【摘 要】
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本文在Freeman分解理论基础上,提出一种极化SAR数据相干斑滤波算法。该算法基于Freeman散射模型对原始极化SAR数据进行分解,以获得像素的散射类型和总功率值;在滤波窗口内选
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本文在Freeman分解理论基础上,提出一种极化SAR数据相干斑滤波算法。该算法基于Freeman散射模型对原始极化SAR数据进行分解,以获得像素的散射类型和总功率值;在滤波窗口内选取与中心像素散射类型相同,总功率值接近的像素构成滤波同质区;并根据同质区的局部统计特性,应用线性最小均方滤波器进行滤波处理。试验表明,该算法在有效去除相干斑的同时,对极化和边缘等细节信息也有较好的保持效果。
Based on Freeman decomposition theory, this paper proposes a coherent speckle filtering algorithm for polarimetric SAR data. The algorithm decomposes the original polarimetric SAR data based on the Freeman scattering model to obtain the type of scattering and the total power of the pixels. Filtering pixels with the same type of central pixel scattering and similar total power values are selected as filter homogeneous regions in the filtering window. According to the local statistical properties of homogeneous regions, the linear minimum mean square filter is used to filter the data. Experiments show that this algorithm can effectively remove the speckle and preserve the detail information such as polarization and edge.
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