基于幾何先驗(yàn)和分布相似性測(cè)度的sar圖像去噪方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，更進(jìn)一步涉及合成孔徑雷達(dá)SAR圖像濾波處 理技術(shù)領(lǐng)域中的一種基于幾何先驗(yàn)和分布相似性測(cè)度的合成孔徑雷達(dá)圖像（Synthetic Aperture Radar，SAR)的去噪方法。本發(fā)明可用于對(duì)合成孔徑雷達(dá)SAR圖像的相干斑進(jìn)行 抑制。
【背景技術(shù)】
[0002] 合成孔徑雷達(dá)圖像是采用主動(dòng)發(fā)射電磁波并接收電磁回波的方式成像的。然而， 由于反向電磁回波之間常常伴隨有相干現(xiàn)象，所獲得的合成孔徑雷達(dá)SAR圖像中存在有大 量的斑點(diǎn)信息。雖然這些相干斑信息在一定程度上體現(xiàn)了合成孔徑雷達(dá)SAR圖像成像場(chǎng) 景中目標(biāo)的物理幾何特性，但是也給合成孔徑雷達(dá)SAR圖像的理解和解譯造成了巨大的困 難。因此，相干斑抑制是對(duì)合成孔徑雷達(dá)SAR圖像進(jìn)行理解和解譯的關(guān)鍵技術(shù)之一。
[0003] 在圖像的噪聲抑制中，頻域和空域是比較常見(jiàn)的用于對(duì)圖像濾波方法進(jìn)行分類(lèi)的 準(zhǔn)則。其中，頻域?yàn)V波方法是通過(guò)將信號(hào)變換到頻域，利用真實(shí)信號(hào)和噪聲在頻域具有不同 的頻譜特性這一特點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)真實(shí)信號(hào)的估計(jì)。空域?yàn)V波方法則是以局部鄰域像素之間的統(tǒng) 計(jì)相關(guān)性為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前像素真實(shí)值的估計(jì)。
[0004] Hongxiao Feng，Biao Hou，Maoguo Gong在其發(fā)表的論文"SAR Image Despeckling Based on Local Homogeneous-Region Segmentation by Using Pixel-Relativity Measurement. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2011，49 (7)'，中提 出了一種使用像素間的相關(guān)性測(cè)度來(lái)構(gòu)建塊的相似性測(cè)度進(jìn)行局部同質(zhì)區(qū)域搜索的合成 孔徑雷達(dá)SAR圖像去噪方法。該方法使用比值距離來(lái)度量?jī)蓚€(gè)含噪圖像塊之間的距離，通 過(guò)核函數(shù)得到局部勻質(zhì)區(qū)域，然后使用極大似然準(zhǔn)則來(lái)估計(jì)每個(gè)勻質(zhì)區(qū)域中的真實(shí)信號(hào)得 到去噪圖像。但是該方法仍然存在的不足之處是，沒(méi)有考慮合成孔徑雷達(dá)SAR圖像中不同 圖像塊內(nèi)像素之間的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性，從而導(dǎo)致去噪結(jié)果中邊緣細(xì)節(jié)信息的模糊泛化。
[0005] 西安電子科技大學(xué)在其申請(qǐng)的專(zhuān)利"基于素描圖和核選擇的SAR圖像降斑方 法"（專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?01310093148. X，公開(kāi)號(hào)CN103377465A)中公開(kāi)了一種基于素描圖和核 選擇的合成孔徑雷達(dá)SAR圖像降斑方法。