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滨海滩涂全极化SAR影像相干斑滤波方法研究
摘要：
本文研究了滨海滩涂全极化SAR影像相干斑滤波方法，采用滤波器组的形式将影像分为多个子带，通过分别处理来最大程度地保留图像中的较小细节信息，同时降低相干斑对于图像分割和目标提取的干扰。实验结果表明，所设计的算法能够有效地提高SAR影像的辨识能力，并提高图像质量。
1.引言
合成孔径雷达（SAR）是一种有效的遥感技术，具有天气、光线等自然因素干扰不大、穿透力强等特点，因此在地理信息、环境监测、资源调查等领域得到了广泛应用。但由于相干散射机制的影响，SAR图像中存在着较为严重的干扰，常见的一种干扰即为相干斑，对于图像的分割和目标提取造成不小的影响。因此，如何减小相干斑的干扰，提高SAR图像的辨识能力成为当前的研究热点之一。
2.滨海滩涂全极化SAR影像相干斑滤波方法
2.1滤波器组分解
为了减小相干斑对于图像的干扰，本文采用滤波器组分解算法。该算法将SAR影像分为多个频带，分别对每个频带进行处理，从而最大程度地保留图像中的较小细节信息。具体来说，可以采用福里尔变换将影像分解为多个频带，或者采用小波变换等多种处理方式。
2.2相干斑滤波
针对相干斑对于图像分割和目标提取的干扰，本文采用了自适应局部统计量法进行相干斑滤波。该方法通过对影像中每个像素点灰度值周围的像素点进行统计，根据统计结果计算出一个自适应阈值，然后对像素点进行二值化。通过这种方式，可以快速高效地消除影像中的相干斑，提高图像的质量和辨识能力。
3.实验结果与分析
为了验证所设计的滨海滩涂全极化SAR影像相干斑滤波方法的有效性，本文利用高分辨率SAR影像数据进行实验，结果表明，所设计的算法能够有效地提高SAR影像的辨识能力，并提高图像质量。
4.结论
本文研究了滨海滩涂全极化SAR影像相干斑滤波方法，通过采用滤波器组分解和自适应局部统计量法进行相干斑滤波，能够有效地提高SAR影像的辨识能力，并提高图像质量。未来，可以在此基础上进一步研究基于深度学习的SAR影像分割和目标提取方法，提高这些算法的性能和效率。