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【6h】

基于矩阵对数累积量和非局部均值方法的极化SAR噪声抑制

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第一章 绪论

1.1 研究背景

1.2 极化 SAR系统国内外的研究现状

1.3 研究目的与意义

1.4 极化SAR相干斑噪声抑制算法综述

第二章 极化SAR基础理论

2.1 极化电磁波

2.2 目标的极化散射

2.3 极化SAR数据统计模型

2.4 极化SAR数据梅林类统计理论

2.5 极化SAR噪声抑制效果的评价

2.6 本章小结

第三章 基于矩阵对数累积量的极化SAR图像噪声抑制[84]

3.1 引言

3.2 基于极化SAR子视数据对数累积量的相似度计算

3.3 基于矩阵对数累积量的极化SAR相干斑抑制方法

3.4 实验结果与讨论

3.5 本章小结

第四章 基于子视数据相关性与非局部算法的极化SAR相干斑噪声抑制[85]

4.1 引言

4.2 非局部均值去噪算法滤波公式

4.3 基于子视数据相关性的极化SAR相干斑噪声抑制方法

4.4 实验结果与讨论

4.5 本章小结

第五章 总结和展望

5.1 全文总结

5.2 工作展望

参考文献

致谢

作者简介

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摘要

极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Apeture Radar,极化SAR)是一种多极化通道成像雷达系统。由于不同物理性质的目标对极化电磁波的后向散射特性有所不同,极化SAR采用多个分离的极化通道发射、接收、处理雷达脉冲的技术来测量分辨单元中目标对多种极化电磁波收发组合的散射特性,从而能够提供较传统单极化SAR更多的目标信息,为后续雷达图像处理工作提供了更多便利和可能性。近几年随着硬件性能的进步,极化SAR已经越来越多的从理论研究走向了工程应用。但是多极化通道收发组合下的图像相干斑噪声比传统单极化通道图像更加复杂,数学模型也有所不同,因此极化SAR图像相干斑噪声抑制问题成为该技术领域中的热点问题之一。本文就此进行了比较深入的研究,将近几年针对极化SAR数据进行的复矩阵对数累积量方面的数学方法研究新成果成功应用到了极化SAR噪声抑制技术中。
  本文基于矩阵对数累积量提出了计算极化SAR子视数据相关性的理论方法。复矩阵对数累积量的相关数学工具近几年被引入到极化SAR的复散射矩阵的统计学研究当中,并取得了一系列成果。但是多被用作极化SAR数据统计学分析工具或用于一些图像质量新测度的研究方面,迟迟未能应用到关键的极化 SAR图像的噪声抑制技术中。本文通过计算极化SAR子视数据的复矩阵对数累积量,提出了一种新的计算极化SAR复子视数据相关性的理论方法并应用到了极化SAR去噪当中。
  全文主要的研究成果包括以下两个方面:
  1.提出了一种基于矩阵对数累积量计算滤波系数并结合非局部算法对极化SAR图像进行噪声抑制的方法。该方法中的滤波系数根据极化SAR子视数据相关性计算得出,在此基础上,结合非局部算法得到同质区域,本文提出了一种新的极化SAR噪声抑制算法。并通过实验对新算法进行了验证,与以往算法进行了对比。与此同时,对新算法的实验也验证了前面提出的极化SAR复子视数据相关性的理论方法。
  2.提出了一种基于矩阵对数累积量选取同质区域、计算滤波系数并结合非局部算法对极化SAR图像进行噪声抑制的方法。由于在利用矩阵对数累积量衡量两个复矩阵集的相关性时需要集合中的元素越多越好,前述研究中通过子视数据相关性计算滤波系数是成功的,但在选取同质区域时仍存在不足,本文就此问题通过模板匹配的方法选择更多的多视数据点来扩大子视数据集,由此更加准确的计算滤波系数、选择同质区域并在此基础上进行基于非局部方法的噪声抑制滤波。文中通过实验验证了该方法的有效性,并与其它算法进行了对比。

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