改进独立分量分析极化SAR影像相干滤波Speckle filtering in polarimetric SAR images based on improved independent component analysis
刘宇迪,余洁,刘利敏,朱腾
摘要(Abstract)：
极化合成孔径雷达(SAR)影像的相干斑滤波,对其后处理起着至关重要的作用。针对传统的独立分量分析(ICA)算法稳定性差、易陷入局部最优等缺陷,该文提出基于粒子群优化(PSO)改进的ICA滤波算法,用于进行极化SAR影像相干斑滤波。该方法利用PSO算法来改进解混矩阵W的行向量的生成过程,以提高ICA算法的分离效果。采用AIRSAR获取的旧金山海湾地区的L波段极化SAR影像进行实验,并用相干斑指数、迭代次数、收敛时间等指标进行客观评价。结果表明,基于PSO改进的ICA算法具有更高的收敛效率和更好的相干斑抑制性能,能有效地降低影像的相干斑噪声。
关键词(KeyWords)： 独立分量分析;粒子群算法;极化SAR;相干斑
基金项目(Foundation): 863重点项目(2011AA120404);; 北京市教科研基础建设项目
作者(Author): 刘宇迪,余洁,刘利敏,朱腾
DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2015.10.016
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