專利名稱：基于第二代曲線波變換的sar圖像相干斑抑制方法
技術領域：
本發(fā)明屬于數(shù)字圖像處理領域，涉及一種SAR圖像的相干斑抑制方法，該方 法可用于SAR圖像中的場景分析和圖像理解的預處理。
背景技術：
SAR圖像具有十分廣泛的應用領域，但SAR圖像成像時，成像散射體的散射 回波具有相干作用，使圖像不能有效的反應地物目標的散射特性，這種千涉現(xiàn)象 在SAR圖像中稱為斑點噪聲。斑點噪聲的存在對于圖像中場景的分析和圖像的理 解都是十分不利的，因此抑制斑點噪聲是SAR圖像處理中很重要的一部分。抑制 斑點噪聲的主要目標是抑制斑點噪聲的同時又要保持圖像的邊緣等細節(jié)特征。
SAR圖像相干斑抑制可以在空域進行，如Lee濾波、基于偏微分方程的方法 等，Lee濾波的方法通過滑動的窗口對圖像進行濾波，其相干斑抑制的能力與窗口 的大小成正比，但隨著窗口的加大，會導致圖像邊緣的模糊，丟失圖像的細節(jié)信 息，基于偏微分方程的方法和所構(gòu)造的擴散系數(shù)有很大的關系，且需要考慮數(shù)據(jù) 擬合項和特征區(qū)域的特殊處理，隨著迭代次數(shù)的增加會導致圖像目標和邊緣越來 越模糊；也可以在變換域進行，如小波變換和曲線波變換，是通過對變換系數(shù)的 閾值處理或建立系數(shù)模型的方法來去除噪聲。小波在二維空間中只具有點奇異性， 只能有效的處理圖像中的均勻區(qū)域，而不能有效的處理圖像中的邊緣等具有線奇 異性的區(qū)域，而曲線波變換具有尺度、方向和空間位置三個參數(shù)，且其奇函數(shù)滿
足各向異性的收縮比例關系w/^/z /eMg//z2，使得曲線波具有很強的方向性和各
向異性，能夠最優(yōu)的稀疏表示具有直線和曲線奇異性的邊緣。Candes和Donoho
等人提出的基于曲線波變換的硬閾值去噪方法即只要比閾值小的系數(shù)， 一律被
作為噪聲處理，設置為零。這種方法的最大不足在于對系數(shù)的"過扼殺"，從而
導致圖像邊緣出現(xiàn)模糊，而且由于曲線波變換本身缺乏平移不變性，相干斑抑制
后的圖像具有劃痕效應。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服上述已有技術的不足，提出一種基于第二代曲線波變
5換的SAR圖像相干斑抑制方法，以有效地保持圖像的邊緣清晰度，消除曲線波變 換帶來的劃痕效應。
實現(xiàn)本發(fā)明的技術方案是以第二代曲線波為變換工具，采用混合高斯模型對 曲線波系數(shù)進行建模，在此基礎上用貝葉斯收縮因子對噪聲系數(shù)進行收縮，對重 構(gòu)圖像的均勻區(qū)域進行均值濾波，再用非線性各向異性擴散的方法來平滑原圖與 均值濾波后圖像的差值圖像，把平滑后的差值圖像與均值濾波后的圖像相加得到 降斑圖像，具體步驟如下
(1) 對選取的測試圖像I進行第二代曲線波變換，將其分成5層子帶；
(2) 保持第l層的系數(shù)不變，把第5層的系數(shù)全部置零；
(3) 用EM方法分別估計第2~4層的混合高斯模型的參數(shù)向量P ;
(4) 對第2~4層的系數(shù)進行標記，標記為1的系數(shù)保持不變，標記為0的系 數(shù)置零，標記為2的系數(shù)用貝葉斯收縮因子進行收縮；
(5) 對經(jīng)過步驟(2)和步驟(4)處理后的系數(shù)進行第二代曲線波反變換得 到重構(gòu)圖像R;
(6) 檢測重構(gòu)圖像R的邊緣，并對其均勻區(qū)域進行均值濾波，得到濾波后圖
像U;
(7) 將原始圖像和濾波后的圖像相減得到差值圖像「 = C/，對該差值圖
像進行非線性各向異性擴散k次迭代到/;
(8) 將/與濾波后圖像U相加，得到相干斑抑制后的圖像/) = ^/ + ^。 本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比具有如下優(yōu)點-