該方法根據(jù)合成孔徑雷達(dá)SAR圖像的素描圖對(duì)合 成孔徑雷達(dá)SAR圖像進(jìn)行分類(lèi)，利用所劃分的區(qū)域的幾何結(jié)構(gòu)特性構(gòu)造具有方向特性的各 向異性核映射函數(shù)，對(duì)每一個(gè)像素以塊相似性測(cè)度來(lái)搜索局部最大同質(zhì)區(qū)域，并用該同質(zhì) 區(qū)域的極大似然值作為當(dāng)前像素的估計(jì)值來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)合成孔徑雷達(dá)SAR圖像的相干斑 抑制。但是該方法仍然存在的不足之處是，沒(méi)有考慮到SAR圖像邊緣結(jié)構(gòu)信息的稀疏性，仍 采用基于局部同質(zhì)區(qū)域搜索的濾波方法來(lái)估計(jì)信號(hào)的真實(shí)值，最終導(dǎo)致細(xì)節(jié)信息的保持不 好，尤其是點(diǎn)目標(biāo)的保持。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種基于幾何先驗(yàn)和分布相似性測(cè) 度的SAR圖像去噪方法?？朔水?dāng)前合成孔徑雷達(dá)SAR圖像相干斑濾波方法中無(wú)法同時(shí)實(shí) 現(xiàn)相干斑的有效抑制和細(xì)節(jié)信息的保持問(wèn)題，提高了合成孔徑雷達(dá)SAR圖像信號(hào)的估計(jì)精 度。同時(shí)，對(duì)基于同質(zhì)區(qū)域搜索的濾波方法，提出了一種更有效的測(cè)度，改善了同質(zhì)區(qū)域搜 索的質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)了對(duì)真實(shí)信號(hào)的有效估計(jì)。
[0007] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明具體實(shí)現(xiàn)步驟包括如下：
[0008] (1)素描化圖像：
[0009] 采用合成孔徑雷達(dá)SAR素描模型，獲得輸入合成孔徑雷達(dá)SAR圖像的素描圖； [0010] (2)像素分類(lèi)：
[0011] 以素描圖中素描線所包含的素描點(diǎn)的位置作為參考位置，將輸入合成孔徑雷達(dá) SAR圖像中位置與參考位置相同的像素點(diǎn)作為具有方向特性的像素，將輸入合成孔徑雷達(dá) SAR圖像中剩余的像素作為不具有方向特性的像素；
[0012] (3)采用基于幾何結(jié)構(gòu)塊的非局部濾波方法，估計(jì)每個(gè)具有方向特性像素的像素 值；
[0013] (4)估計(jì)不具有方向特性像素的像素值：
[0014] (4a)采用基于局部線性最小均方誤差準(zhǔn)則的估計(jì)方法，對(duì)于每個(gè)不具有方向特性 的像素，在以該像素為中心的3X3個(gè)像素大小的鄰域窗口內(nèi)分別計(jì)算其初始估計(jì)值和初 始等效視數(shù)；
[0015] (4b)從不具有方向特性的像素中選取任意一個(gè)未選像素，以該像素為中心，15個(gè) 像素為邊長(zhǎng)構(gòu)造正方形窗口；
[0016] (4c)采用區(qū)域生長(zhǎng)方法，對(duì)正方形窗口中的所有像素進(jìn)行生長(zhǎng)和標(biāo)記，將標(biāo)記后 的所有像素構(gòu)成局部鄰域，所述的區(qū)域生長(zhǎng)方法中的相似性測(cè)度按照下式計(jì)算得到：
[0018] 其中，Sim(·)表示正方形窗口中種子點(diǎn)像素p的估計(jì)值與待生長(zhǎng)像素q的估計(jì)值 之間的相似性值，Ep和E q分別表示正方形窗口中種子點(diǎn)像素p和待生長(zhǎng)像素q的估計(jì)值， Np和N q分別表示正方形窗口中種子點(diǎn)像素p和待生長(zhǎng)像素q的等效視數(shù)，r表示正方形窗 口中種子點(diǎn)像素p的估計(jì)值Ep與待生長(zhǎng)像素q的估計(jì)值E q之間的比值，r = E P/Eq;
[0019] (4d)采用基于局部線性最小均方誤差準(zhǔn)則的估計(jì)方法，利用局部鄰域內(nèi)包含的所 有像素，更新正方形窗口中心像素的估計(jì)值和等效視數(shù)；
