基于变异系数的PolSAR图像非局部均值滤波算法
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更新于2024-08-11
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"本文介绍了一种针对PolSAR图像的改进非局部均值滤波算法,旨在在抑制相干斑噪声的同时,尽可能保留地物目标的极化散射信息和结构特性。该算法结合了图像子块的统计特性和目标点的极化散射特性,通过变异系数(Coefficient of Variation, CV)进行自适应筛选同质像素,并根据CV自适应选择平滑系数,用于计算滤波权重。最后,对筛选出的同质像素执行非局部均值滤波。实验结果显示,与传统的精致LEE滤波、NL-Prestest滤波以及最新滤波方法相比,该算法在抑制相干斑噪声的同时,能更好地保持图像的边缘和极化散射特性。"
本文关注的是极化合成孔径雷达(PolSAR)图像的处理,这是一种利用极化信息获取地表特征的遥感技术。在PolSAR图像中,由于多种因素,如大气湍流和地形起伏,常常会出现一种称为相干斑的噪声,它会干扰图像的解析度和信息提取。非局部均值滤波(Non-local Means Filtering, NLMF)是一种有效的去噪方法,其原理是利用图像内的相似性进行自适应滤波,但原始NLMF可能无法充分考虑极化信息。
本文提出的改进算法将变异系数(CV)引入到像素筛选过程中。变异系数是衡量一组数据离散程度相对于平均值的比例,可用于识别具有相似极化特性的像素。通过CV筛选,算法可以更准确地找到同质像素集合,这有助于在滤波过程中保持图像的结构信息。
接下来,算法利用CV自适应选择平滑系数,这意味着权重分配不再是一致的,而是依据像素的极化散射特性动态调整。这样的设计使得滤波过程更加精细,能够针对不同特性区域采取不同的处理策略。
最后,对选出的同质像素执行非局部均值滤波,以去除相干斑噪声。实验部分对比了该算法与其他几种滤波方法在不同PolSAR图像上的效果,结果表明,该算法在抑制噪声的同时,能更好地保留图像细节,包括边缘和极化散射特性,从而提高了图像的分析和解读能力。
这项工作为PolSAR图像处理提供了一个改进的滤波工具,它融合了非局部均值滤波的优势,并且考虑了极化信息的特殊性,对于提高图像质量和进一步的地物识别有显著作用。这种算法对于航空、遥感、环境监测等领域具有实际应用价值,特别是在需要高精度极化信息的情况下。
2023-05-17 上传
2024-05-13 上传
2023-05-13 上传
2023-11-04 上传
2023-03-29 上传
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