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基于非负特征值分解的极化SAR子空间分解滤波
基于非负特征值分解的极化SAR子空间分解滤波
摘要：合成孔径雷达（SAR）在地貌测绘、目标识别等领域具有广泛的应用。然而，由于地表反射特性的复杂性和噪声的存在，SAR图像常常受到斑点噪声和多路径干扰的影响。为了提高SAR图像的质量，常常需要进行滤波处理。极化SAR子空间分解滤波是一种常用的滤波方法，可以有效地抑制斑点噪声和多路径干扰。本文主要研究基于非负特征值分解的极化SAR子空间分解滤波方法，通过对极化SAR子空间进行特征值分解，从而得到目标和干扰子空间，进而进行滤波处理。
关键词：合成孔径雷达，极化SAR，子空间分解，非负特征值分解，滤波
1.引言
合成孔径雷达（SAR）是一种利用雷达系统合成大孔径，通过元素间相对运动形成合成的孔径的雷达技术。SAR通过经过地面目标散射的微波信号的时差进行重建图像，具有不依赖于光照、可全天时全天候观测等优点，因此在地质勘探、目标识别等领域有广泛的应用。然而，由于地表材料的复杂性，SAR图像往往受到斑点噪声和多路径干扰的影响，降低了图像质量和目标检测的性能。
2.相关工作
为了提高SAR图像的质量，常常需要进行滤波处理。子空间分解是一种常见的滤波方法，通过将SAR图像分解为目标子空间和干扰子空间，然后对干扰子空间进行滤波处理，最后再将两个子空间进行叠加，即可得到抑制干扰的SAR图像。常见的子空间分解方法有主成分分析（PCA）、非负矩阵分解（NMF）等。
3.非负特征值分解
在子空间分解的过程中，需要对极化SAR协方差矩阵进行特征值分解。传统的特征值分解方法通常得到的是实数特征值和相应的特征向量，而非负特征值分解则可以得到非负的特征值和相应的非负特征向量。非负特征值分解可以更好地描述图像的特征分布，适用于SAR图像的处理。
4.基于非负特征值分解的极化SAR子空间分解滤波算法
本文提出了一种基于非负特征值分解的极化SAR子空间分解滤波算法。具体步骤如下：
（1）计算极化SAR图像的协方差矩阵；
（2）对协方差矩阵进行非负特征值分解，得到非负特征值和非负特征向量；
（3）选择前N个非负特征值对应的非负特征向量构造目标子空间；
（4）对目标子空间进行滤波处理，得到滤波后的目标子空间；
（5）将滤波后的目标子空间与滤波前的干扰子空间进行叠加，得到滤波后的极化SAR图像。
5.实验结果与分析
本文采用了经典的UCMerced数据集进行了实验。实验结果显示，基于非负特征值分解的极化SAR子空间分解滤波算法在抑制斑点噪声和多路径干扰方面有良好的效果。与传统的PCA方法相比，本算法能够更准确地描述极化SAR图像特征，提高了图像的质量和目标检测的性能。
6.总结与展望
本文研究了基于非负特征值分解的极化SAR子空间分解滤波方法，通过对极化SAR子空间进行非负特征值分解，得到目标和干扰子空间，并进行滤波处理。实验结果表明，该方法在抑制斑点噪声和多路径干扰方面具有明显优势。然而，本方法仍然存在一些不足之处，如对图像边界的处理不够理想等。未来可以进一步改进算法，提高滤波效果，并探索更多的图像处理方法。
参考文献：
[1]L.Liu,M.Liu,Y.Li,etal.ASubspaceDecomposition-BasedRadarTargetRecognitionMethodforHigh-DimensionalComplexData.#IEEETransactionsonSignalProcessing,vol.61,no.6,pp.1561-1573,2013.
[2]N.Jiang,Y.Zhang,Q.Wu,etal.PolarimetricSARImageClassificationBasedonMorphologicalMultinuclearFusion.#IEEEJournalonSelectedTopicsinAppliedEarthObservationsandRemoteSensing,vol.6,no.2,pp.399-412,2013.
[3]X.Li,Z.Gao,Z.Li,etal.Non-NegativeEigenspace-BasedHyperspectralTargetDetection.#IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,vol.47,no.3,pp.876-885,2009.