專利名稱：基于各向異性非局部均值的極化sar數(shù)據(jù)相干斑抑制方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體地說是一種相干斑噪聲抑制方法，該方法可用于對極化SAR數(shù)據(jù)的相干斑噪聲抑制。
背景技術(shù)：
隨著雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展，極化SAR已成為SAR的發(fā)展趨勢，極化SAR能夠得到更豐富的目標(biāo)信息，有利于提高目標(biāo)檢測，辨別和分類能力等等的特性體現(xiàn)了極化SAR系統(tǒng)的優(yōu)勢，但是和SAR—樣，它受著相干斑噪聲的嚴(yán)重干擾。因此，相干斑的抑制成為一個經(jīng)久不衰的研究課題。對于極化SAR數(shù)據(jù)，相干斑抑制的目的在于能夠在抑制相干斑的同時且保持?jǐn)?shù)據(jù)的極化特性，邊緣細(xì)節(jié)以及紋理信息?，F(xiàn)有對極化SAR數(shù)據(jù)相干斑抑制的方法很多， 其中1)極化白化濾波PWF是最早的一個濾波方法，該方法通過對極化SAR數(shù)據(jù)散射矩陣元素的優(yōu)化組合來完成對span數(shù)據(jù)的相干斑抑制，但是該方法的缺點(diǎn)在于它只對極化 SAR數(shù)據(jù)中的span數(shù)據(jù)進(jìn)行相干斑抑制，而其余極化SAR數(shù)據(jù)的各元素并沒有進(jìn)行相干斑的抑制。2)最為經(jīng)典的方法是精致極化Lee濾波，它通過使用邊緣窗口進(jìn)行濾波，濾波后的數(shù)據(jù)在邊緣的特性保持方面效果顯著，但是，在紋理細(xì)節(jié)信息的保持上，濾波效果并非特別理想，因此在相干斑的抑制中，數(shù)據(jù)原始的一些特性無法很好的保留。3)最近新提出的改進(jìn)的sigma濾波，它解決了原始sigma濾波的暗像素不被濾波和濾波數(shù)據(jù)存在誤差等缺點(diǎn)，并有效的保持了亮目標(biāo)像素，該方法無論在邊緣的保持上還是同質(zhì)區(qū)域的平滑上都優(yōu)于精致極化Lee濾波方法，但是在邊緣和紋理的處理上，由于相干斑噪聲的影響，這種濾波還是不能最好的區(qū)分相干斑噪聲和邊緣紋理信息，使有用的邊緣紋理信息不能被完整的保留。4)非局部均值濾波在自然圖像的去噪上已經(jīng)取得了顯著的效果，但是原有的非局部均值濾波是在整個搜索窗各向同性的前提下做的，這樣并不是很符合圖像的特性，尤其在極化SAR數(shù)據(jù)中由于各種特征信息非常豐富，在一個區(qū)域的各個方向上的相似性并不一致，因此在使用各向同性的非局部均值濾波時造成了邊緣的模糊以及一些原有信息的丟失，使有用的邊緣信息和紋理信息不能很好的保留。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服上述已有技術(shù)的缺點(diǎn)，提出一種基于各向異性非局部均值的極化SAR數(shù)據(jù)的相干斑抑制方法，通過使用各向異性的搜索窗，以在極化SAR數(shù)據(jù)相干斑抑制的過程中提高濾波精度，使得在在濾除相干斑的同時能很好的保持邊緣紋理細(xì)節(jié)信息和極化信息，提高極化SAR數(shù)據(jù)的相干斑抑制效果。為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明包括如下步驟(1)將一組極化SAR數(shù)據(jù)表示為含有9個元素的3X3的協(xié)方差矩陣C，并使用協(xié)方差矩陣C中的第一行第一列元素Cll和第三行第三列元素C33對協(xié)方差矩陣C進(jìn)行亮目標(biāo)檢測和保留；(2)獲得協(xié)方差矩陣C各元素非亮目標(biāo)像素的各向異性鄰域2a)取協(xié)方差矩陣C的第一行第一列元素Cl 1、第二行第二列元素C22和第三行第三列元素 C33 獲得 span 數(shù)據(jù)，span = C11+C22+C33 ；2b)預(yù)先定義一個尺度空間H= [1，2，3，5，7，9，11]和方向空間θ = { θ J , 0k =(k-1) π/4Λ= 1，2，K，8，采用一維方向的LPA核·^MiIfeff，使用局部多項式逼近LPA估計出span數(shù)據(jù)的像素χ的估計值Xft.,=ΣΖ^(χ，^)ζ“χ)其中，AaO^)表示尺度空間hj和方向空間θ k上的LPA核函數(shù)，hj表示尺度空間 H的第j個空間，j = 1，2，K，J，J = 7，ek表示方向空間θ上的第k個方向，zs(x)表示以 χ為中心擴(kuò)展成為hXh大小窗口的第s個像素；2c)取得各個尺度和方向上的置信區(qū)間D7a D]A=[xhjA-TahjA,xhjA +Tahj A]其中，、為為^^的標(biāo)準(zhǔn)差，Γ為門限系數(shù)，取值為0. 