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基于极化合成孔径雷达图像的斑点滤波方法

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基于融合距离的极化ＳＡＲ_图像非局部均值滤波

基于融合距离的极化ＳＡＲ_图像非局部均值滤波

第４６卷　第５期２０２４年５月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４６　Ｎｏ．５Ｍａｙ ２０２４文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２４）０５ １４９３ １０　网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２３０４１０；修回日期：２０２３０８３０；网络优先出版日期：２０２３０９２８。

网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２３０９２８．１０２２．００２．ｈｔｍｌ基金项目：国家自然科学基金（６２２２２１０２，６２１７１０２３，Ｕ２０Ｂ２０６２）资助课题 通讯作者．引用格式：曾顶，殷君君，杨健．基于融合距离的极化ＳＡＲ图像非局部均值滤波［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２４，４６（５）：１４９３ １５０２．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＺＥＮＧＤ，ＹＩＮＪＪ，ＹＡＮＧＪ．ＮｏｎｌｏｃａｌｍｅａｎｓｆｉｌｔｅｒｆｏｒｐｏｌａｒｉｍｅｔｒｉｃＳＡＲｉｍａｇｅｓｂａｓｅｄｏｎｆｕｓｉｏｎｄｉｓｔａｎｃｅ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２４，４６（５）：１４９３ １５０２．基于融合距离的极化犛犃犚图像非局部均值滤波曾　顶１，殷君君１， ，杨　健２（１．北京科技大学计算机与通信工程学院，北京１０００８３；２．清华大学电子工程系，北京１０００８４） 摘　要：在极化合成孔径雷达（ｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｐｅｒｔｕｒｅｒａｄａｒ，ＳＡＲ）图像降噪领域，常见的非局部均值滤波仅依靠像素间的统计距离进行相似性度量，忽略了像素点的空间信息。

本文结合极化ＳＡＲ数据统计特性和图像空间特征作为像素间的相似性度量，提出了一种利用融合距离来计算相邻窗口权重的方法———基于融合距离的非局部均值滤波器。

融合距离的引入使得滤波器能够更全面的评估像素间的相似性，从而得到更合适的像素权重。

星载合成孔径雷达图像的斑点噪声抑制与滤波研究

星载合成孔径雷达图像的斑点噪声抑制与滤波研究

星载合成孔径雷达图像的斑点噪声抑制与滤波研究周建民,何秀凤(河海大学卫星及空间信息应用研究所,江苏 南京 210098)Email:jmzh99@摘 要:随着载有合成孔径雷达(SAR)的各种卫星不断升空，SAR的研究越来越受到重视，合成孔径雷达干涉测量技术（InSAR）也随之得到了迅速的发展。

由于SAR图像斑点噪声抑制和滤波是合成孔径雷达干涉测量技术成功的关键，本文对斑点噪声的来源以及几种SAR图像斑点噪声抑制与滤波算法作了分析，比较了不同算法的优缺点，给出了适合于干涉测量的SAR图像斑点噪声抑制与滤波算法。

为了说明算法的有效性,本文采用台湾地区的SAR图像数据，验证了不同滤波算法对斑点噪声的抑制效果。

关键词:合成孔径雷达；SAR图像；斑点噪声；滤波技术；干涉测量引 言合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是20世纪50年代研制成功的一种利用微波的主动式传感器。

它不受光照和天气条件的限制，实现了全天时、全天候、多视角、多俯角的数据获取能力及对一些地物的穿透性能。

相比于其它传感器获取的图像，能呈现更多的细节，能精确地确定目标地域的大小，能更好地区分邻近目标的特性。

这些特点使其在农业、林业、地质、环境、水文、海洋、灾害、测绘与军事领域得到了充分的应用。

由传统的SAR技术与干涉测量技术相结合发展起来的合成孔径雷达干涉测量技术（InSAR）通过两部保持某一恒定距离且相互独立的SAR天线，分别对地面的同一区域进行成像，得到两幅满足一定相干条件的SAR图像，通过干涉处理来获得数字高程模型（DEM）。

而差分干涉测量（D-InSAR）是对InSAR技术的进一步扩展，它可以对地球表面进行形变监测，精度可达厘米级或更高，而且具有连续空间覆盖特征，从这个意义上来说，这种技术为我们提供了前所未有的空间对地观测新途径。

