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公开(公告)号:CN109523576A
公开(公告)日:2019-03-26
申请号:CN201811223724.7
申请日:2018-10-19
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种顾及地物特征的Mean Shift滤波方法,包括如下步骤,S1对待滤波极化的SAR图像进行极化白化滤波,得到单波段的滤波图像;S2计算该滤波图像中各个区域的变差系数;S3基于等效视数计算各个区域的异质程度阈值,并基于等效视数与对应的变差系数之间的关系,确定异质程度阈值与对应的变差系数之间的联系,比较各个像元与该像元所在区域的异质程度阈值,将滤波图像中的像元分为同质像元和异质像元;S4对异质像元使用最小均方误差滤波进行滤波,对同质像元使用综合了变差系数的Mean Shift滤波进行滤波;S5得到最终的滤波结果。有益效果:能够对不同异质程度的像元进行区别滤波,且算法简单。
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公开(公告)号:CN110009572A
公开(公告)日:2019-07-12
申请号:CN201811224624.6
申请日:2018-10-19
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种基于多特征的极化SAR非局部均值滤波方法,包括,S1对原始的极化SAR数据通过极化白化滤波生成滤波图像,计算出滤波图像的变差系数CV,并基于变差系数CV生成异质性图CVF;S2基于原始图像的Pauli基、生成的CVF和等效视数L分别计算Pauli基的滑动参数hPB和异质性的滑动参数 S3分别基于原始图像的Pauli基和生成的CVF根据检验统计计算图像块间相似性统计距离;S4根据相似性统计距离,计算权重系数;S5根据权重系数进行加权平均实现滤波,得到滤波图像。有益效果:将极化特征引入非局部均值滤波来提高相似性权重的估计精度。
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