1、 本發(fā)明能較好的保持圖像的邊緣。
由于曲線波變換具有尺度、方向和空間位置三個參數(shù)，且其奇函數(shù)滿足各向 異性的收縮比例關系w/^/^/ewg^2，使得曲線波具有很強的方向性和各向異性， 能夠最優(yōu)的稀疏表示具有直線和曲線奇異性的邊緣，因此，本發(fā)明比Lee濾波和 小波等現(xiàn)有方法能更有效的處理圖像的邊緣，使相干斑抑制后的圖像邊緣保持的 較好。
2、 本發(fā)明能消除現(xiàn)有曲線波方法所產(chǎn)生的劃痕效應。
由于曲線波變換缺乏平移不變性，用曲線波方法對SAR圖像進行相干斑抑制 后會產(chǎn)生劃痕效應。本發(fā)明通過邊緣檢測后對圖像的均勻區(qū)域進行均值濾波，能消除曲線波本身不足所帶來的劃痕效應。
3、本發(fā)明能有效的保留圖像的點目標等細節(jié)信息。
由于曲線波本身的方向較多，對圖像中的點目標稀疏表示后點目標的能量會
發(fā)散，因此曲線波反變換后圖像的點目標會造成模糊，而本發(fā)明所用的對差值圖
像的非線性各向異性擴散的方法能有效的保留圖像的點目標。


圖1是本發(fā)明的主要操作過程示意圖2是本發(fā)明中邊緣檢測時設定的12個方向示意圖3是用本發(fā)明與己有方法對測試圖像Bedfordshire 256X256的相干斑抑制 效果對比圖4是用本發(fā)明與已有方法對測試圖像Bedfordshire 256x256的相干斑抑制 后細節(jié)放大效果比對圖5是用本發(fā)明與已有方法對測試圖像Horse track one 256x256的相干斑 抑制效果對比圖6是用本發(fā)明與已有方法對測試圖像Horse track two 256x256的相干斑 抑制效果對比圖7是用本發(fā)明與已有方法對測試圖像Stamvick 512x512的相干斑抑制 效果對比圖。
具體實施例方式
參照圖l，本發(fā)明的具體實現(xiàn)步驟如下
步驟l:選取測試SAR圖像I，對其進行第二代曲線波變換。
本發(fā)明選取測試SAR圖像的數(shù)學模型為+ "
其中"W,力I O' = 1，2,,,JV}表示SAR圖像，x = I = 1,2V.JV}
表示SAR圖像真實場景的后向散射強度，"=I = 1，2,..JV}表示零均值 和方差等于0"2的高斯噪聲，N表示圖像的大?。?br> 對所要處理的SAR圖像進行第二代曲線波變換，將其分成5層子帶，得到 SAR圖像在第S層的第『個子帶位置(/，/)處的曲線波系數(shù)
C(S，『,/, _/) = 4S,『，刀+ 『,/, _/) 其中4S,『,/，力和e(S,『,/,力分別是后向散射強度和噪聲在第S層的第『個子帶位置(/,/)處的曲線波系數(shù)。
步驟2:保持SAR圖像曲線波系數(shù)的第1層系數(shù)不變，置第5層系數(shù)全部為零。
對于大小為7VxAT的SAR圖像，其第五層系數(shù)矩陣的大小也是iVx7V，這些 系數(shù)絕大部分都表示圖像中的噪聲信息，因此把這個系數(shù)矩陣中的所有系數(shù)都設 置為0。
步驟3:用EM方法分別估計第2 4層的混合高斯模型的參數(shù)向量^ 。 把第S層的每個方向『上的系數(shù)矩陣C{^ {w}整合成一行，并將它作為系數(shù) 矩陣7的第『行，用兩個零均值的混合高斯函數(shù)逼近y的系數(shù)直方圖，得到混合
高斯函數(shù)為
,(凡)-Zw=l 、人(凡)
其中s,+f2"，厶(:O二exp(-(凡)2/(2《))/7^， ^、《分別是AOO的 權(quán)值和方差，將參數(shù)e,、 ^、 <、《記為混合高斯模型的參數(shù)向量e，即
選擇參數(shù)的初始值為5=^= 1/2 ， of =(max-min)/3 ， o"22 =2(max—min)/3 ， 計算r中的每個樣本凡高斯概率密度函數(shù)的后驗概率