类似于其他的相干测量系统，合成孔径雷达的成像过程会受到斑点噪声的影响。

一种合成孔径雷达图像自适应斑点噪声抑制方法[发明专利]

一种合成孔径雷达图像自适应斑点噪声抑制方法[发明专利]

专利名称：一种合成孔径雷达图像自适应斑点噪声抑制方法专利类型：发明专利
发明人：陈杰,朱晶,刘滕冲,周荫清,李春升
申请号：CN200710122105.4
申请日：20070921
公开号：CN101126810A
公开日：
20080220
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提出了一种合成孔径雷达图像自适应斑点噪声抑制方法，提出了用一种全局统计量异质性熵H，作为判断区域同质异质性的标准由于异质性熵H利用图像全局的概率统计分布，可以很好的测量出边沿细节和纹理信息的变化，从而更准确地对图像局部同质异质性进行判断，并自适应地采取不同的降噪处理措施这种方法可以在不牺牲空间分辨率的前提下抑制合成孔径雷达图像中的斑点噪声，并保留目标边沿纹理细节信息的作用。

申请人：北京航空航天大学
地址：100083 北京市海淀区学院路37号
国籍：CN
代理机构：北京永创新实专利事务所
代理人：周长琪
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基于统计理论的SAR图像斑点噪声滤波算法分析

基于统计理论的SAR图像斑点噪声滤波算法分析
波 器 的表达式 为
Ｒ（ ｔ ）＝ ， （ ｔ ）×Ｗ（ ￡ ）＋， （ ｔ ）×（ １一 （ ） ） （ １ ） 式中， Ｗ（ ｔ ） 为权重 系数 ， 可通 过式 （ ２ ） 得 到
基于 估计 理 论 的 斑 点 噪 声 滤 波 算 法 的 一 般 思 路 为， 在场 景模 型分 布和斑 点模 型分布 已知 的情 况下 ， 结 合已有 的 观测 数 据 ， 一 般 采 用 最 小 均 方 误 差 估 计 （ ＭＭＳ Ｅ） 和最 大后 验估 计 （ ＭＡ Ｐ ） 的方 法来 估计 和复原 场 景数据 ， 从 而 达 到去 斑 的 目的 。如 在 Ｌ ｅ ｅ滤 波器 和Ｋ ｕ ａ ｎ滤波 器 的推 导 过 程 中 ， 首 先 将 场 景 模 型分 布 和噪声 模 型分 布 理想 化 为 高 斯 分 布 ， 在观 测 数 据 的 基础上 ， 采 用 ＭＭＳ Ｅ估 计 方 法 来 恢 复 场 景 数 据 ； 在
ａ 叶技 ２ ０ １ ３ 年 第 ２ ６ 卷 第１ 期
Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｓ ｃ ｉ ． ＆Ｔ ｅ ｃ ｈ ． ／ Ｊ ａ ｎ ． １ ５． ２ ０ １ ３
基 于统 计 理 论 的 Ｓ Ａ Ｒ图像 斑 点 噪声 滤 波算 法分 析
范江涛 ，袁翔 宇，汤 博 ，李秀金
ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｋ ｌ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ． Ｉ ｔ ｉ ｓ ｃ ｏ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｅ ｄ ｔ ｈ ａ ｔ ｉ ｔ ｉ ｓ ｄ ｉ ｉｃ ｆ ｕ ｌ ｔ ｔ ｏ ｓ ｍｏ ｏ ｔ ｈ ｓ ｐ ｅ ｃ ｋ ｌ ｅ ａ ｎ ｄ ｔ ｏ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｒ ｖ ｅ
ｅ ｄ ｇ ｅ ｂ ｙ ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｅ ｉ ｆ ｌ ｔ ｅ ｒ ｓ ｙ ｎ ｃ ｈ ｒ ｏ ｎ ｏ ｕ ｓ ｌ ｙ ．