8 ；2d)取所述置信區(qū)間巧為的交集々終Ija =^Dja其中，j表示尺度空間H第j個空間，θ k表示方向空間θ上的第k個方向；2e)使用置信區(qū)間交叉規(guī)則ICI選擇出8個方向上LPA對χ像素的估計值
對應(yīng)的最佳窗口尺度^，其中j+ e j，并滿足/^i 且=0，0表示空集，即第j+個尺度為最佳的尺度；2f)由各個方向上的最佳尺度d組成一個八邊形的區(qū)域W，稱其為像素X的各向異性鄰域；2g)將所述span數(shù)據(jù)中χ像素的各向異性鄰域R作為整個協(xié)方差矩陣C各元素對應(yīng)位置像素的各向異性鄰域。(3)將所得的各向異性鄰域R作為非局部均值濾波的搜索窗，利用非局部均值濾波算法對極化SAR協(xié)方差矩陣C進(jìn)行濾波；(4)用Sinclair向量法將濾波后的協(xié)方差矩陣C合成偽彩圖，以顯示觀察濾波的效果。本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)a)本發(fā)明在極化SAR協(xié)方差矩陣C的濾波過程中，通過局部多項式逼近-置信區(qū)間相交規(guī)則LPA-ICI獲得每個像素對應(yīng)的各向異性鄰域，去除了搜索窗內(nèi)與待估計像素?zé)o關(guān)的像素，提高了非局部均值濾波的精度，因而比原有的非局部均值濾波，濾波結(jié)果在濾除相干斑的同時能很好的保持邊緣紋理細(xì)節(jié)信息，極化相關(guān)性以及極化信息。b)本發(fā)明在極化SAR協(xié)方差矩陣C的濾波過程中，由于結(jié)合了非局部均值濾波的思想，因而比現(xiàn)有的精制極化Lee濾波，改進(jìn)sigma濾波，濾波結(jié)果更加的平滑。c)本發(fā)明在極化SAR協(xié)方差矩陣C的濾波過程中，由于使用span數(shù)據(jù)來獲取協(xié)方
6差矩陣C各個元素的各向異性鄰域和計算協(xié)方差矩陣C各個元素的濾波權(quán)重，因而很好的保持了數(shù)據(jù)的極化相關(guān)性和數(shù)據(jù)的原有極化特性，保證濾波后協(xié)方差矩陣C合成的偽彩圖
沒有失真。


圖1是本發(fā)明的流程圖；圖2是本發(fā)明使用的ICI規(guī)則圖和各向異性鄰域；圖3是本發(fā)明使用的兩組原始極化SAR數(shù)據(jù)的圖像；圖4是用本發(fā)明與現(xiàn)有精致極化Lee濾波和改進(jìn)的sigma濾波對第一組極化SAR 數(shù)據(jù)的濾波結(jié)果圖；圖5是用本發(fā)明與精致極化Lee濾波和改進(jìn)的sigma濾波對第二組極化SAR數(shù)據(jù)的濾波結(jié)果圖。
具體實施例方式參照圖1，本發(fā)明的具體實現(xiàn)步驟如下步驟1，對極化SAR數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣C的亮目標(biāo)進(jìn)行檢測并保留。la)使用極化SAR處理軟件PolSARpro_V4. 03從極化SAR數(shù)據(jù)中，讀取獲得極化 SAR數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣C;lb)將協(xié)方差矩陣C表示為
權(quán)利要求