歌附)、，"h
-2—厶"lLhV"謂乂少"J ;—厶"=1^、"腦乂
然后用公式叮附一 2 五(A) ， f附— ^ 對參數(shù)
向量^進行迭代訓練，當Z
,一l
《
< 10—4時，停止迭代，得到參數(shù)向量e
^表示第/次迭代得到的參數(shù)向量的第y個元素。
步驟4:對第2~4層的系數(shù)進行標記，標記為1的系數(shù)保持不變，標記為0 的系數(shù)置零，標記為2的系數(shù)用貝葉斯收縮因子進行收縮。
對SAR圖像曲線波系數(shù)的中間各層不同子帶的系數(shù)矩陣C^Hv^，用啟發(fā)式 的先驗估計來估計其噪聲標準差a^，設閾值7]-3c^， ^-0.5o^a^，對
8C^H^中的每個系數(shù)C(/，力，若IC(/，力卜7],則以C(/，力為中心取它的3x3 的領域窗口，若這個窗口中有兩個以上絕對值大于7]的系數(shù)，則把這些系數(shù)標記 為l，其余的標記為2;對標記為2的系數(shù)，若|(7(/,_/)|<72，則把C(/，力標記為 0。所有系數(shù)標記完后，標記為l的系數(shù)保持不變，標記為0的系數(shù)置零，標記為 2的系數(shù)用貝葉斯收縮因子進行收縮得到無噪系數(shù)的估計；如下
w=i,2 /(_y ) o"附
步驟5:進行曲線波反變換得到重構(gòu)圖像R。
所有的系數(shù)處理完成后，對系數(shù)矩陣ccs，『，/,力進行曲線波反變換，得到重
構(gòu)圖像R。
步驟6:檢測重構(gòu)圖像R的邊緣，并對其均勻區(qū)域進行均值濾波，得到濾波 后圖像U。
對重構(gòu)圖像R中每個像素點W(z',力，以它為中心取3x3的領域窗口，在該窗 口中分別計算12條方向線兩邊的像素平均值S和^，設^^^/g，若W《1，則比 率檢測因子^ = / ，否則^^iT1，找出12條方向上的最小比率檢測因子^n;
設閾值7;,若；in〉7;，則認為i (/，力是邊緣點，標記為l，否則標記為0， 所有像素標記完后，若像素點標記為1，則以它為中心取3x3的領域窗口，若該 領域窗口內(nèi)標記為1的個數(shù)少于4，則把這個像素點標記為0;
如果像素_/)被標記為0，則以_/)為中心取它的5x 5的領域，若^內(nèi)
的像素只有少于4個的點標記為1,則i (/，/)的像素值取為巧內(nèi)所有像素的平均 值；否則以及(/,_/)為中心，取它的3x3的領域『2，若『2內(nèi)的像素只有少于4個 的點標記為1,則及(/,力的像素值取為『2內(nèi)所有像素的平均值，否則及(/,_/)的像 素值取為『2內(nèi)所有標記為0的像素的平均值，
對所有標記為0的像素進行上述處理完后，得到濾波后的圖像U。
步驟7:對該差值圖像進行非線性各向異性擴散k次迭代到/，得到相干斑抑 制后的圖像/) = ^/ + /。
將原圖像/與濾波后的圖像相減，得到差值圖像F = /-C7 ;記^=「，按照如下公式對差值圖像進行迭代
,/^H樸l A; & IV & & 、
"1 A" ^
WW , 2 2
其中g(jchl/(l + jc2/,)， (r,"-(O,O)， f = l/8， p = 6， v,乂為v的第/行， 第y'列的像素；
步驟8:迭代k次后得到非線性擴散結(jié)果圖v、把/與濾波后的圖像[/相加， 得到相干斑抑制后的圖像= C/ + / 。
本發(fā)明的效果通過以下仿真進一步說明。 1、仿真條件