基于C均值分类的极化SAR图像白化斑点滤波方法

基于C均值分类的极化SAR图像白化斑点滤波方法

基于C均值分类的极化SAR图像白化斑点滤波方法
王晓军;王鹤磊;李连华;孟藏珍;马宁
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2008(30)12
【摘要】极化合成孔径雷达SAR图像相干斑抑制基本原理是依据各通道间的极化信息差异.提出在各极化通道上分别进行非监督C均值分类,在标号图像中对各区域的水平通道平均散射强度、交叉极化通道与同通道强度比以及同极化通道间的相关系数等参数进行估计,将估计值应用到极化白化滤波器(PWF)中,从而得到改进的PWF滤波输出.经真实极化SAR图像检验,表明该方法能够提高传统PWF滤波器在均匀区域对相干斑的抑制能力.
【总页数】4页(P2389-2392)
【作者】王晓军;王鹤磊;李连华;孟藏珍;马宁
【作者单位】空军雷达学院预警探测装备系,湖北,武汉,430019;空军雷达学院预警探测装备系,湖北,武汉,430019;空军雷达学院预警探测装备系,湖北,武汉,430019;空军雷达学院预警探测装备系,湖北,武汉,430019;空军雷达学院电子对抗系,湖北,武汉,430019
【正文语种】中文
【中图分类】TP922
【相关文献】
1.基于H-α和改进C-均值的全极化SAR图像非监督分类 [J], 吴永辉;计科峰;郁文贤
2.基于纹理分类的极化SAR图像滤波方法 [J], 刘蓉;娄晓光
3.基于复小波变换的SAR图像斑点滤波方法 [J], 张春华;许素芹;陶荣华;陈标
4.基于多级分类的极化SAR图像斑点抑制 [J], 韩萍;董菲;吴仁彪
5.Beta分布下基于白化滤波的极化SAR图像海面舰船目标CFAR检测方法 [J], 王明春; 张嘉峰; 杨子渊; 刘涛
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合成孔径雷达图像相干斑抑制方法研究