[0020] (4e)采用相似性測(cè)度公式，利用正方形窗口中未標(biāo)記像素的初始估計(jì)值和初始等 效視數(shù)以及正方形窗口中心像素更新后的估計(jì)值和等效視數(shù)重新計(jì)算未標(biāo)記像素與中心 像素之間的相似性值，將相似性值滿(mǎn)足區(qū)域生長(zhǎng)閾值的像素加入到局部鄰域并標(biāo)記，得到 擴(kuò)充后的局部鄰域；
[0021] (4f)采用極大似然準(zhǔn)則，利用擴(kuò)充后的局部鄰域中的所有像素，估計(jì)正方形窗口 中心像素的像素值；
[0022] (4g)判斷所有不具有方向特性的像素中是否存在未選像素，若是，執(zhí)行步驟 (4b)，否則，執(zhí)行步驟（5);
[0023] (5)估計(jì)重疊像素的像素值：
[0024] (5a)采用下式表示輸入合成孔徑雷達(dá)SAR圖像中相干斑噪聲的概率密度函數(shù)：
[0026] 其中，ps( ·)表示輸入合成孔徑雷達(dá)SAR圖像中相干斑噪聲的概率密度函數(shù)，s表 示輸入合成孔徑雷達(dá)SAR圖像的相干斑噪聲，L表示輸入合成孔徑雷達(dá)SAR圖像的視數(shù)， Γ ( ·)表示伽瑪函數(shù)，exp( ·)表示指數(shù)函數(shù)；
[0027] (5b)采用基于統(tǒng)計(jì)分布的加權(quán)融合方式，計(jì)算重疊像素的融合估計(jì)值：
[0029] 其中，D表示重疊像素的融合估計(jì)值，Z表示加權(quán)融合的歸一化因子，Σ表示求和 操作，i表示像素估計(jì)值的編號(hào)，A表示重疊像素在輸入合成孔徑雷達(dá)SAR圖像中的灰度 值，D。表示重疊像素在步驟（3)得到的估計(jì)值，Di表示重疊像素在步驟（4)得到的估計(jì)值， Ps( ·)表示輸入合成孔徑雷達(dá)SAR圖像中相干斑噪聲的概率密度函數(shù)。
[0030] 本發(fā)明與現(xiàn)有的技術(shù)相比具有以下優(yōu)點(diǎn)：
[0031] 第一，本發(fā)明利用所估計(jì)的局部等效視數(shù)構(gòu)建了一種基于局部統(tǒng)計(jì)分布相似性的 測(cè)度準(zhǔn)則實(shí)現(xiàn)局部同質(zhì)區(qū)域的搜索，克服了現(xiàn)有技術(shù)沒(méi)有考慮合成孔徑雷達(dá)SAR圖像塊內(nèi) 像素之間的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性，導(dǎo)致了去噪結(jié)果中邊緣細(xì)節(jié)信息模糊泛化的問(wèn)題。采用本發(fā)明能 夠較好地保持圖像的邊緣細(xì)節(jié)信息，取得了較為理想的去噪效果。
[0032] 第二，本發(fā)明利用素描圖對(duì)合成孔徑雷達(dá)SAR圖像中結(jié)構(gòu)信息的表示，將基于幾 何結(jié)構(gòu)塊的非局部濾波方法和基于統(tǒng)計(jì)測(cè)度的自適應(yīng)鄰域?yàn)V波方法有效地結(jié)合在一起，克 服了現(xiàn)有技術(shù)沒(méi)有考慮合成孔徑雷達(dá)SAR圖像邊緣結(jié)構(gòu)稀疏性的缺點(diǎn)，導(dǎo)致了去噪結(jié)果中 圖像的細(xì)節(jié)信息，尤其是點(diǎn)目標(biāo)信息的丟失。采用本發(fā)明能夠較好地保持合成孔徑雷達(dá)SAR 圖像的細(xì)節(jié)信息，提高了圖像的去噪效果。
【附圖說(shuō)明】
[0033] 圖1是本發(fā)明的流程圖；
[0034] 圖2是計(jì)算不具有方向特性像素的像素值的流程圖；
[0035] 圖3是分別采用本發(fā)明和現(xiàn)有技術(shù)的SK-LHRS濾波方法、迭代PPB濾波方法對(duì) TerraSAR-X波段1米分辨率的Nordlinger ties圖像的去噪結(jié)果對(duì)比圖；
[0036] 圖4是分別采用本發(fā)明和現(xiàn)有技術(shù)的SK-LHRS濾波方法、迭代PPB濾波方法對(duì)DRA SAR X波段3米分辨率的Bedfordshire圖像的去噪結(jié)果對(duì)比圖。