[发明专利]融入PCA的非局部均值的极化SAR数据相干斑抑制方法

权利要求书

1.一种融入PCA的非局部均值的极化SAR数据的相干斑抑制方法，包括如下步骤：

(1)将一组极化SAR数据表示为含有9个元素的3×3相干矩阵T，并使用T矩阵中的元素T11和T22对T矩阵进行亮目标检测和保留；

(2)取T矩阵的元素T11、T22和T33获得span数据，其中span＝T11+T22+T33，使用主成分分析方法PCA求出span数据中最大的d个特征向量w₁～w_d，d取6；

(3)对相干矩阵T各元素的非亮目标像素进行如下基于融入PCA的非局部均值滤波：

3a)对T矩阵的任意元素取一个待滤波像素点x，以x为中心确定7×7的局

部邻域Φ和21×21的搜索窗Ω，对待滤波像素点x的局部邻域Φ进行对数变换，将对数变换后的局部邻域拉伸成49×1的待滤波向量Lx；

3b)在搜索窗内取一像素y，取y的7×7的局部邻域Ψ，对该局部邻域Ψ先进行对数变换，再将其拉伸成49×1的搜索窗向量Ly；

3c)用span数据的d个最大的特征向量w₁～w_d与待滤波向量Lx进行内积，得到待滤波内积结果fx(m，1)，再用span数据的d个最大的特征向量w₁～w_d与搜索窗向量Ly进行内积得到搜索窗内积结果fy(m，1)，m为1～d的整数；

3d)计算待滤波像素x与搜索窗内像素y的相似度d(x，y)：

d(x,y)Σm=1d[fx(m,1)-fy(m,1)]2]]>

3e)根据相似度d(x，y)计算搜索窗内像素y与待滤波像素x的滤波权值w(x，y)：

w(x,y)=e(-d(x,y)h2)]]>

其中h为一个滤波参数，这里h取5倍的噪声标准差；

3f)逐个扫描搜索窗内的像素，重复执行步骤3b)-3e)，得到最终待滤波像素x的滤波结果

z^(x)=1C(x)Σy∈Ωw(x,y)z(y)]]>

其中C(x)为归一化函数，表示为z(y)为搜索窗Ω内像素y的值；

3g)对T矩阵元素的逐个像素进行上述3a)-3f)的步骤，完成T矩阵所有元素的滤波；

(4)用Pauli向量法将滤波后的相干矩阵T合成伪彩图。