1.一種基于各向異性非局部均值的極化SAR數(shù)據(jù)相干斑抑制方法，包括如下步驟(1)將一組極化SAR數(shù)據(jù)表示為含有9個元素的3X3的協(xié)方差矩陣C，并使用協(xié)方差矩陣C中的第一行第一列元素Cll和第三行第三列元素C33對協(xié)方差矩陣C進(jìn)行亮目標(biāo)檢測和保留；(2)獲得極化SAR協(xié)方差矩陣C各元素非亮目標(biāo)像素的各向異性鄰域2a)取極化SAR數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣C的第一行第一列元素C11、第二行第二列元素C22和第三行第三列元素C33獲得span數(shù)據(jù)，span = C11+C22+C33 ；2b)預(yù)先定義一個尺度空間H = [1，2，3，5，7，9，11]和方向空間θ = { θ J , 0k =(k-1) π/4, k= 1,2, K，8，采用一維方向的LPA核·^MiIfeff，使用局部多項式逼近LPA估計出span數(shù)據(jù)的任一像素χ的估計值其中，ghja &，力表示尺度空間hj和方向空間θ k上的LPA核函數(shù)，hj表示尺度空間H的第j個空間，j = 1，2，K，J，J = 7，θ k表示方向空間θ上的第k個方向，zs(x)表示以χ為中心擴(kuò)展成為hXh大小窗口的第s個像素； 2c)取得各個尺度和方向上的置信區(qū)間dja λ _ y<jhja,xhj,ok + r<jhj,ok ]其中，、A為&A的標(biāo)準(zhǔn)差，Γ為門限系數(shù)，取值為0.8;2d)取所述置信區(qū)間巧Α的交集
2.根據(jù)權(quán)利要求書1所述的相干斑抑制方法，其中步驟(1)所述的用協(xié)方差矩陣C中的第一行第一列元素Cll和第三行第三列元素C33對C矩陣進(jìn)行亮目標(biāo)檢測和保留，按如下步驟進(jìn)行2a)將協(xié)方差矩陣C表示為
3.根據(jù)權(quán)利要求書1所述的相干斑抑制方法，其中步驟C3)所述的利用非局部均值濾波算法對極化SAR協(xié)方差矩陣C進(jìn)行濾波，按如下步驟進(jìn)行3a)取極化SAR協(xié)方差矩陣C 一個非亮目標(biāo)待估計像素X，以像素χ為中心擴(kuò)展出7X7 的待估計相似塊ζ (χ)和像素χ的各項異性鄰域R，在像素χ的各向異性鄰域R內(nèi)取一個像素y，以像素y為中心擴(kuò)展出7X7的相似塊z(y)；3b)計算所述z(x)與z(y)之間的相似距離d(x，y)
4.根據(jù)權(quán)利要求書1所述的相干斑抑制方法，其中步驟(4)所述的用Sinclair向量法對濾波后的協(xié)方差矩陣C合成偽彩圖，按如下步驟進(jìn)行4a)對濾波后的協(xié)方差C的第一行第一列元素C33進(jìn)行開平方處理= 并將該 SvJ作為待合成偽彩圖的紅色分量R ；4b)對濾波后的協(xié)方差矩陣C的第二行第二列元素C22進(jìn)行開平方處理 Vc^ = ViKI,并將該作為待合成偽彩圖的綠色分量G ；4c)對濾波后的協(xié)方差矩陣C的第一行第一列元素Cll進(jìn)行開平方處理= ,并將該IShJ作為待合成偽彩圖的藍(lán)色分量B;4d)根據(jù)RGB三基色原理，用所述R、G、B三個顏色分量合成相干斑濾波后的偽彩圖。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于各向異性非局部均值的極化SAR數(shù)據(jù)相干斑抑制方法，主要解決現(xiàn)有極化SAR濾波技術(shù)不能很好的濾除同質(zhì)區(qū)域的相干斑噪聲和不能有效保持邊緣細(xì)節(jié)信息的缺點(diǎn)。其實現(xiàn)過程為(1)輸入極化SAR數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣C；(2)對span數(shù)據(jù)進(jìn)行局部多項式逼近估計，將估計值使用置信區(qū)間交叉規(guī)則選擇獲得八邊形各向異性鄰域；(3)對協(xié)方差矩陣C的逐個元素進(jìn)行各向異性非局部均值濾波；(4)通過Sinclair向量方法將濾波后的協(xié)方差矩陣C合成偽彩圖，以顯示觀察濾波的效果。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比顯著提高了極化SAR數(shù)據(jù)相干斑抑制的能力，能夠有效的平滑同質(zhì)區(qū)域和保持邊緣細(xì)節(jié)信息以及極化相關(guān)性，可用于極化SAR數(shù)據(jù)的預(yù)處理過程。
文檔編號G06T5/10GK102446350SQ20111027623
公開日2012年5月9日 申請日期2011年9月16日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月16日
發(fā)明者劉忠偉, 劉芳, 楊國輝, 楊奕堂, 王爽, 白靜, 緱水平, 范娜, 裴靜靜 申請人:西安電子科技大學(xué)