專利名稱：基于形狀自適應非局部均值的極化sar數(shù)據(jù)相干斑抑制方法
技術領域：
本發(fā)明屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術領域，具體地說是一種相干斑抑制方法，該方法可用于對極化SAR數(shù)據(jù)的相干斑抑制。
背景技術：
隨著雷達技術的快速發(fā)展，SAR已趨向于極化SAR發(fā)展，極化SAR能夠得到更豐富的目標信息，有利于提高目標檢測，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，但是極化SAR和SAR —樣，它受著相干斑噪聲的嚴重干擾。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住數(shù)據(jù)的極化特性，邊緣細節(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，但是該方法的缺點在于它只對極化 SAR數(shù)據(jù)中的span數(shù)據(jù)進行相干斑抑制，而其余極化SAR數(shù)據(jù)的各元素并沒有進行相干斑的抑制。2)最為經(jīng)典的方法是精致極化Lee濾波，它通過使用非方形邊緣方向窗口進行濾波，濾波后的數(shù)據(jù)在邊緣的特性保持方面效果顯著，但是，在紋理細節(jié)信息和邊緣的保持上，濾波效果并非特別理想，使得有用的邊緣模糊掉了，因此在相干斑的抑制中，數(shù)據(jù)原有的一些細節(jié)信息并未很好的保留。3)最近新提出的改進的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，并有效的保持了亮目標像素，該方法在邊緣的保持上優(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，在邊緣處出現(xiàn)了粘連和毛刺現(xiàn)象，使有用的邊緣紋理信息不能被完整的保留。4)目前非局部均值濾波在圖像去噪方面取得了顯著的效果，同時將該方法應用于極化SAR數(shù)據(jù)相干斑抑制中也取得了不錯的效果。該方法無論在邊緣的保持上還是同質區(qū)域的平滑上都優(yōu)于精致極化Lee濾波和改進Sigma濾波方法，但是在邊緣和紋理的處理上， 由于不能夠取到足夠的相似塊的影響，這種濾波還是不能最好的平滑同質區(qū)域的同時保持邊緣紋理信息，使有用的邊緣紋理信息不能被完整的保留。

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的在于克服上述已有技術的缺點，提出一種基于形狀自適應非局部均值的極化SAR數(shù)據(jù)相干斑抑制方法，以在抑制相干斑的同時保持亮目標和邊緣紋理細節(jié)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協(xié)方差矩陣C，并使用協(xié)方 差矩陣C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進行亮目標檢 測和保留；(2)對協(xié)方差矩陣C的非亮目標像素進行如下形狀自適應的非局部均值濾波2a)取協(xié)方差矩陣C 一個非亮目標待估計像素X，以像素X為中心擴展出7X7的 待估計相似塊Z(X)和21X21的搜索窗Q，在搜索窗Q內取一個像素y，以像素y為中心 擴展出7X7的相似塊z (y)，取協(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)計算待估計塊z (x)與相似塊z (y)之間的相似度(x,y)
權利要求
1.一種基于形狀自適應非局部均值的極化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協(xié)方差矩陣C，并使用協(xié)方差矩陣C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進行亮目標檢測和保留；(2)對協(xié)方差矩陣C的非亮目標像素進行如下形狀自適應的非局部均值濾波2a)取協(xié)方差矩陣C 一個非亮目標待估計像素X，以像素χ為中心擴展出7X7的待估計相似塊Z(X)和21X21的搜索窗Ω，在搜索窗Ω內取一個像素y，以像素y為中心擴展出7X7的相似塊ζ (y)，取協(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)計算待估計塊ζ (χ)與相似塊ζ (y)之間的相似度咚(x,y)
2.根據(jù)權利要求書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對協(xié)方差矩陣C進行亮目標檢測和保留，按如下步驟進行2a)將協(xié)方差矩陣C表示為
3.根據(jù)權利要求書1所述的相干斑抑制方法，其中步驟(3)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，按如下步驟進行3a)對濾波后的協(xié)方差矩陣C的第三行第三列元素C33進行開平方處理= 并將該IsvvI作為待合成偽彩圖的紅色分量R ；3b)對濾波后的協(xié)方差矩陣C的第二行第二列元素C22進行開平方處理 Vc^ = ViKI,并將該作為待合成偽彩圖的綠色分量G ；3c)對濾波后的協(xié)方差矩陣C的第一行第一列元素Cll進行開平方處理= ,并將該IshJ作為待合成偽彩圖的藍色分量B;3d)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)明公開了基于形狀自適應非局部均值的極化SAR數(shù)據(jù)相干斑抑制方法，主要解決現(xiàn)有極化SAR相干斑抑制技術不能很好的濾除同質區(qū)域的相干斑噪聲和不能有效保持邊緣細節(jié)信息以及完整的保持極化信息的缺點。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)對協(xié)方差矩陣C進行亮目標保持；(3)對協(xié)方差矩陣C的非亮目標元素進行形狀自適應的非局部均值濾波；(4)對不同形狀塊估計的結果進行加權平均；(5)通過Sinclair向量方法將去斑后的協(xié)方差矩陣C生成偽彩圖，以顯示觀察濾波的效果。本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比顯著提高了極化SAR數(shù)據(jù)的相干斑抑制的能力，能夠有效的平滑同質區(qū)域和保持邊緣細節(jié)信息，可用于極化SAR數(shù)據(jù)的預處理過程。
文檔編號G06T5/10GK102306379SQ20111027634
公開日2012年1月4日 申請日期2011年9月16日 優(yōu)先權日2011年9月16日
發(fā)明者劉坤, 劉忠偉, 劉芳, 周嬌, 楊國輝, 楊奕堂, 王爽, 白靜, 裴靜靜 申請人:西安電子科技大學