极化sar的lee滤波程序

资 源 简 介

极化sar的lee滤波程序

详 情 说 明

Lee滤波是极化SAR图像预处理中的经典相干斑抑制算法，其核心思想是通过局部统计特性保留散射信息的同时降低散斑噪声。对于极化SAR数据，该滤波会分别处理每个极化通道（HH/HV/VH/VV），基于像素邻域窗口计算局部的均值和方差，通过加权方式调整中心像素值。与传统光学图像去噪不同，Lee滤波特别考虑了SAR数据特有的乘性噪声模型，通过最小均方误差准则实现信号最优估计。经过Lee滤波后的数据能显著提升后续分解或分类的精度，如避免相干斑噪声对Cloude分解特征值的干扰。实际应用中需注意滑动窗口大小的选择——过大会损失边缘细节，过小则抑制噪声效果不足，通常建议窗口尺寸为5×5到9×9像素范围。