基于ICA的極化SAR圖像相干斑去噪研究.pdf

1、極化合成孔徑雷達(dá)系統(tǒng)(SAR)是微波遙感領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究方向。極化SAR作為一種相干成像雷達(dá),接收到的散射總回波并不完全依賴目標(biāo)的散射系數(shù),而會(huì)在目標(biāo)散射系數(shù)附近出現(xiàn)較大的隨機(jī)變化,這種隨機(jī)變化反映在SAR圖像上就稱之為相干斑噪聲。圖像的信噪比會(huì)隨著斑點(diǎn)噪聲的增多而下降,斑點(diǎn)噪聲的增多會(huì)使SAR圖像邊緣細(xì)節(jié)模糊,甚至?xí)?dǎo)致極化目標(biāo)的特征丟失。相干斑抑制是極化SAR成像后處理的首要步驟,噪聲抑制的方法一直是極化SAR信號(hào)處理領(lǐng)域一個(gè)很

2、值得研究的課題。
　　目前已經(jīng)有很多學(xué)者提出了相干斑噪聲濾波方法,在一定程度上實(shí)現(xiàn)了相干斑的去噪,但是這些方法在去噪效果、細(xì)節(jié)邊緣保存和自適應(yīng)參數(shù)運(yùn)算方面存在一些缺陷和困難,有待進(jìn)一步改進(jìn)。獨(dú)立分量分析(ICA)作為盲信號(hào)分離最常用且最有效的處理技術(shù),目前已經(jīng)應(yīng)用于很多信號(hào)處理領(lǐng)域。其解決問題的思路是僅通過傳感器觀測(cè)到的數(shù)據(jù),利用統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的思想,分離出若干個(gè)獨(dú)立成分。
　　本文主要工作是將極化SAR圖像進(jìn)行對(duì)數(shù)量化后得到多維

3、觀測(cè)數(shù)據(jù)作為ICA的輸入信號(hào),利用ICA的基于高階統(tǒng)計(jì)量和基本模型的分離方法,分離出相干斑噪聲圖像,從而實(shí)現(xiàn)極化SAR圖像的相干斑降噪,豐富了極化SAR圖像增強(qiáng)方法的研究。論文具體工作如下:
　　首先總結(jié)極化SAR圖像處理中相干斑研究?jī)r(jià)值、相干斑模型和去噪原則,并分析現(xiàn)有的去斑方法。闡述ICA算法的統(tǒng)計(jì)模型和求解過程,在目標(biāo)函數(shù)的基礎(chǔ)上建立ICA自適應(yīng)算法。
　　其次分析極化SAR圖像是否滿足ICA算法的基本數(shù)學(xué)模型以及基本

4、假設(shè),得出ICA方法處理相干斑去噪的具體過程。仿真分析,分別利用傳統(tǒng)斑點(diǎn)去噪方法和ICA算法來處理極化SAR圖像,總結(jié)出ICA算法在圖像去噪和邊緣細(xì)節(jié)保存方面要優(yōu)于傳統(tǒng)算法。
　　最后通過改進(jìn)的ICA梯度學(xué)習(xí)算法處理三組極化SAR圖像。仿真分析得出,改進(jìn)算法相比傳統(tǒng)ICA算法在處理極化SAR,相干斑抑制能力更強(qiáng),尤其對(duì)不同地物目標(biāo)的邊緣如海岸線和公園邊界的表現(xiàn)更明顯,對(duì)細(xì)節(jié)目標(biāo)如橋梁的保存更清晰。
　　通過極化SAR理論和I