一种极化SAR异质性度量方法
对于极化SAR图像来说,异质性主要用来描述同一目标区域内不同场景之间的差别.在图像中,不同的场景对应着不同的RCS及纹理特性,这种差异性可以通过对图像异质性的测量来进行客观定量描述.在图像的斑点噪声抑制算法研究中,异质性作为反映图像区域中不同场景之间信息差异程度的关键参数,己被广泛应用于各种空间自适应斑点噪声滤波器的设计中.在相干斑抑制时要能够有效抑制相干斑的同时不丢失信息,在均质区域抑斑方法要能够保持辐射信息和不同地类之间的边缘,而在纹理信息丰富的异质区域还要保持纹理信息.自适应滤波方法以较成熟的统计和估计理论为基础的,比较适合保持辐射信息和纹理信息,因此学者们研究并提出了大量的自适应滤波方法,其中影响广泛的算法有Lee滤波、Frost滤波、Kuan滤波和sigma滤波等,这些算法本质上都是基于简单的异质性检验进行相干斑抑制.目前研究相对比较成熟的SAR图像异质性测量方法有变差系数、基于算术与几何均值比和基于信息论的方法。变差系数通过计算局部区域像元均值与标准差的比值来度量图像异质性，是一种常用的异质性度量方法。为了能将该系数扩展到极化SAR图像，根据极化白化滤波变换，将矩阵变量映射为一个标量，变换后的标量同样具有原有数据的统计分布特性，利用标量的标准差衡量地物目标的异质性。
极化合成孔径雷达 图像异质性 变差系数 极化白化变换
行晓黎
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武汉
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2015-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）