【摘 要】
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)是一种主动成像传感器,具有全天时、全天候和高分辨率等优点,已广泛应用于军事和民用各个领域。极化SAR图像解译对理解极化SAR
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)是一种主动成像传感器,具有全天时、全天候和高分辨率等优点,已广泛应用于军事和民用各个领域。极化SAR图像解译对理解极化SAR图像内容具有重要意义,图像分割是图像解译中的一个重要的环节。由于受相干斑噪声的影响,对SAR图像数据的处理较为困难,如何对极化SAR图像进行准确分割是一个关键问题。本文针对这一问题进行研究,提出了噪声抑制下的极化SAR图像分割算法。本文研究的主要内容及主要创新之处如下：1、研究了一种噪声抑制的极化SAR图像分割算法。该方法主要在分水岭分割之前进行各向异性扩散的相干斑降噪滤波,有效降低相干斑噪声影响,减少分水岭分割的过分割现象,进一步考虑区域与区域之间差异度,建立更加准确的空间上下文模型,实现SAR图像的准确分割。2、研究了一种噪声抑制的可变权值极化SAR图像分割算法。该方法在极化总功率图上先进行滤波,对滤波后的图像进行分水岭分割,构建区域邻接图,充分利用图像的边界信息得到可变权值,有效调节特征模型与空间上下文模型之间关系,提高分割准确率。通过对RADARSAT-2卫星和SIR-C卫星获取的单视多极化SAR图像进行实验,与其他先进算法相比,验证了该算法的有效性。本文的研究内容和成果对于极化SAR图像的分割和解译工作具有一定的意义和应用价值。
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