极化 SAR 数据的迭代双边滤波
计算机视觉与模式识别
2013-11-04 v1
摘要
在本文中，我们介绍了一种基于双边滤波器的极化 SAR (PolSAR) 图像迭代斑点滤波方法。为了局部适应图像的空间结构，该滤波器依赖于空间和辐射域中的像素相似性。为了处理极化数据，我们研究了基于称为 Kullback-Leibler 散度的统计距离以及黎曼流形上的两个测地距离的相似性用法。为了应对斑点噪声，我们提出通过迭代方案逐步细化结果。实验在合成数据和实测数据上进行。首先，生成模拟数据以研究滤波参数在极化重建误差、边缘保持和均匀区域平滑方面的影响。与其他方法的比较表明，我们的方法在极化信息提取方面与其他最先进方法相当，并在边缘恢复和噪声平滑方面表现出更优越的性能。随后，该滤波器被应用于来自 DLR 的 ESAR 和 FSAR 传感器分别在 L 波段和 S 波段获取的实测数据集。这些最后的实验展示了该滤波器恢复建筑物和道路等结构、保持区域间边界同时在均匀区域实现高度平滑的能力。
引用
@article{arxiv.1311.0162,
title = {Iterative Bilateral Filtering of Polarimetric SAR Data},
author = {Olivier D'Hondt and Stéphane Guillaso and Olaf Hellwich},
journal= {arXiv preprint arXiv:1311.0162},
year = {2013}
}
备注
Available: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6509975