合成孔径雷达图像相干斑抑制方法研究

合成孔径雷达图像相干斑抑制方法研究合成孔径雷达图像相干斑抑制方法研究摘要：合成孔径雷达（SAR）是一种通过平台上的雷达系统获取地面目标图像的技术。

然而，由于射频信号与地面目标的相互作用，在图像中会出现相干斑现象，降低了图像的质量和分辨率。

因此，相干斑抑制成为SAR图像处理中的一个重要问题。

本文首先介绍了SAR原理和相干斑的形成机制，然后重点研究了相干斑抑制的几种常用方法，并对其优缺点进行了分析。

最后，本文对未来相干斑抑制方法的发展进行了展望。

关键词：合成孔径雷达（SAR），相干斑，抑制方法1. 引言合成孔径雷达（SAR）是一种利用雷达的微波反射原理获取地面目标图像的技术。

相比于光学成像技术，SAR具有不受天气条件影响、全天候工作、无需目标自发辐射等优势。

然而，由于射频信号与地面目标的相互作用，会在SAR图像中产生相干斑现象，这影响了图像的质量和分辨率。

2. 相干斑的产生机制相干斑是由于SAR系统接收的信号在形成图像时受到地面目标散射的影响而产生的。

由于雷达的波长较长，相比于地面目标尺寸来讲，波长具有很大的差异。

当雷达的分辨率达到目标尺寸的微米级时，相邻像素的射频信号波长可能相差数厘米甚至更多，导致这些像素的射频信号相位差较大，从而产生不相干的干涉信号。

3. 相干斑抑制方法为了减小相干斑对图像质量的影响，研究人员提出了多种相干斑抑制方法。

这些方法可以分为预处理方法和后处理方法两大类。

3.1 预处理方法预处理方法主要包括点目标模糊校正、多视图处理和地物形状模型等。

其中点目标模糊校正方法是通过脉冲压缩技术来减小相干斑的影响。

多视图处理方法则通过获取多个视角下的SAR 图像，利用多视图几何来抑制相干斑。

地物形状模型方法则是通过建立地物的形状模型，利用地物自身的几何信息来抑制相干斑。

3.2 后处理方法后处理方法主要包括滤波方法和像素调整方法。

常见的滤波方法有均值滤波、中值滤波和小波滤波等，这些方法通过对图像进行滤波来降低相干斑的影响。

合成孔径雷达图像斑点噪声滤波方法研究

合成孔径雷达图像斑点噪声滤波方法研究

Ｖｏ． ６ Ｎｏ． １３ ２
Ｆｂ ０８ ｅ ．２ ０
合 成 孔径 雷达 图像 斑点 噪声 滤 波方 法研 究
邵永社 ， 一 陈 鹰 ， 一 林 怡 ， 一 李 晶
（． １ 同济大学 测量与国土信息 工程 系， 上海 ２ ０ ９ ；２ 同济大学 遥感空问信息 ００２ ． 技术研究中心 ， 上海 ２ ０ ９ ： ． ００ ２ ３ 西安测绘研究所 ， 陕西 西安 ７ ０ ５ １ ０４）
ｓ ｅ ｋ ｅｒ ｄ ｃｉ ｎ ｐｃ ｌ ｅｕ ｔ ｏ
Ｓ Ｒ（ｙ ｔｅｉ ａｅｔｒ ａａ， 成 孔 径 雷 达 ） Ａ ｓｎｈｔ ｐｒ ｅｒｄｒ合 ｃ ｕ 不受天气 和气候 的影 响 ， 够有 效 地 揭示 地 貌 结 构 能 和地 面伪装 ， 已经在 国 民经 济 和 军事 领域 得 到 广 泛
ｗａ ｅｅ ｎ ｄ ａ Ｋｏ ｄ ｌ ｓｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ｔ ｅｂ ｓ ｆｔ ｅｒ ｅ ｒ ｈ ｏ ｈ ｉ ｉ ｇ ｓ ｈ ｍｅ ｗａ ｅｅ ｖ ｌｔａ ｄ Ｈｉ ｅＭ ｒ ｖ ｍｏ ｅ ｉ ｒ ｐ ｓ ｄ ｏ ｈ ａ ｉ ｏ ｈ ｅ ａ ｃ ｆｔ ｅ ｌ ｔ ｃ ｅ ｖ ｌｔ ｓ ｓ ｆｎ ｔｃ ｎ ｑ ｅａ ｄ ｔ ｅ ｒｌ ｔ ｉ ｅ ｃ ｉ ｔ ｎ ｏ ｈ ｖ ｌｔｃ ｅ ｆ ｉｎ ｓ ｂ ｓｎ ｈ ａ Ｋｏ ｄ １ ｅ ｈ ｉｕ ｎ ｈ ｅａ ｉ ｔ ｄ ｓ ｒ ｉ ｆｔ ｅ ｗａ ｅ ｏ ｆｉ ｅ ｔ ｙ ｕ ｉ ｇ ｔ ｅ Ｍ ｒ ｖ ｍｏ ｅ ．Ｔｈ ｖ ｙ ｐ ｏ ｅ ｃ ｅ Ｓ ＡＲ ｍａ ｅ ｂ ａｎ ｄ ｂ ￣ｔ ｌ ｔ ｎ ｅ ｏ ｌｎ ｅ ｐ ｃ ｉ ｅｙ ａ ｅｓ ｕ ｉｄ ｉ ｈ ｘ ｅ ｉ ｎ ．Ｔｈ ｅ ｕ ｔ ｉ ｇ ｓｏ ｔ ｉ ｅ ｙ ｅｌ ｅ ａ ｄ ａ ｒ ｐ ａ ｅ ｒ ｓ ｅ ｔ ｌ ｒ ｔ ｄ ｅ ｎ ｔ ｅ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｉ ｖ ｅｒｓ ｌ ｓ ｏ ｈ ｔｔ ｅ ｍｅ ｈ Ｓｂ ｔｅ ｏ ＡＲ ｍａ ｅ ｙ ｓ ｅ ｋ ｅ ｒ ｄ ｃ ｉ ｎ ｈ ｗｓ ｔ ａ ｈ ｔ ｏ ｉ ｅ ｔ ｒｆ ｒＳ ｄ ｉ ｇ ｒ ｐ ｃ ｌ ｅ ｕ ｔ ． ｏ