采用SAR圖像相干斑抑制試驗中常用的圖像①大小為256x256、分辨率 為3m、等效視數(shù)為2的X波段英國Bedfordshire地區(qū)SAR幅度圖像，如圖3(a) 所示；②大小為256x256、分辨率為lm、等效視數(shù)為4的Ku波段新墨西哥Horse track one地區(qū)SAR強度圖像，如圖5(a)所示；③大小為256x256、分辨率為lm、 等效視數(shù)為4的Ku波段新墨西哥Horse track two地區(qū)SAR強度圖像，如圖6(a) 所示； 大小為512x512、分辨率為3m、等效視數(shù)為4的X波段英國Stanwick 地區(qū)SAR強度圖像，如圖7(a)所示， 一共4幅SAR圖像作為測試對象，分別用 增強Lee濾波、平穩(wěn)小波軟閾值、曲線波硬閾值、統(tǒng)計先驗指導的非下采樣 Contourlet方法，簡稱為NSCT，以及基于第二代曲線波變換的SAR圖像相干斑 抑制方法進行相干斑抑制。 2、仿真結(jié)果分析
對上述圖像①的仿真結(jié)果如圖3所示，其中圖3(b)為增強Lee濾波方法的相 干斑抑制結(jié)果，圖3(c)為平穩(wěn)小波軟閾值方法的相干斑抑制結(jié)果，圖3(d)為曲線 波硬閾值方法的相干斑抑制結(jié)果，圖3(e)為NSCT方法的相干斑抑制結(jié)果,圖3(f) 為本發(fā)明方法的相干斑抑制結(jié)果；
圖像①的仿真結(jié)果的局部放大圖如圖4所示，其中圖4(a)為圖3(a)的細節(jié)放大 圖，圖4(b)為增強Lee濾波方法的相干斑抑制結(jié)果的細節(jié)放大圖，圖4(c)為平穩(wěn) 小波軟閾值方法的相干斑抑制結(jié)果的細節(jié)放大圖，圖4(d)為曲線波硬閾值方法的 相干斑抑制結(jié)果的細節(jié)放大圖，圖4(e)為NSCT方法的相干斑抑制結(jié)果的細節(jié)放
10大圖，圖4(f)為本發(fā)明方法的相干斑抑制結(jié)果的細節(jié)放大對上述圖像②的仿真結(jié)果如圖5所示，其中圖5(b)為增強Lee濾波方法的相 干斑抑制結(jié)果，圖5(c)為平穩(wěn)小波軟閾值方法的相干斑抑制結(jié)果，圖5(d)為曲線 波硬閾值方法的相干斑抑制結(jié)果，圖5(e)為NSCT方法的相干斑抑制結(jié)果，圖5(f) 為本發(fā)明方法的相干斑抑制結(jié)果；
對上述圖像③的仿真結(jié)果如圖6所示，其中圖6(b)為增強Lee濾波方法的相 干斑抑制結(jié)果，圖6(c)為平穩(wěn)小波軟閾值方法的相干斑抑制結(jié)果，圖6(d)為曲線 波硬閾值方法的相干斑抑制結(jié)果，圖6(e)為NSCT方法的相干斑抑制結(jié)果,圖6(f) 為本發(fā)明方法的相干斑抑制結(jié)果；
對上述圖像④的仿真結(jié)果如圖7所示，其中圖7(b)為增強Lee濾波方法的相 干斑抑制結(jié)果，圖7(c)為平穩(wěn)小波軟閾值方法的相干斑抑制結(jié)果，圖7(d)為曲線 波硬閾值方法的相干斑抑制結(jié)果，圖7(e)為NSCT方法的相干斑抑制結(jié)果,圖3(f) 為本發(fā)明方法的相干斑抑制結(jié)果。
從圖3中可以看出，本發(fā)明相干斑抑制后，均勻區(qū)域比較平滑，而且邊緣和 點目標等細節(jié)信息也保持的較好；增強Lee濾波在一定程度上抑制了斑點噪聲， 但邊緣比較模糊，丟失了圖像的細節(jié)信息；平穩(wěn)小波軟閾值方法造成了邊緣的模 糊，而且丟失了點目標信息；曲線波硬閾值方法的邊緣保持較好，但均勻區(qū)域有 很明顯的劃痕效應，而且丟失了點目標；NSCT方法的點目標保持較好，但均勻 區(qū)域不夠平滑，而且丟失了一部分邊緣信息。
從圖4中可以看出，前4種方法基本丟失了白圈中的點目標，而且邊緣也被 模糊了； NSCT方法的點目標保持較好，但丟失了方形區(qū)域內(nèi)的一部分邊緣，且 均勻區(qū)域不夠平滑；本發(fā)明較好的保持了點目標和邊緣等細節(jié)信息，而且比其他 方法提高了均勻區(qū)域的平滑性。
從圖5、圖6和圖7中，都可得出類似的結(jié)論，總之，本發(fā)明不僅能有效的抑 制斑點噪聲，而且能有效的保持圖像的邊緣和點目標等圖像細節(jié)特征。
