基于多级分类的极化SAR图像斑点抑制

针对极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)图像相干斑抑制后的目标极化特性和结构特征保持问题,给出了一种多级分类的极化SAR图像斑点抑制方法。首先利用H/α快速分解法并结合极化总功率图像进行初分类,之后采用最小距离准则和聚合的层次聚类方法进行细分类,最后根据图像结构将图像内容分为亮点线目标、暗线目标和其他目标三大类,利用线性最小均方滤波器对暗线目标和非点线目标进行滤波。采用美国AIRSAR机载系统获取的实测数据进行实验,结果表明,与Lee的基于散射模型降斑算法相比,本文算法不仅能够更有效地抑制斑点噪声,而且在保持极化特性、结构和纹理特征方面更为有效。