非局域SAR图像相干斑抑制：相似像素选择算法

"基于相似像素选择的非局域 SAR图像相干斑抑制 (2012年)" 本文探讨了一种新颖的非局域合成孔径雷达（SAR）图像相干斑抑制算法，该算法结合了比值距离像素相关性模型和相似像素选择策略。作者李光廷、黄平平和禹卫东在2012年的《雷达学报》上详细阐述了这一技术，主要目标是提高SAR图像的成像质量和可解析性。 首先，算法的核心在于构建比值距离像素相关性模型。通过分析两个像素的联合概率密度函数，研究人员能够量化它们之间的相似性。这个模型是基于错误概率最小化准则，通过对不同场景的数据进行训练，生成一个像素相似性阈值表。这个阈值表对于后续的像素选择过程至关重要。 接下来，算法在非局域窗口中对每个像素进行相似性计算。利用训练得到的阈值表，可以确定哪些像素与当前像素足够相似，从而被选中。这些相似像素的选择是基于它们与当前像素在比值距离上的关联性，有助于确保选取的像素能代表当前像素的真实特性。 随后，选用的相似像素用于估计当前像素的真实后向散射系数。这种方法不仅能够有效地去除同质区域的噪声，还能够在保持图像边缘和纹理细节的同时，实现良好的相干斑抑制。实验结果表明，相比于其他现有的非局域抑斑算法，该方法在视觉效果上有显著优势，同时计算复杂度相对较低，这意味着它可以在实际应用中快速处理大型SAR图像。 关键词涉及的关键概念包括SAR图像处理、相干斑抑制、像素相似性分析、像素相关性建模、阈值设定以及非局域处理方法。这种方法对于SAR图像处理领域的科技进步有着重要的贡献，因为它提供了更高效的图像噪声抑制手段，有助于提升SAR数据的应用价值，特别是在地球观测、环境监测和军事侦察等领域。 中图分类号：TN958（表示遥感技术），文献标识码：A（表示具有学术研究性质的文章），文章编号：2095-283X(2012)02-0171-11，DOI：10.3724/SP.J.1300.2012.20034。这些标识符是文章在学术界的标准引用方式，便于读者查找和引用原文。