化SAR数据的使用已经证明能够大大改进SAR图像的质量和拓展新的应用功能。 相干斑问题是SAR和极化SAR图像中多年来一直研究的一个问题,相干斑抑制对SAR和极化SAR图像后处理有着极为重要的影响。到目前为止,学者们提出了许多抑制相干斑噪声的方法,它们在一定程度上抑制了相干斑噪声,一些算法也考虑到目标特征的保持,为相干斑抑制的研究起到了很大的推动作用。本文利用极化SAR图像多极化的特点及无噪图像与相干斑相互独立的统计特性,提出了结合独立分量分析降低极化SAR图像相干斑噪声的新方法,这是独立分量分析技术在遥感领域的新应用。 独立分量分析是信号处理技术的新发展,作为盲信号分离的一种有效方法而受到广泛的关注。它是一种自适应优化算法,着眼于数据间的高阶统计特性,其本质是在源信号和混合参数均未知的前提下,能仅根据源信号的一些基本统计特征(统计独立和非高斯分布),由混合信号恢复出源信号。这一特点使得独立分量分析技术具有很高的实用价值和广阔的应用前景。本文将独立分量分析模型引入到极化SAR系统的图像处理模块中,以实现SAR图像和相干斑噪声的分离。实验结果表明,利用独立分量分析算法能有效地从极化SAR图像中分离出相干斑,极大地抑制了相干斑噪声,并且在细节成分和边缘特征上具有很好的保持效果。同时独立分量分析算法实现比较简单,计算方便有效。 通过理论研究和对比实验可见,独立分量分析能有效地抑制极化SAR图像中的相干斑噪声,改善图像质量。相比现有的一些降低相干斑的方法,独立分量分析在降噪效果、目标保持及算法的自适应上具有独特的优势。


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