基于子视数据相关性的极化合成孔径雷达图像噪声抑制

基于子视数据相关性的极化合成孔径雷达图像噪声抑制

基于子视数据相关性的极化合成孔径雷达图像噪声抑制刘坤;马文萍;刘红英【摘要】基于极化合成孔径雷达(PolSAR)的子视数据相关性提出了一种新的非局部滤波器.非局部算法在一个较大的空域中搜寻待滤波元素所在图像块的相似图像块,并以基于它们的相似程度来对图像数据进行加权滤波.因而相似度计算在非局部滤波器里起到至关重要的作用.Pol-SAR图像子视数据之间的相关性包含有较对应的多视数据点之间更多的信息,这些信息有利于更加精准的计算非局部滤波器中相似度的估计.新提出的滤波器通过假设检验来估计两组子视数据集是否同质,并以此为依据估计图像块之间的相似性.通过对同质区域的加权滤波实现对PolSAR数据的噪声抑制.对比实验证实了新提出的滤波器的有效性和优异性能.【期刊名称】《兵工学报》【年(卷),期】2015(036)007【总页数】7页(P1288-1294)【关键词】信息处理技术;遥感图像;极化合成孔径雷达;相干斑;非局部;子视数据;假设检验【作者】刘坤;马文萍;刘红英【作者单位】西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室智能感知与计算国际联合研究中心,陕西西安710071;西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室智能感知与计算国际联合研究中心,陕西西安710071;西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室智能感知与计算国际联合研究中心,陕西西安710071【正文语种】中文【中图分类】TN957极化合成孔径雷达（PolSAR）在农林业遥感监测、遥感测绘、水文气象地理遥感、海洋学、海冰监测、国防等领域有着诸多应用，发达国家常年优先发展其相关技术。

据公开报道，我国高分辨率对地观测重大专项中具有全极化成像能力的合成孔径雷达（SAR）卫星也即将在不久之后发射升空，这无疑将为我国PolSAR相关技术研究提供新的发展动力和基础支持。

然而自SAR技术诞生之日起，相干斑噪声的存在就给SAR图像在实际工程应用带来了困难［1］。

基于矩阵对数累积量的极化合成孔径雷达数据去噪方法

基于矩阵对数累积量的极化合成孔径雷达数据去噪方法

基于矩阵对数累积量的极化合成孔径雷达数据去噪方法刘坤;马文萍;刘红英;王爽【摘要】噪声抑制是极化合成孔径雷达(PolSAR)数据处理中的重要步骤,首次将矩阵的对数累积量应用于PolSAR去噪当中,由数据点的子视数据集计算滤波系数并结合非局部方法的思想实现了PolSAR的斑点噪声抑制.所用方法基于非局部策略选取同质区域,然后利用相干矩阵对数累积量计算得到的滤波系数进行加权滤波.该方法的优点在于同质区域选取和滤波系数的计算均是针对相干矩阵进行的,相对于仅使用主对角线上的元素或SPAN图像,其对极化数据的处理更具合理性.与其他PolSAR去噪算法的对比实验结果表明,该方法在有效平滑同质区域的同时,能够更好地保留地物结构、细节以及纹理信息,并能更好地保持数据的极化相关性.【期刊名称】《兵工学报》【年(卷),期】2014(035)009【总页数】8页(P1400-1407)【关键词】信息处理技术;遥感图像;极化合成孔径雷达;相干斑;噪声抑制;对数累积量;梅林变换【作者】刘坤;马文萍;刘红英;王爽【作者单位】西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室智能感知与计算国际联合研究中心,陕西西安710071;西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室智能感知与计算国际联合研究中心,陕西西安710071;西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室智能感知与计算国际联合研究中心,陕西西安710071;西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室智能感知与计算国际联合研究中心,陕西西安710071【正文语种】中文【中图分类】TN957近些年,随着成像雷达技术的不断发展,越来越多的对地观测合成孔径雷达(SAR)系统具备了多极化或全极化成像能力。

2014年4月和5月欧州太空局(ESA)与日本宇航局(JAXA)接连发射了两颗具备全极化成像能力的新一代雷达卫星Sentinel-1A 与ALOS-2/PALSAR-2,以全面提升自身的极化SAR (PolSAR)对地遥感能力。

