基于双尺度字典的极化SAR图像稀疏去噪算法

发布时间：2018-06-11 20:48

  本文选题：双尺度字典 + 极化合成孔径雷达　； 参考：《现代雷达》2017年06期

【摘要】：给出了一种基于双尺度字典的极化合成孔径雷达(Pol SAR)图像滤波算法。首先,将原始极化SAR图像进行区域分类;然后,对不同匀质区域数据采用不同尺度字典,并进行字典训练和稀疏去噪;最后,重构去噪结果,形成去噪后的SAR图像。采用美国AIRSAR实测半月湾数据进行实验,并与单尺度稀疏去噪算法的结果进行比较,结果表明本算法的斑点噪声抑制能力更强,边缘纹理细节更加清晰,此外,在强散射点的点目标幅值特征保持和SAR图像极化特性保持两个方面也取得很好的效果。
[Abstract]:A two-scale dictionary based image filtering algorithm for polarimetric synthetic aperture radar (Pol SAR) is presented. Firstly, the original polarimetric SAR images are classified; then, different scale dictionaries are used for different homogeneous region data, and dictionary training and sparse denoising are carried out. Finally, the denoising results are reconstructed to form the de-noised SAR images. Compared with the results of one-scale sparse de-noising algorithm, the experimental results of the measured Half-Moon Bay data by AIRSAR show that the algorithm has stronger speckle suppression ability and clearer edge texture details. Good results are also obtained in two aspects: the amplitude feature preservation of the point target and the polarization characteristic of the SAR image.
【作者单位】： 中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室;中科九度(北京)空间信息技术有限责任公司;
【基金】：国家自然科学基金(61571442);国家自然科学基金重点项目(61231017) 2016年科技部重大专项(2016YFB0502400) 国家高技术研究发展计划863计划(2014AA09A511)
【分类号】：TN957.52

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2006645