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Polarimetric SAR statistical analysis using alpha-stable distribution and its application in optimal despeckling

机译:基于α稳定分布的极化SAR统计分析及其在最佳去斑中的应用

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摘要

In this article, the statistical model of the polarimetric synthetic aperture radar (SAR) single-look complex image is analysed using alpha-stable distribution. It is better to use alpha-stable distribution than Gaussian distribution to represent the statistical characteristics of the polarimetric SAR image. A polarimetric SAR covariance matrix estimation method based on fractional lower-order statistics (FLOS) is proposed. Based on this model, an adaptive polarimetric SAR optimal despeckling method based on FLOS is developed. This algorithm adaptively estimates the characteristic exponents of each channel and uses these estimated alphas to calculate the parameters for the optimal despeckling adaptively. The experiments using polarimetric SAR data demonstrate that the proposed method not only reduces the blurs that occur in the area of impulsive reflectors in the result of the original optimal despeckling method, but also maintains the speckle reduction ability (equivalent number of looks).
机译:在本文中,使用α稳定分布分析了偏振合成孔径雷达(SAR)单视复杂图像的统计模型。使用α稳定分布比高斯分布更好地表示极化SAR图像的统计特性。提出了一种基于分数低阶统计量的极化SAR协方差矩阵估计方法。基于该模型,提出了一种基于FLOS的自适应极化SAR最优去斑方法。该算法自适应地估计每个通道的特征指数,并使用这些估计的alpha自适应地计算最佳去斑点的参数。使用极化SAR数据进行的实验表明,该方法不仅可以减少原始最佳去斑方法的结果,从而可以减少脉冲反射器区域中出现的模糊现象,而且还可以保持减少斑点的能力(当量外观)。

著录项

  • 来源
    《International journal of remote sensing》 |2013年第20期|6796-6836|共41页
  • 作者

    Yong Bian;

  • 作者单位

    Department of Geomatics Engineering, University of Calgary, 2500 University Drive NW, Calgary, Alberta, Canada T2N 1N4;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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