计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
2期
165-168
,共4页
极化合成孔径雷达影像%水体目标%自动识别%盲信号分离%序列非线性滤波
極化閤成孔徑雷達影像%水體目標%自動識彆%盲信號分離%序列非線性濾波
겁화합성공경뢰체영상%수체목표%자동식별%맹신호분리%서렬비선성려파
采用一种新的基于盲信号分离(BSS)和序列非线性滤波方法实现多极化合成孔径雷达(SAR)影像相干斑噪声抑制和水体目标快速提取.SAR影像具有强烈乘性相干斑噪声,影像数据为非高斯分布,但其具体分布形式及参数难以获得.利用基于独立分量分析的盲信号分离方法,不需要知道SAR影像的具体分布,通过对数量化将相干斑噪声转化为与图像数据相互独立的加性噪声,从多极化SAR影像中自动分离出图像数据与相干斑噪声,并自动选择相干斑指数最小的分量为图像分量.针对SAR影像水体目标的亮度及形状分布特征,进一步采用序列非线性滤波处理,从分离出的图像分量中提取出水体目标.利用ENVI-SAT ASAR多极化影像进行了实验,结果表明该方法可以快速准确地提取多极化SAR影像中的水体目标.
採用一種新的基于盲信號分離(BSS)和序列非線性濾波方法實現多極化閤成孔徑雷達(SAR)影像相榦斑譟聲抑製和水體目標快速提取.SAR影像具有彊烈乘性相榦斑譟聲,影像數據為非高斯分佈,但其具體分佈形式及參數難以穫得.利用基于獨立分量分析的盲信號分離方法,不需要知道SAR影像的具體分佈,通過對數量化將相榦斑譟聲轉化為與圖像數據相互獨立的加性譟聲,從多極化SAR影像中自動分離齣圖像數據與相榦斑譟聲,併自動選擇相榦斑指數最小的分量為圖像分量.針對SAR影像水體目標的亮度及形狀分佈特徵,進一步採用序列非線性濾波處理,從分離齣的圖像分量中提取齣水體目標.利用ENVI-SAT ASAR多極化影像進行瞭實驗,結果錶明該方法可以快速準確地提取多極化SAR影像中的水體目標.
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