為了具體的比較各種方法的相干斑抑制性能，給出了評價Bedfordshire地區(qū)
SAR圖像相干斑抑制方法性能的指標均勻區(qū)域的等效視數(shù)和圖像的均值，等效 視數(shù)是衡量SAR圖像相干斑抑制方法的一個常用指標，等效視數(shù)越大，說明相干 斑抑制的能力越強，均值代表圖像中像素的平均值， 一般要求相干斑抑制前后的圖像均值保持一致，兩者相差越大，說明后向輻射度失真越大，如表1所示。
表1 Bedfordshire地區(qū)SAR圖像相干斑抑制試驗的指標對比
指標區(qū)域l區(qū)域2區(qū)域3均值
原圖3.11992.9372.6746106.8689
增強Lee濾波28.15319.28938.485106.3758
平穩(wěn)小波軟閾值51.08826.44345.79598.3034
曲線波硬閾值38.51919扁22.809101.1162
NSCT44.79228.58371.877106.8689
本發(fā)明的方法81.74533.27987.609106.8476
表l中區(qū)域l、區(qū)域2、區(qū)域3分別為圖3(a)中的三個白色方框內(nèi)的均勻區(qū)域 的等效視數(shù)，本發(fā)明的方法在三個區(qū)域的等效視數(shù)都大于增強Lee濾波、平穩(wěn)小 波軟閾值、曲線波硬閾值、NSCT方法，說明本發(fā)明方法在相干斑抑制能力上的 優(yōu)勢；表1中的本發(fā)明的方法的均值基本和原圖像一致，保持了后向輻射度。
表2中區(qū)域1、區(qū)域2、區(qū)域3分別表示圖5(a)中的三個白色方框內(nèi)的均勻區(qū) 域的等效視數(shù)，與增強Lee濾波、平穩(wěn)小波軟閾值、曲線波硬閾值、NSCT方法 相比，本發(fā)明都具有明顯的優(yōu)勢，說明本發(fā)明方法在相干斑抑制能力上的優(yōu)勢， 本發(fā)明方法的圖像均值雖然不如NSCT方法的均值和原圖像均值完全一致，但也 十分的接近原圖像的均值，說明后向輻射度的失真非常小。
表2 Horse track one地區(qū)SAR圖像相干斑抑制試驗指標對比
指標區(qū)域l區(qū)域2區(qū)域3均值
原圖12.32718.48510.65974.2231
增強Lee濾波66.511222.8569.61573.7958
平穩(wěn)小波軟閾值84.085411.0476.92766.6424
曲線波硬閾值80.802135.661.1268.8308
NSCT90.093354.0999.25874.2231
本發(fā)明的方法102.36433.51133.5474.2147
表3中區(qū)域1、區(qū)域2、區(qū)域3分別表示圖6(a)中的三個白色方框內(nèi)的均勻區(qū) 域的等效視數(shù)，本發(fā)明方法的等效視數(shù)也比增強Lee濾波、平穩(wěn)小波軟閾值、曲 線波硬閾值、NSCT方法的等效視數(shù)要大，均質(zhì)也很接近原圖像的均值。
12表3 Horse track two地區(qū)SAR圖像相干斑抑制試驗指標對比
指標區(qū)域l區(qū)域2區(qū)域3均值
原圖14.69213.2029.503883.8504
增強Lee濾波217.19122.2190.75383.6654
平穩(wěn)小波軟閾值304.56141.67108.9777.7831
曲線波硬閾值170.21156.8552.48979.2257
NSCT210.4127.77173.4683.8504
本發(fā)明的方法610.1229.42267.5583.9305
表4中區(qū)域1、區(qū)域2、區(qū)域3分別表示圖7(a)中的三個白色方框內(nèi)的均勻區(qū) 域的等效視數(shù)，本發(fā)明方法的等效視數(shù)同樣要比增強Lee濾波、平穩(wěn)小波軟閾值、 曲線波硬閾值、NSCT方法的等效視數(shù)要大，說明本發(fā)明方法能有效的抑制SAR 圖像的相干斑噪聲。
