【摘 要】
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提出了一种基于ICA算法的全极化SAR的滤波方法。首先对全极化SAR的四通道dB强度影像进行ICA变换,分离出信号及噪声分量,将噪声设为极小值,然后利用混合矩阵混合得到滤除噪声
【机 构】
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首都师范大学城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地,武汉大学遥感信息工程学院,中国测绘科学研究院
【基金项目】
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国家863计划资助项目(2011AA120404)
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提出了一种基于ICA算法的全极化SAR的滤波方法。首先对全极化SAR的四通道dB强度影像进行ICA变换,分离出信号及噪声分量,将噪声设为极小值,然后利用混合矩阵混合得到滤除噪声后的强度影像,结合原始相位信息,计算滤波后的散射矩阵。采用Foulum地物的EMISAR数据进行试验,并采用相干斑指数、均方差指数、边缘保持系数以及极化相关系数进行评价。结果表明,该方法不但能有效滤除影像的噪声,在边缘等细节信息保持上也具有较大优势。此外,滤波后影像虽散射特性发生改变,但维持了地物间的差异,在基于统计特性的精细分类、边缘信息及小目标检测方面仍具有较好的应用潜力。
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