合成孔径雷达数据打开及处理方法

合成孔径雷达数据打开及处理方法

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种主动微波遥感技术，能够在任何天气条件下获取地表信息。

由于其高分辨率和独立于日夜、云层和大气的能力，在地质勘探、军事侦察、环境监测等领域有着广泛的应用。

合成孔径雷达系统通过合成大孔径的方法，实现了类似于大孔径雷达的分辨率。

然而，SAR数据的处理是一个复杂的过程，需要一系列的步骤来完成。

本文将介绍合成孔径雷达数据的打开及处理方法。

一、合成孔径雷达数据的获取方式：合成孔径雷达通过发射一束微波信号，然后记录并分析信号返回所获得的反射信息来获取地表信息。

合成孔径雷达数据通常以单极化或双极化的方式获取，其数据格式一般为SAR格式（.SAR）或SLC格式（Single Look Complex）。

二、合成孔径雷达数据的打开方法：1. 使用合成孔径雷达数据处理软件，如ENVI、PolSARpro等，打开SAR格式的数据文件。

2. 在软件中选择“文件”-“打开”-“SAR数据”，找到所需的SAR 数据文件并点击“打开”按钮。

3. 如需处理SLC格式的数据，可通过特定的SAR数据处理软件进行打开，例如使用MATLAB的radarsat-2 toolbox进行读取。

三、合成孔径雷达数据的预处理方法：1. 数据校正：对SAR数据进行辐射校正、大气校正等处理，以消除外部因素的影响。

2. 数据配准：将SAR图像与其他地图信息或多时相SAR图像进行配准，以实现信息融合。

3. 数据滤波：对SAR图像进行滤波处理，去除噪声和杂波，提高图像质量。

4. 数据去斑：处理斑点噪声，提高图像可读性和分析精度。

四、合成孔径雷达数据的特征提取方法：1. 地物分类：利用SAR图像的极化特性、反射率、散射机制等信息进行地物分类。

2. 地形测量：通过SAR图像的相位信息，实现地表高程的测量和3D 重建。

3. 特征识别：利用SAR图像的纹理、形状等特征，实现目标识别和动态监测。

极化SAR散斑滤波和扩展Sigma滤波器

极化SAR散斑滤波和扩展Sigma滤波器

极化SAR散斑滤波和扩展Sigma滤波器摘要随着具有高清晰度和四极化数据的合成孔径雷达（SAR）技术的进步，我们需要更好和有效的极化SAR图像相干斑滤波器算法。

对极化SAR相干斑滤波提出两个要求：1）散斑滤波应只适用于分散媒质，并且强大的硬目标应保持未过滤; 2）为了减少相干斑，散射机制保存应被考虑。

本文的目的包含两个方面：1），提出一种有效的算法，该算法是被改进的Sigma滤波器的扩展，适用于单极化SAR; 2）调查相干斑噪声特性和对具有较高分辨率（分米）单极化SAR图像数据的相干斑噪声滤波器的需求。

提出的过滤器是根据考上述两个要求而考虑的。

它的有效性已经被Jet Propulsion实验室d e 机载合成孔径雷达数据验证，并与boxcar过滤器，Lee滤波器，Wishart-based nonlocal 滤波器做过比较。

对于非常高的分辨率极化SAR系统，如德国航空航天中心F-SAR和日本Pi-SAR2，它们具有分米级的空间分辨率，我们发现，复杂的Wishart分布仍然是有效的描述极化SAR斑点特征的分布式，媒相干斑滤波可能需要根据目标大小进行分析。

25厘米分辨率的F-SAR X波段数据可以解释。

关键词：极化SAR，相干斑去噪，高分辨率SAR。

介绍极化合成孔径雷达（SAR）（Pol-SAR）的后向散射返回可被描述为三个相关的相干干扰过程的相互作用：HH，VV和HV极化。

由于三种极化的相关性，相干斑噪声效应不仅出现在三种强度，而且出现在三个复数相关项上。

为了解释的可靠和极化信息的提取，随机的极化变量必须通过平均相关性或协方差矩阵来减少相邻像素。

这种数据具有非相干散射的特征形式[1]。

它被称为非相干平均，也被称为多视处理，是应用极化SAR必不可少的分析技术，例如Cl oud e-Pottier特征值和特征向量分解[2]，基于分解的Freeman-Durd en模型等[3]。

