全极化雷达遥感图像的迭代优化非局部均值去噪法

文章提出了一种迭代优化的PolSAR的非局部均值去噪方法。该方法在每次迭代去噪过程中，通过同时考虑原始图像全极化噪声统计特性和前一次迭代所得影像的全极化信息来完善像素间极化相似性的度量，从而实现对影像更为精准的估计。结果表明，去噪算法在显著抑制影像噪声水平的同时，也能较好地保持影像的边缘和极化特性等细节信息。
全极化SAR(PolSAR)系统作为传统单极化SAR系统的一种更高级形式，能同时发射、接收水平及垂直的极化雷达波，能够获取地物更为丰富的后向散射信息，更利于地物场景的解译，已在诸多行业领域得到广泛的应用。
对于全极化SAR数据而言，噪声不仅存在于极化协方差矩阵的对角线元素上，同时也存在于非对角线元素上。并且，对角线元素受到乘性噪声的影响，而非对角线元素则受到乘性和加性混合的噪声的影响。
近年来，基于非局部均值思想的算法已成为了PolSAR影像去噪的研究热点，并取得了较好的去噪效果。
传统PolSAR非局部均值滤波算法在度量像素或者影像块相似度时基本利用到的都是含噪声影像的统计特性，而没有考虑到原始像素间的差异性，而且往往无法利用得到的全极化信息，因此难以获得稳健准确的相似性测度。
注：文章选自《全极化雷达遥感图像的迭代优化非局部均值去噪法》马晓双等

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