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改进独立分量分析极化SAR影像相干滤波  
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【英文篇名】 Speckle filtering in polarimetric SAR images based on improved independent component analysis
【下载频次】 ★★★☆
【作者】 刘宇迪; 余洁; 刘利敏; 朱腾;
【英文作者】 LIU Yu-di; YU Jie; LIU Li-min; ZHU Teng; School of Remote Sensing and Information Engineering; Wuhan University; Beijing Key Laboratory of Resource Environment and Geographic Information System; Capital Normal University; College of Resources Environment and Tourism;
【作者单位】 武汉大学遥感信息工程学院; 首都师范大学资源环境与地理信息系统北京市重点实验室; 首都师范大学资源环境与旅游学院;
【文献出处】 测绘科学 , Science of Surveying and Mapping, 编辑部邮箱 2015年 10期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 独立分量分析; 粒子群算法; 极化SAR; 相干斑;
【英文关键词】 independent component analysis; particle swarm optimization; polarimetric SAR; speckle;
【摘要】 极化合成孔径雷达(SAR)影像的相干斑滤波,对其后处理起着至关重要的作用。针对传统的独立分量分析(ICA)算法稳定性差、易陷入局部最优等缺陷,该文提出基于粒子群优化(PSO)改进的ICA滤波算法,用于进行极化SAR影像相干斑滤波。该方法利用PSO算法来改进解混矩阵W的行向量的生成过程,以提高ICA算法的分离效果。采用AIRSAR获取的旧金山海湾地区的L波段极化SAR影像进行实验,并用相干斑指数、迭代次数、收敛时间等指标进行客观评价。结果表明,基于PSO改进的ICA算法具有更高的收敛效率和更好的相干斑抑制性能,能有效地降低影像的相干斑噪声。
【英文摘要】 The speckle filtering in polarimetric SAR images is very important to its post-processing.For that the independent component analysis(ICA)is unstable and easily falls into the local optimum,an improved independent component analysis based on particle swarm optimization(PSO)algorithm was proposed in this paper to reduce the polarimetric SAR image speckle.The algorithm focused on improving the generation process of the un-mixing matrix W by PSO algorithm,and improving the separation efficiency of the original...
【基金】 863重点项目(2011AA120404); 北京市教科研基础建设项目
【更新日期】 2015-10-23
【分类号】 P225.1
【正文快照】 0引言相干斑噪声是由合成孔径雷达(Synthetic Ap-erture Radar,SAR)的相干成像原理造成的固有缺陷,它的存在降低了数据的信噪比,影响了极化SAR影像的纹理特征,使图像解译和判读复杂化,并且降低了影像分割和分类的精度,给后继的处理分析工作带来很大困难。因此,极化SAR影像的相?

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