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Model-Based Polarimetric SAR Speckle Filter

机译：基于模型的极化SAR散斑滤波器

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In this paper, a new framework to filter speckle noise in polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) data is presented. The proposed filter, named the model-based PolSAR (MBPolSAR) filter, is based on exploiting the multiplicative–additive speckle noise model for multidimensional SAR data. The entries of the sample covariance matrix are processed according to this multiplicative–additive speckle noise model as a function of the complex correlation coefficient. Hence, the covariance matrix elements are processed differently. This filtering scheme improves the reduction of speckle noise and ameliorates the estimation of the polarimetric information. The filtering performances of the MBPolSAR approach are first tested quantitatively by means of simulated PolSAR data. In a second stage, they are evaluated by means of experimental SAR data acquired by the Deutsches Zentrum fÜr Luft-und Raumfahrt.
机译：本文提出了一种在极化合成孔径雷达（PolSAR）数据中滤除斑点噪声的新框架。所提出的滤波器，称为基于模型的PolSAR（MBPolSAR）滤波器，是基于对多维SAR数据采用乘加性斑点噪声模型。样本协方差矩阵的项根据此乘加性斑点噪声模型作为复数相关系数的函数进行处理。因此，协方差矩阵元素被不同地处理。这种滤波方案改善了斑点噪声的减少，并改善了极化信息的估计。首先通过模拟的PolSAR数据对MBPolSAR方法的滤波性能进行定量测试。在第二阶段中，将通过德国Deutsche ZentrumfÜrLuft-und Raumfahrt公司获得的实验SAR数据对它们进行评估。

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