基于比值分布的sar图像非局部降斑方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于图像处理技术领域，主要设及对合成孔径雷达（SyntheticAperture Radar,SAR)图像的斑点滤波，具体说是一种基于比值分布的SAR图像非局部降斑方法，可 用于对SAR图像的降斑处理。
【背景技术】
[0002] 合成孔径雷达所成的图像具有全天候、全天时、高分辨率和强大的穿透能力等特 点，因此，该种图像被广泛的应用到目标识别，变换检测和水面监视。然而，SAR图像被乘性 相干斑噪声所腐蚀，该种噪声来自后向散射雷达反射的连续干扰。该种斑点噪声毁坏了SAR 图像福射测量的分辨率，同时影响到背景分析和理解。
[0003] 去斑方法的目标就是在去除噪声的同时保留图像的特征信息，像纹理，边缘和点 状目标。但是由于斑点噪声的乘性相干特性，抑制斑点噪声非常困难。目前，已经有很多的 斑点滤波方法，大致可分为空域和频域两大类。频域类的去斑方法如基于小波、Contourlet 等变换的SAR图像去斑算法由于其多尺度、多分辨等优点获得了广泛的应用。但是变换域 去斑算法本质上仍是基于固定窗口的滤波，在图像的边缘、线等区域会产生吉布斯现象。其 缺点是不能很好的保留图像的边缘信息。空域统计类去斑方法一般先假定噪声的乘性模 型，然后基于像素邻域窗口的局部统计特性进行滤波。基于空域滤波的典型算法有Lee滤 波，Kuan滤波，化ost滤波及其增强版。该些方法在同质区域取均值，对变化较快的点采取 保留的策略，其缺点是边缘周围的噪声也会被保留，同时图像结构信息如边缘、线性体、点 等目标会在一定程度上被模糊或滤除。近几年，非局部的方法被用于图像滤波。由于非局部 方法能更好的利用图像的冗余性，取得了很好的效果。2009年，化arles等人提出了一种基 于像素块概率分布（Prob油ilityPatch-Based,PPB)的方法，它是一种迭代的非局部SAR 图像降斑方法，被认为是当前最好的SAR图像去斑方法之一。然而，PPB算法在对SAR图像 的去斑过程中，依然使用欧氏距离度量像素块之间的相似性。理论和实验都证明，该种欧氏 距离的度量方式对于SAR图像的乘性噪声模型并不合适，它并不能很好的抑制噪声。此外， PPB方法用化距离作为像素间的先验距离，而估计误差相对于图像的噪声是非常微弱的。 化距离是一种二范数的表示形式，不能很好的逼近微弱的估计误差。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于克服PPB方法用于SAR图像降斑时在细节保持上不足的技术问 题，提出了一种基于比值分布的非局部滤波器用于SAR图像的降斑方法。
[0005] 本发明是一种基于比值分布的合成孔径雷达图像非局部降斑方法，其特征在于， 包括有如下步骤：
[0006] (1).输入一个L视的SAR图像V，并初始化迭代次数i=1，把输入图像V当作为 初始的估计图像fje。
[0007] (2).从输入的SAR图像V中取其任意的像素点V,，W像素点V,为中屯、的像素块称 为中屯、像素块V,，w像素点V,邻域的像素点V t为中屯、的像素块称为邻域像素块V t，计算出 中屯、像素块V,和邻域像素块Vt之间比值距离dti。
[000引也可W说，对于输入的L视SAR图像V的像素点V,，计算出W像素点V,为中屯、的 像素块与WV,邻域中每个像素点Vt为中屯、的像素块之间比值距离dti。
[0009] (3).计算出估计图像里相邻像素间的先验距离屯2;
[0010] 若i= 1，从初始估计图像护中取像素点。/，W像素点兩"为中屯、的像素块称为中 屯、估计块6/，^像素点。/邻域的像素点为中屯、的像素块称为邻域估计块&,°，计算出中 屯、估计块6/与其邻域估计点之间的先验距离心；
[0011] 若i〉i，从i-1次迭代得出的估计图像抒'-1中取像素点餐y，W像素点日尸为中屯、 的像素块称为中屯、估计块W像素点邻域的像素点为中屯、的像素块称为邻域 估计块fl/-i，计算出中屯、估计块6/-1与其邻域估计点A/-1之间的先验距离屯2;
[0012] (4).根据比值距离屯1和先验距离dt2计算其邻域中的每一个点Vt的第i次迭代 的权值W,，tS
[0013] 巧).对邻域内的每一个点加权平均后估计图像中的像素点i;、'：
[0014]
【主权项】
