期刊文献+

最大均匀区域滤波器在SAR图象处理中的应用 被引量:1

Applications of maximum homogeneous region filter to SAR image processing
下载PDF
导出
摘要 介绍了最大均匀区域滤波器的基本原理 ,为获得预期的滤波效果 ,在实现过程中 ,采用模板匹配的方法进行阶跃边缘的检测 ,使窗口移动的方向更易确定 ;用聚类分析与统计特征参数相结合的方法 ,建立不同灰度区域的判别门限 ,使门限值更加准确 ;通过重新估计噪声的相对标准差 ,对局部滤波算法进行了改进。实验结果表明 ,这些方法和措施是有效的。 The principle of maximum homogeneous region filter is introduced. In order to obtain the expected filtering effect,the template matching method is used to realize the step edge detection, which can decide the direction of the window movement more easilly The more accurate thresholds to distinguish can be set up by combining cluster analysis with statistics paramenters, the thresholds are more accurate. By re-estimating the standard deviation of the speckle, the performance of the local filtering algorithm is improved. The final experiment results indicate that the methods are effective.
作者 杨维明
出处 《电波科学学报》 EI CSCD 2002年第5期473-477,共5页 Chinese Journal of Radio Science
关键词 图象处理 SAR 最大均匀区域滤波器 斑点 SAR, maximum homogeneous region filter , speckle
  • 相关文献

参考文献1

  • 1沈清 汤霖.模式识别导论[M].长沙:国防科技大学出版社,1998..

共引文献4

同被引文献12

  • 1杨文,陈嘉宇,孙洪,徐新.基于SAR图像的点状目标检测方法研究[J].电波科学学报,2004,19(3):362-366. 被引量:14
  • 2徐戈,黄培荣,孙洪.一种基于图像分布的SAR图像边缘检测方法[J].电波科学学报,2005,20(2):160-163. 被引量:3
  • 3范立生,高明星,杨健,彭应宁.极化SAR遥感中森林特征的提取[J].电波科学学报,2005,20(5):553-556. 被引量:9
  • 4S Chitroub, A Houacine, and B Sansal. Statistical characterisation and modelling of SAR images [J]. Signal Processing, 2002, 82(1) : 69-92.
  • 5Bezdek, J C, Ehrlich, R and Full, W. FCM: The fuzzy c-means clustering algorithm [J]. Computers and Geosciences, 1984, 10(2): 191-203.
  • 6Hyvarinen A, Oja E. A fast fixed-point algorithm for independent component analysis [J]. Neural Computation, 1997, 9(7): 1483-1492.
  • 7Aapo Hyvarinen, Huha Karhunen, Erkki Oja. Independent Component Analysis[M]. New York: John Wiley & Sons, Inc, 2001.
  • 8Pi Yi-ming, et al.. Polarimetric speckle reduction using multi-texture maximum likelihood method [J]. IEEE Electronic Letter, 2003, 39(18): 1348-1349.
  • 9Hyvarinen A, et al.. Independent Component Analysis [M]. New York: John Wiley, 2001.
  • 10Cao X-R, Liu R-W. General approach to blind source separation [J]. IEEE Trans. Signal Processing, 1996, 44(3) :562-571.

引证文献1

二级引证文献3

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部