表4 Staiiwick地區(qū)SAR圖像相干斑抑制試驗指標對比
. 指標區(qū)域l區(qū)域2區(qū)域3均值
原圖18.14215.97411.026128.3673
增強Lee濾波163.44134.0997.811128.0123
平穩(wěn)小波軟閾值262.18211.6189.685121.4968
曲線波硬閾值188.76148.4251.123123.1420
NSCT242.27220.1186.08106.8689
本發(fā)明的方法337.7275.27207.64128.5128
權(quán)利要求
1、一種基于第二代曲線波變換的SAR圖像相干斑抑制方法，包括如下步驟(1)對選取的測試圖像I進行第二代曲線波變換，將其分成5層子帶；(2)保持第1層的系數(shù)不變，把第5層的系數(shù)全部置零；(3)用EM方法分別估計第2～4層的混合高斯模型的參數(shù)向量θ；(4)對第2～4層的系數(shù)進行標記，標記為1的系數(shù)保持不變，標記為0的系數(shù)置零，標記為2的系數(shù)用貝葉斯收縮因子進行收縮；(5)對經(jīng)過步驟(2)和步驟(4)處理后的系數(shù)進行第二代曲線波反變換得到重構(gòu)圖像R；(6)檢測重構(gòu)圖像R的邊緣，并對其均勻區(qū)域進行均值濾波，得到濾波后圖像U；(7)將原始圖像和濾波后的圖像相減得到差值圖像V＝I-U，對該差值圖像進行非線性各向異性擴散k次迭代到vk；(8)將vk與濾波后圖像U相加，得到相干斑抑制后的圖像D＝U+vk。
2、根據(jù)權(quán)利要求1所述的SAR圖像相干斑抑制方法，其中步驟(3)所述的用 EM方法分別估計第2~4層的混合高斯模型的參數(shù)向量9 ，按如下步驟進行(2a)設r為第S層的系數(shù)矩陣，S=2、3、4，用兩個零均值的混合高斯函數(shù)逼 近y的系數(shù)直方圖，得到混合高斯函數(shù)為<formula>formula see original document page 2</formula>其中<formula>formula see original document page 2</formula>分別是/ 00的權(quán) 值和方差，將參數(shù)s,、 e2、 <、《記為混合高斯模型的參數(shù)向量0，即<formula>formula see original document page 2</formula>}; (2b)選擇參數(shù)的初始值為<formula>formula see original document page 2</formula>(2c)計算每個樣本凡高斯概率密度函數(shù)的后驗概率-<formula>formula see original document page 2</formula>(2d)用公式《-^l，f ， 4-^f^對參數(shù)向量P進行迭代訓練，W為r中的樣本個數(shù);(2e)當S^ - e廣<10_4時，停止迭代，得到參數(shù)向量e， 0j表示第/次迭代得到的參數(shù)向量的第_/個元素。
3、根據(jù)權(quán)利要求1所述的SAR圖像相干斑抑制方法，其中步驟(4)所說的對第2 4層的系數(shù)進行標記，按如下步驟進行(3a)構(gòu)造和原圖像I大小相同，均值為0，方差為1的隨機矩陣E，對其進行5層曲線波分解，得到不同尺度S和方向W上的系數(shù)矩陣cn4(w)，用啟發(fā)式的先驗估計法分別估計該系數(shù)矩陣的噪聲標準差-=鵬^"(IC,W W卜附e血"(C,W W》，以及SAR圖像曲線波系數(shù)在相同尺度和 w 0.6745方向上的系數(shù)矩陣C^Hn^的噪聲標準差o^;(3b)設閾值7^3cr^， r2=0.5a cCTw，對上述C^H^中的每個系數(shù)C(/,_/) 進行判斷，若|<:(/，/)|>7;，則以C(/，力為中心取它的3x3的領域窗口，若這個窗口中有兩個以上絕對值大于7;的系數(shù)，則把這些系數(shù)標記為l，其余的標記為2;(3c)對標記為2的系數(shù)，若lc(,',力卜r2，則把C(U')標記為0。
