基于重尾瑞利模型的合成孔径雷达图像滤波

合成孔径雷达（SAR）图像固有地受一种称为斑点的信号依赖噪声的影响，这与雷达波的相干性有关。本文提出了一种新的自适应去斑滤波器，并推导了雷达截面（RCS）的最大后验（MAP）估计器。我们首先采用对数变换将乘法斑点转换为加法噪声。我们使用最近引入的重尾瑞利密度函数来建模RCS，该函数基于接收的复信号的实部和虚部最好是用α-稳定分布族来描述的假设。我们通过第二类统计理论利用梅林变换从噪声观测中估计模型参数。最后，我们将所提出的算法与几种应用于实际SAR图像的经典斑点滤波器进行了比较。实验结果显示，基于重尾瑞利先验的RCS同态MAP滤波器在去斑效果上是最佳之一。