没有足够的非相干平均，导出的参数，如熵，，和各向异性，成为偏见，无法使用。

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对于参数向量 p , 设其均值为 Λp , 那么, 它的协 方差矩阵为
Cp = E [ (p - Λp ) (p - Λp ) T ].
(5)
对其做特征分解得
Cp = Q +Q T.
(6)
其中 + = d iag (Κ1, Κ2, …, Κn ) , 且 Κi 为 Cp 的特征值。
易知, Cp 是半正定的, 所以其特征值非负, 不妨设 Κi
基于极化合成孔径雷达图像的斑点滤波方法
皇甫悦, 邓启明, 张卫杰, 杨 健
(清华大学 电子工程系, 北京 100084)
摘 要: 斑点噪声是由合成孔径雷达 (SA R ) 的相干成像原 理造成的固有缺陷, 为了更好地进行 SA R 图像地形分类、目 标检测等后续处理, 提出一种用于极化 SA R 图像的滤波方 法。 该方法利用新的优化函数和约束条件, 在保持图像功率 等于 L ee 滤波功率的前提下, 通过最小化信号子空间向量与 原始向量的欧式距离, 达到降斑的目的。 实验结果表明: 利 用旧金山地区的真实极化 SA R 数据, 使用该方法滤波的图 像结果与原有的子空间滤波器相比, 更接近原始图像的均 值, 并且通过滤波提高了不同类别的目标在特征空间的区分 度, 从而有利于不同类型地物的分类。
收稿日期: 2006212229 基金项目: 国家自然科学基金资助项目 (40571099) ;
高校博士点基金资助项目 作者简介: 皇甫悦 (1982—) , 女 (汉) , 天津, 硕士研究生。 通讯联系人: 杨健, 教授, E2m ail: hfy04@m ails. tsinghua. edu. cn
i= 1
(10)
其中: qi (1≤i≤m ) 为信号子空间的特征向量; Λp 为
滤波窗内参数向量的均值向量。
通常, 滤波后的数据应尽可能接近原始数据, 因 此要使向量 pδ- p 的二范数最小化。 由于恢复的参 数向量 pδ 舍弃了噪声分量, 会造成图像整体强度下
皇甫悦, 等: 基于极化合成孔径雷达图像的斑点滤波方法
滤波和子空间滤波的优点, 在滤除斑点的同时能够 保持主要散射特性和目标的细节特征, 包括不同类 型目标的边界。
1 改进的基于子空间分解的滤波算法
1. 1 极化 SAR 模型 在雷达极化理论中, 如果采用水平垂直极化基,
一个目标的 Sincla ir 散射矩阵的表达为
降续排列为
Κ1 ≥ Κ2 ≥ … ≥ Κn.
(7)
矩阵 Q 的 n 个列由与 Κi 相对应的 n 个特征向量 qi
构成, 即
Q = (q1, q2, …, qn).
(8)
假设有 m 个大的特征值 Κ1、Κ2、…、Κm , (n -
m ) 个小的特征值 Κm + 1、Κm + 2、…、Κn, 其中, Κm µ
C = xxH =
sHH 2
2 sHH sH3V
sHH sV3V
2 sHV sH3 H
2 sHV 2
2 sHV sV3V . (3)
sVV sH3 H
2 sVV sH3V
sVV 2
其中上标 H 代表向量的共轭转置。 多视极化 SA R 测量得到的是多个单视图像的平均相关矩阵或
M ueller 矩阵。 在M ueller 矩阵中, 每个像素点由一 个 4×4 的实数矩阵表示, 矩阵元素为平均相关矩阵 中若干元素的线性组合。
(4)
其中 p i 为某种参数。p i 的选择方式有很多种。在本
文中, 参数向量由归一化M ueller 矩阵元素组成, 归
一化因子为 A = 2m 11 , 见表 1。
63
表 1 参数向量定义方法
参数
定义式
p1
m 11 A
p2
m 12 A
p3
m 13 A
p4
m 14 A
p5
m 22 A
p6
m 23 A
关键词: 图像处理方法; 极化; 合成孔径雷达 (SA R ) ; 斑点 滤波; 子空间分解
中图分类号: T P 751 文章编号: 100020054 (2008) 0120062204
文献标识码: A
Speckle f ilter ing m ethod ba sed on polar im etr ic SAR image
1. 3 改进的 信息主要包含在信号子空间中, pδ 可由均值与信号
子空间的特征向量的加权和得到。 设加权系数向量
为 x = (x 1, x 2, …, x m ) T , 则
m
∑ pδ =
x iqi + Λp = Q Sx + Λp.
sHH sHV
S=
.
(1)
sVH sVV
在 互 易 情 况 下, 散 射 矩 阵 具 有 对 称 形 式, 即 sHV = sVH。 将散射矩阵元素向量化, 得到极化矢量
sHH
x=
2 sHV .
(2)
sVV
单视情况下, 极化矢量包含一个像素点的全部 极化信息。 极化数据也可以用像素点的相关矩阵表 示 (x 的均值为 0 时, 相关矩阵即为协方差矩阵) 为
