CAJ | 학술논문

关于雷达图像优化,提高分辨率的问题,场景较为复杂的图像,固有噪声图像效果不够理想,对具有不同统计特性的像素点缺乏精确的区分.由于传统参数估计方法降噪效果不足,为解决上述问题,提出了一种基于纹理特征分类的参数估计方法.首先计算极化总功率图像的灰度共生矩阵,并提取纹理特征矢量,用K均值聚类的方法进行分类.然后根据分类结果,在滑动邻域窗内选取与中心像素同类别的像素用于参数估计.实验结果表明,改进的纹理分类的滤波方法具有更好的降噪效果,对于复杂场景的极化SAR图像表现了较大的优越性.
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