1. 一种基于比值分布的SAR图像非局部降斑方法，其特征在于，包括有如下步骤： (1) .输入一个L视的SAR图像V，令其初始化迭代次数i = 1，把输入图像V作为初始 估计图像Ue; (2) .从输入的SAR图像V中取其任意的像素点vs，以像素点VsS中心的像素块称为中 心像素块v s，以像素点vs邻域的像素点V t为中心的像素块称为邻域像素块V t，计算出中心 像素块vs和邻域像素块V t之间比值距离d tl; (3) .计算估计图像里相邻像素间的先验距离dt2: 若i = 1，从初始估计图像亡。中取像素点足°，以像素点4°为中心的像素块称为中心估 计块屯°，以像素点?/邻域的像素点<为中心的像素块称为邻域估计块屯°，计算出中心估 计块fls°与其邻域估计点?； 1之间的先验距离dt2; 若i>l，从i-1次迭代得出的估计图像(T1中取像素点以像素点以+1为中心的像素 块称为中心估计块?广1，以像素点?广1邻域的像素点?广1为中心的像素块称为邻域估计块 ^广1，计算出中心估计块ιΓ 1与其邻域估计点?广之间的先验距离dt2; (4) .根据比值距离dtl和先验距离d t2计算其邻域中的每一个点V t的第i次迭代的权 值 ws，t、 (5) .对邻域内的每一个点加权平均后估计图像中的像素点??/:
(6) .对于输入的整个SAR图像中的每一个像素点，重复步骤⑵~（5)，遍历整个SAR 图像得到第i次迭代的估计图像?Τ; (7) .若迭代次数i〈n (η为给定的迭代终止次数），则重复步骤（3)~（6)，进入下一次 迭代；若i = η，则迭代终止，并输出第i = η次迭代的估计图像?"作为最终的降斑图像。
2. 根据权利要求1所述的基于比值分布的SAR图像非局部降斑方法，其特征在于，步骤 (2)计算出中心像素块Vs和邻域像素块V t之间比值距离d tl，包括有如下步骤： (2a).以像素点vs为中心，选取NXN大小的邻域作为该像素点的搜寻区域； (2b).以像素点vs为中心，取MXM大小的块，用块内各像素点的灰度值矩阵vs表示该 中心像素块； (2c).以搜寻区域中除中心像素点vs外的每一个像素点vt为中心，取MXM大小的块， 用块内各像素点的灰度值矩阵Vt表示该邻域像素块； (2d).计算上述两个像素块 '和V t中每一个对应像素点的比值：
其中vs，k和V t，k分别表示V 3和V t的第k个像素点； (2e).根据比值分布概率公式，计算出两个像素块ν, V t中每一个对应像素点的比值 rs.k出现的概率，如果输入SAR图像是强度图像，使用强度概率公式：
如果输入SAR图像是幅度图像，则使用幅度概率公式：
(2f).计算出中心像素块vs与邻域像素块V t之间的比值距离d tl，
3. 根据权利要求1所述的基于比值分布的SAR图像非局部降斑方法，其特征在于，步骤 (3)计算出中心估计块?，1与其邻域估计点?Λ1之间的先验距离dt2，包括有如下步骤： (3a).以估计点足"为中心，选取NXN大小的邻域作为该估计点的搜寻区域； (3b).以估计点为中心，取MXM大小的块，用块内各估计点的灰度值矩阵?广表示 该中心估计块； (3c).以搜寻区域中除中心估计点vj的每一个邻域估计点?广1为中心，取MXM大小 的块，用块内各估计点的灰度值矩阵?/+1表示该邻域估计块； (3d).计算上述中心估计块?，1和其邻域估计块?，1之间的先验距离：
其中I/1和心Γ1分别表示?/'-1和^广的第k个像素点。
4. 根据权利要求1所述的基于比值分布的SAR图像非局部降斑方法，其特征在于步骤 ⑷所述的"根据比值距离dtl和先验距离d t2计算其邻域中的每一个点Vt的第i次迭代的 权值"，包括如下步骤： (4a).若输入为强度SAR图像，则模拟产生两个相互独立的视数为L的服从 ga_a分布的噪声图，分别记为第一强度噪声图R1和第二强度噪声图R 2，其比值矩阵
将比值矩阵r带入下面的式子求得分布矩阵Dtl: D0= (L-I)Iog r-2L log(r+l) 若输入为幅度SAR图像，则模拟产生两个相互独立的视数为L的服从Nakagami分布的 噪声图，分别记为第一幅度噪声图A1和第二幅度噪声图A2，比值矩阵
比值矩阵r带入下面的式子求得分布矩阵Dtl: D0= (2L-1) log r-2L log(r2+l) (4b).取分布矩阵Dtl中分布在分位点为α (在本方法中α =0.92)处的元素的 均值为m，按如下公式计算平滑参数h : h = q_m ; (4c).若输入为强度SAR图像，则第i次迭代的权值^为：
其中T是局部自适应参数。
【专利摘要】本发明公开了一种基于比值分布的SAR图像非局部降斑方法,主要解决现有非局部降斑方法中相似性权值计算不准确的问题，实现过程是：1.输入SAR图像，初始化参数；2.对输入SAR图像每个像素，用比值分布算出与其邻域像素的比值距离dt1；3.计算出相邻像素间的先验距离dt2；4.根据距离dt1和dt2，算出与其邻域的每个像素点的相似度权值；5.对中心像素加权平均，得到中心像素估计值；6.重复步骤2～5，遍历整个图像，得到估计图像；7.重复步骤3～6，到迭代终止，得到最终降斑图像。本发明利用SAR图像的乘性斑点特性，采用比值距离和先验距离，并通过迭代的方式提高图像块的相似性度量的准确性，在有效滤除SAR图像斑点噪声的同时，较好保持了边缘、纹理等细节信息。
【IPC分类】G06T5-00
【公开号】CN104867120
【申请号】CN201510295228
【发明人】焦李成, 刘赶超, 钟桦, 屈嵘, 马文萍, 王爽, 侯彪, 杨淑媛
【申请人】西安电子科技大学
【公开日】2015年8月26日
【申请日】2015年6月2日