4、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的SAR圖像相干斑抑制方法，其中步驟(4)所說的標 記為2的系數(shù)用貝葉斯收縮因子進行收縮，是按如下公式得到無噪系數(shù)的估計；義=￡ g丄00i《-gl》,
5、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的SAR圖像相干斑抑制方法，其中步驟(6)所說的檢 測重構(gòu)圖像R的邊緣，并對其均勻區(qū)域進行均值濾波，得到濾波后圖像U，按如下 步驟進行(5a)對重構(gòu)圖像R中每個像素點，在中心取3x3領域，在這個領域內(nèi)設定 12個方向，記^和S分別為方向線兩邊像素的平均值，設/^iV^，若7^1，則比 率檢測因子^ = / ，否則r二/T1，記12個方向上比率檢測因子的最小值為^,。；(5b)設閾值7;， 7;的取值范圍是0.5^7; Sl，若；,r。，則認為當前點是邊緣點，標記為l，否則標記為0，所有像素標記完后，若像素點標記為l，則以它 為中心取3x3的領域窗口，若這個領域窗口內(nèi)標記為1的個數(shù)少于4，則把這個像 素點標記為0;(5c)如果R中的像素i (/,力被標記為o，則以; (/，y)為中心取它的5x5的領域^，若^內(nèi)的像素只有少于4個的點標記為1，則7 (/，力的像素值取為^內(nèi)所有像 素的平均值；否則以7 a/)為中心，取它的3x3的領域^，若『2內(nèi)的像素只有少 于4個的點標記為1 ，則i (/,/)的像素值取為『2內(nèi)所有像素的平均值，否則i (/,/)的 像素值取為『2內(nèi)所有標記為0的像素的平均值，所有標記為0的像素處理完后得到濾波后圖像u。
6、根據(jù)權(quán)利要求1所述的SAR圖像相干斑抑制方法，其中步驟(7)所述的對差值圖像進行非線性各向異性擴散k次迭代到/，按照如下公式進行迭代-<formula>formula see original document page 4</formula>其中《00 = 1/(1 + // 2)，第/行，第/列的像素。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于第二代曲線波變換的SAR圖像相干斑抑制方法，主要克服曲線波對SAR圖像相干斑抑制帶來的劃痕效應及點目標丟失的不足。其步驟為對選取的測試圖像進行第二代曲線波變換，將其分成5層子帶；保持第1層的系數(shù)不變，把第5層的系數(shù)全部置零；用EM法分別估計第2～4層的混合高斯模型的參數(shù)向量；對第2～4層的系數(shù)進行標記處理；重構(gòu)圖像，并檢測重構(gòu)圖像的邊緣，對其均勻區(qū)域進行均值濾波，得到濾波后圖像；對由原始圖像和濾波后的圖像獲得的差值圖像進行非線性各向異性擴散迭代，得到相干斑抑制后的圖像。本發(fā)明具有保持圖像的邊緣清晰，去除劃痕效應，保持圖像點目標特征信息的優(yōu)點，可用于SAR圖像中的場景分析和圖像理解的預處理。
文檔編號G06T5/00GK101540042SQ20091002219
公開日2009年9月23日 申請日期2009年4月24日 優(yōu)先權(quán)日2009年4月24日
發(fā)明者彪 侯, 劉紅華, 張向榮, 焦李成, 爽 王, 馬文萍 申請人:西安電子科技大學