HUANG FU Yue , D ENG Q im ing, ZHANG W e ijie , YANG J ia n
(D epartm en t of Electron ic Eng ineer ing, Tsinghua Un iversity, Be ij ing 100084, Ch ina)
ICSNSN11120202022300N54
清华大学学报 (自然科学版) J T singhua U n iv (Sci & T ech) ,
2008 年 第 48 卷 第 1 期 2008, V o l. 48, N o. 1
w 17 h ttp: qhxbw. ch ina jou rna l. net. cn
Abstract: Speck les are inheren t defects due to coheren t im ag ing p rincip les in syn thetic apertu re radar (SA R ) system s. A po larim etric SA R im age filtering m ethod w as develop ed u sing a new ob jective function and con strain t cond ition s to get better resu lts fo r terrain classification, target detect ion, and o ther app lication s. W hen the sp an of a filtered p ixel equals to the sp an of a p ixel filtered by L ee’s m ethod, the Euclidean d istance betw een an unfiltered p aram eter vecto r and a signal sp ace vecto r is m in im ized so that sp eck les can be reduced. T est resu lt s u sing po larim etric SA R data of San F rancisco show that im ages filtered by th is m ethod have m ean values clo ser to the unf iltered im ages than w ith a sub sp ace based filter. A fter the filtering p rocess, targets w ith d ifferen t scattering characteristics are m o re separab le in the characterist ic sp ace; therefo re, th is filter im p roves terrain classificat ion.
Key words: im age p rocessing m ethod; po larim etric; ap ertu re radar (SA R ) ; speck le filtering; decom po sition
syn thetic sub sp ace
合成孔径雷达 (SA R ) 因其全天时、全天候工作 特点和一定的地物穿透能力, 被广泛应用于对地观 测、目标识别等领域。 然而, SA R 成像带来的固有 斑点噪声降低了图像质量, 给上述应用带来许多困 难。 为此, 研究者提出许多斑点滤波的方法。 例如: N ovak 和 B u rl[1, 2] 给 出 了 一 种 极 化 白 化 滤 波 器 (PW F ) , 通过组合协方差矩阵元素将全极化数据生 成一幅最小噪声强度的图像。 这种方法的缺点在于 损失极化信息, 因为它将 3 个通道的数据合成为单 一的强度图像。在乘性噪声模型基础上, L ee[3]提出 了基于最小均方误差 (MM SE ) 准则的滤波算法, 该 方法对单极化 SA R 图像进行滤波时能够取得比较 好的效果; 处理多极化图像时, 由于假设协方差矩 阵满足W isha rt 分布, 当这一条件不满足时, 滤波效 果不佳[4]。还有一些滤波方法基于其他准则, 如最大 后验概率 (M A P ) 准则[5 ]、极大似然 (M L ) 准则[6 ]等。 这些滤波方法都需要对滤波像素邻域的统计特性进 行估计。为解决这一问题, 顾晶等[7]提出了基于子空 间分解的滤波方法, 构造参数向量, 分解参数空间, 从信号子空间恢复极化信息。相比于其他方法, 这种 方法的优点在于不需要滤波窗内像素的统计假设, 不必为了保持散射特性一致而选择合适形状的窗。 但是, 该方法的均值保持效果不如L ee 滤波算法好。