【摘 要】
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极化SAR子空间分解滤波的优势在于能很好地保持极化信息，然而斑点噪声抑制效果与边缘、点目标信息的保持能力却有待提高。针对这一问题，提出了一种基于非负特征值分解（NNED）的极
【机 构】
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西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
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极化SAR子空间分解滤波的优势在于能很好地保持极化信息，然而斑点噪声抑制效果与边缘、点目标信息的保持能力却有待提高。针对这一问题，提出了一种基于非负特征值分解（NNED）的极化SAR子空间分解滤波。对于每一个像素点，首先计算其参数向量协方差矩阵的特征值与特征向量，进而得到各个特征子空间；然后，以散射机制相似度最小化为标准，利用NNED选取分离信号子空间与噪声子空间的最优阈值；最后根据信号子空间得到滤波后的结果。实测极化SAR实验表明，相比于同类算法，所提出的算法能有效地抑制斑点噪声并且能很好地保持边缘、点
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