高分辨率SAR图像杂波模型对比研究.pdf

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1、9卷第1期测绘科学Vo1．39NO．14年O1月ScienceofSurveyingandMappingJan．高分辨率SAR图像杂波模型对比研究于双，徐佳，杨英宝，王帆，李成仁(河海大学测绘科学与工程系，南京210098)摘要：本文针对高分辨率SAR图像的陆地场景，开展Norma1分布、Rayleigh分布、LN分布、we

2、bul1分布和Gamma分布模型的对比拟合实验。通过K—S法检验每种模型对不同SAR场景杂波数据的拟合精度，并通过GammaMap滤波简单说明杂波模型在斑点噪声抑制方面的应用。结果表明

3、，GammaMap滤波效率高于其他的传统方法。关键词：合成孔径雷达(SAR)；杂波拟合；Gamma分布；滤波【中图分类号】TP751【文献标识码】A【文章编号】1009—2307(2014)O1—0133—04最佳模型_6；王海涛、于文震等人在广义球坐标系引言下对农田高分辨率机载SAR图像数据与SIRV模在早期雷达分辨率较低的条件下，均匀区域型的相容性进行验证，结果显示，该类图像数据达回波可认为符合高斯(Norma1)分布。但随与SIRV模型有很好的相容性l7]。有关高分辨率星达分辨率的提高，后向散射向着非

4、高斯的方载SAR影像的研究更是有限。因此，本文利用星：展，趋于长尾分布。对非高斯分布的雷达杂载雷达所得的雷达图像数据，基于陆地场景SAR行统计建模一直是一重要研究方向。一些常杂波统计特性，结合Norma1分布、Rayleigh分『统计模型，如对数正态(LN)分布，韦布尔布、Lognorma1分布、Weibul1分布、Gamma分布：ibul1)分布，伽马(Gamma)分布等经常用来描等几种常用经验分布模型，运用K—S检验法探讨达陆地杂波。这些分布都是实验基础上的经几种常用的经验模型对草地场景、农田场景、道型

5、，在一定范围内它们都能较好地拟合杂波路场景、森林场景、水体场景、道路场景、建筑区分布特性_1。场景等多种不同SAR场景的杂波数据的描述能力及目前大部分高分辨率SAR杂波统计分析研究适用性并通过GammaMap滤波简单说明SAR杂波机载SAR影像开展，且以海杂波场景居多，统计特性分析在斑点噪声抑制方面的应用，为高分地场景的研究也只局限于探讨单一模型对少辨率SAR图像解译提供理论和技术支持。r景的拟合情况或一些模型对特定场景的拟合2杂波模型及实验。如MariaS．Greco等人以MSTAR为实验数检验复合高斯模

6、型对草地和森林场景的拟合本实验首先对不同场景图像的强度数据进行直，实验结果表明该模型适用于草地场景_3]；吴方图分析，然后运用最大似然估计法得到Norma1分『、温晓阳等人以MSTAR数据为例，比较布、Rayleigh分布、LN分布、weibul1分布、Gam—eigh分布、Lognorma1分布、Weibul1分布、ma分布的参数建立估计参数下的分布模型。最后_ma分布、MixPDF(LogNormal+Rayleigh)分使用K-S检验法检验模型对各场景图像强度数据的森林场景的描述能力，实验证明MixP

7、DF为拟合精度，以判断不同模型的适用场景。2．1杂波模型作者简介：于双(1989)，女，江苏连本实验使用的模型包括Norma1分布、Ray～云港人，硕士生，摄影测量与遥感leigh分布、LN分布、weibuU分布、Gamma分方向。布。它们的概率密度函数分别为：E—mail：742761502@qq．cornNorma1分布：收稿日期：2012-2-16，(z)一—l-expf1(1)√27r、0基金项目：国家自然科学基金(40901286)其中，为服从正态分布的随机变量的均值，136测绘科学第39卷Hig

8、h-ResolutionSARGroundClutterData[C]／／IEEE4结束语TransactionsonGeoscienceandRemoteSensing，2007，45(3)：566—575．1)对于较不均匀的森林场景及极不均匀的稀[42匡纲要．SAR图像统计建模研究[c]／／国防科学技术疏建筑区、密集建筑区场景，LN分布拟合精度明大学技术报告，2005：11-15．显高于其他分布模型。[5]蒋咏梅，陆铮．相关非高斯分布杂波的建模与仿真[J]．2)对于水体、农田、草地和道路等较均匀的Sys

9、temsEngineeringandElectronics，1999，21(10)．场景，Gamma分布拟合精度最高。对于分布不均[61吴艳钊，温晓阳，张红，等．高分辨率SAR影像陆地杂波统匀的场景，Gamma分布拟合的效果仅次LN分布，计特性分析[C]／／第十四届全国图像图形学学术会议．而其他模型只适用于特定的杂波场景。在滤波应[7]王海涛，于文震，常建平，等．机载高分辨率SAR图像用中，GammaMap滤波优