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    基于DCT字典同步稀疏表示的SAR圖像降斑方法技術

    技術編號:8656276 閱讀:367 留言:0更新日期:2013-05-01 23:59
    本發明專利技術公開了一種基于DCT字典同步稀疏表示的SAR圖像降斑方法,主要解決現有方法對SAR圖像去斑不能很好保持紋理和邊緣的問題。其實現步驟為:(1)對輸入幅度SAR圖像進行預處理;(2)對輸入幅度SAR圖像利用PPB方法進行濾波,得到一次濾波結果;(3)對于圖像中的每個像素點,計算對應的加性噪聲的標準差;(4)在一次濾波結果圖像上,構建各個圖像塊的相似集合,并構建各個相似集合的方差穩定化矩陣;(5)對每一個相似集合,利用DCT字典進行帶權值的同步稀疏表示得到表示系數;(6)用表示系數重構圖像得到去噪圖。本發明專利技術很好的解決了SAR圖像去斑的邊緣和紋理保持問題,可用于SAR圖像去斑。

    【技術實現步驟摘要】

    本專利技術屬于數字圖像處理
    ,具體地說是一種SAR圖像降斑方法,用于對SAR圖像進行降斑處理。
    技術介紹
    合成孔徑雷達所成的圖像SAR具有全天候、全天時、高分辨率和強大的穿透能力等特點,因此這種圖像被廣泛的應用到目標識別,變換檢測和水面監視等。然而SAR圖像的相干成像原理決定了 SAR圖像被相干斑噪聲所干擾。這種斑點噪聲毀壞了 SAR圖像輻射測量的分辨率,同時影響到后續的處理和理解任務。降斑的目標是去除相干斑,同時保留圖像的特征信息,如點狀目標和邊緣信息等。由于斑點噪聲屬于乘性噪聲,使得上述目標的實現頗具挑戰性。目前,學者們已經提出了大量的SAR圖像降斑方法。大致可分為兩類。一類是基于圖像空域統計特性的方法,這類方法是SAR圖像降斑方法的主流。這類方法有較為經典的Lee濾波,Kuan濾波,Frost濾波以及他們的增強版和新近提出的PPB方法等。其中,PPB是目前效果最好的方法之一。另一類是基于變換域的方法,如Donoho提出的小波軟閾值法和硬閾值法。這類基于小波、Contourlet等變換的SAR圖像降斑算法由于具有多尺度、多分辨等優點而獲得了廣泛的應用。但是這類變換域去斑算法本質上仍是基于固定窗口的濾波,在圖像的邊緣、線等區域會產生吉布斯現象。近年來,基于稀疏表示模型的圖像處理方法弓I起了學者們的普遍關注。基于稀疏表示模型的去噪方法在自然圖像去噪方面取得了非常好的效果,是目前去噪效果最好的方法之一。目前為止這類方法主要用于去除加性高斯白噪聲,如著名的KSVD方法、非局部稀疏模型方法等。但是目前用于SAR圖像的稀疏表示去斑方法在性能上比較差,沒有真正的利用稀疏表示的特性,在紋理和邊`緣,以及平滑區域保持不好。
    技術實現思路
    本專利技術的目的在于針對上述已有技術的不足,提出了一種基于DCT字典同步稀疏表示的SAR圖像降斑方法,利用相似塊具有相似的稀疏逼近的原理,以提高SAR圖像的稀疏表示效果,降低相干斑噪聲,保持SAR圖像中的紋理和邊緣。為了實現上述目的,本專利技術的具體步驟如下:( I)對輸入幅度SAR圖像進行預處理:Ia)用輸入幅度SAR圖像所含有的乘性相干斑噪聲的均值,對該輸入幅度SAR圖像進行歸一化,得到歸一化圖像Vs。;lb)對輸入幅度SAR圖像利用PPB方法先進行一次濾波,得到濾波后圖像Vppb ;Ic)在輸入幅度SAR圖像上,對每個像素點的真實像素值進行估計,即以輸入幅度SAR圖像上的任一像素點i為中心點,大小為NXN的鄰域塊中的所有像素值的均值4作為對像素點i的真實值Ui的估計值,其中,I ^n, η為輸入幅度SAR圖像總的像素個數;ld)對輸入幅度SAR圖像上中的每個像素點計算它對應的加性噪聲標準差:本文檔來自技高網
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    【技術保護點】
    一種基于DCT字典同步稀疏表示SAR圖像降斑的方法,包括如下步驟:?(1)對輸入幅度SAR圖像進行預處理:?1a)用輸入幅度SAR圖像所含有的乘性相干斑噪聲的均值,對該輸入幅度SAR圖像進行歸一化,得到歸一化圖像Vsc;?1b)對輸入幅度SAR圖像利用PPB方法先進行一次濾波,得到濾波后圖像VPPB;?1c)在輸入幅度SAR圖像上,對每個像素點的真實像素值進行估計,即以輸入幅度SAR圖像上的任一像素點i為中心點,大小為N×N的鄰域塊中的所有像素值的均值作為對像素點i的真實值ui的估計值,其中,1≤i≤n,n為輸入幅度SAR圖像總的像素個數;?1d)對輸入幅度SAR圖像上中的每個像素點計算它對應的加性噪聲標準差:?其中,σ(i)為像素點i的加性噪聲標準差,L為幅度圖的視數;?(2)在歸一化圖像Vsc上,對每個像素點尋找相似集合和權值穩定化矩陣:?2a)以歸一化圖像Vsc中的任一像素點i為中心點,選取大小為N×N的鄰域塊,并將該塊列化為向量xi,再以i為中心,得到一個大小為T×T的正方形搜索窗Δ,在搜索窗Δ內,按照VPPB中對應的比值距離尋找與xi相似的列向量形成相似集合Si;?2b)取相似集合Si中與xi最相似的30個列向量形成相似矩陣Xi,同時從標準差σ(i)中取出與Xi對應的標準差,形成標準差矩陣對該矩陣每個元素取倒數,得到權值穩定化矩陣βi;?(3)初始化字典D為冗余DCT字典,其中,K為字典原子個數,然后用帶權值的SOMP對相似矩陣Xi進行稀疏表示,得到表示系數Ai的值;?(4)將字典D與Ai相乘得到降斑矩陣然后將降斑矩陣中重復出現的點進行算數平均得到去斑圖像。FDA00002720578400011.jpg,FDA00002720578400012.jpg,FDA00002720578400013.jpg,FDA00002720578400014.jpg,FDA00002720578400021.jpg,FDA00002720578400022.jpg,FDA00002720578400023.jpg...

    【技術特征摘要】
    1.一種基于DCT字典同步稀疏表示SAR圖像降斑的方法,包括如下步驟: (1)對輸入幅度SAR圖像進行預處理: Ia)用輸入幅度SAR圖像所含有的乘性相干斑噪聲的均值,對該輸入幅度SAR圖像進行歸一化,得到歸一化圖像Vs。; lb)對輸入幅度SAR圖像利用PPB方法先進行一次濾波,得到濾波后圖像Vppb ; Ic)在輸入幅度SAR圖像上,對每個像素點的真實像素值進行估計,即以輸入幅度SAR圖像上的任一像素點i為中心點,大小為NXN的鄰域塊中的...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:鐘樺焦李成潘秋豐馬晶晶馬文萍張小華侯彪王爽
    申請(專利權)人:西安電子科技大學
    類型:發明
    國別省市:

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