基于極化分解和圖像塊相似性的極化SAR圖像降斑方法技術

本發明專利技術公開一種基于極化分解和圖像塊相似性的極化SAR圖像降斑方法，主要解決已有技術對極化SAR圖像降斑后因極化信息利用不充分導致結構信息丟失的問題。實現步驟為：(1)讀入極化SAR圖像Z；(2)對圖像Z進行極化分解；(3)仿真得到模擬極化SAR圖像M；(4)對模擬極化圖像M各點間的協方差矩陣相似性度量進行統計；(5)從圖像Z的第一個點i開始，搜索得到與點i對應的局部同質區域Qi；(6)在局部同質區域Qi內對點i進行降斑處理；(7)重復步驟（5）和（6）對圖像Z中每一個點進行處理，得到最終的降斑結果。本發明專利技術顯著提高了極化SAR圖像的相干斑抑制能力，在對均質區域有效降斑的同時，能夠有效保持非勻質區域的結構信息，可用于極化SAR數據的預處理。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術屬于圖像處理
，涉及極化SAR圖像降斑，是一種基于極化分解和圖像塊相似性的極化SAR圖像降斑方法。該方法可用于對較低分辨率的極化SAR圖像進行降斑。
技術介紹
極化SAR已成為SAR技術的發展趨勢，對極化SAR圖像的理解和應用是目前國內外學者的研究熱點。極化合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar, SAR)是一種多參數、多通道的微波成像雷達系統，可以同時獲得地面場景在不同極化組合下的雷達圖像，提供了單極化SAR無法達到的更多信息量，在海洋學、冰河學和陸地研究中有著廣泛應用。由于SAR和極化SAR的相干成像特性，其固有的相干斑噪聲嚴重影響了后續目標檢測、分類和識別等應用，因此，相干斑的抑制成為SAR和極化SAR圖像后處理的第I步，這種噪聲的抑制方法是極化SAR圖像處理領域中值得探討的問題之一。極化SAR濾波主要是對極化SAR圖像中的相干斑進行抑制。相干斑是存在于SAR圖像中的一種噪聲極強的顆粒狀斑點，它的存在造成圖像的信噪比下降、圖像特征混亂，給圖像理解帶來困難。在極化SAR中，相干斑的影響不僅存在于獨立的各極化通道，還會影響極化的相關性，因此，如何有效地進行極化SAR圖像濾波，相干斑的抑制對后續極化SAR圖像的處理意義重大。早期的SAR和極化SAR濾波算法采用多視處理方法，這種情況下相干斑的抑制是以損失空間分辨率為代價的。現有的極化SAR圖像降斑方法主要分為以下兩種類型:(I)基于統計特性進行的模型濾波。目前，已有大量的極化相干斑濾波技術被研究，常用的有極化白化濾波、最優加權濾波、極化矢量濾波和Lee濾波等。這些濾波方法都是基于統計特性進行的模型濾波，因此忽略了極化散射特性的保持。相比于其他方法，Lee濾波能更好地保持各方面的特性，得到了廣泛的應用。現有各種空域濾波算法，在此基礎上的改進算法和引入小波變換進行濾波的算法均能在一定程度上抑制相干斑，但應用到極化SAR圖像相干斑抑制中時，都存在未能充分利用極化信息的缺陷。(2)基于圖像塊相似性的方法。Buades等人提出的非局部均值濾波器使用兩個圖像塊的歐式距離作為它們中心像素點之間的相似性度量，這種相似性度量只對加性噪聲是有效的，不能應用于乘性噪聲。利用這種方法的思路Deledalle C.等人在設計的PPB濾波器中，使用了一種迭代的相似性度量方法，這種方法使用了兩種距離，即前一次去噪結果中兩個圖像塊的距離和原圖像中兩個圖像塊的距離。由于使用了先驗知識，此種相似性度量方法的精度較高，所以PPB濾波器不但對自然圖像取得了很好的濾波效果，而且成功應用于SAR降斑。而后Deledalle C.又給出了在此框架內的極化SAR的降斑方法，雖然最后也取得了很好的降斑效果，但是像很多經典極化SAR降斑方法一樣依然沒有充分利用極化SAR數據的散射特性，所以降斑結果并不理想
技術實現思路
本專利技術的目的在于針對已有技術對極化SAR圖像降斑后因極化信息利用不充分導致結構信息丟失的問題，提出一種基于極化分解和圖像塊相似性的極化SAR圖像降斑方法，以實現在對均質區域有效降斑的同時保持非勻質區域的結構信息，提高極化SAR圖像相干斑抑制效果。本專利技術的技術方案是:利用基于Wishart距離的協方差矩陣相似性結合極化分解后的特征得到新的相似性度量，利用該度量對每一個點搜索出一個與之對應的局部同質區域，再在局部同質區域內對該點進行濾波。其實現步驟如下:(I)讀入一幅視數為L的協方差矩陣格式的極化SAR圖像Z ；(2)利用Freeman分解的方法對圖像Z進行極化分解，得到平面散射、二次散射和體散射三種散射分量的功率強度Ps、Pd和Pv ;(3)仿真得到一幅與圖像Z具有相等視數的模擬極化SAR圖像M ；(4)利用一種結合Freeman分解和Wishart距離的兩協方差矩陣的相似性度量，對模擬極化圖像M各點間的相似性度量進行統計，得到下一步局部同質區域劃分時的閾值PT ；(5)從圖像Z的第一個點開始,利用一種結合Freeman分解和Wishart距離的相似性度量，以待處理點i為中心在圖像Z中搜索出一個與之對應的局部同質區域Qi ；(6)在局部同質區域Qi內對待處理點i用最大似然估計的方法進行濾波，即對點i進行了降斑處理；(7)重復步驟(5)和(6)對圖像Z中每一個點在與之對應的局部同質區域內進行濾波，得到最終的降斑結果。本專利技術與現有技術相比具有如下優點:1、本專利技術既利用極化散射分量的相似性又利用極化協方差矩陣的相似性，查找到的相似塊更加豐富和精確；2、本專利技術可以自適應的給每一個點找到一個與之對應的局部同質區域，每個點都看成是均質區域內的點，不需要再將各種場景的點來區分開來進行處理，因而在對勻質區域有效降斑的同時能很好的保持住非勻質區域的結構信息，提高了極化SAR圖像相干斑抑制效果；3、本專利技術在局部同質區域內進行降斑進行處理時，用直接平均代替加權平均，與極化非局部的方法相比降低了時間復雜度。附圖說明圖1是本專利技術的實現流程圖；圖2是本專利技術仿真實驗采用的兩幅真實極化SAR原始圖像Ottawa和Bay ；圖3是用本專利技術與現有兩種方法對圖3中的Ottawa圖像降斑結果比較圖；圖4是用本專利技術與現有兩種方法對圖3中的Bay圖像降斑結果比較圖。具體實施例方式參照圖1，本專利技術的具體實現步驟如下:步驟1，讀入一幅視數為L的協方差矩陣格式的極化SAR圖像Z，圖像Z中的每個像素點都代表著一個含有9個元素的3X3協方差矩陣T:本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于極化分解和圖像塊相似性度量的極化SAR圖像降斑方法，包括如下步驟：(1)讀入一幅視數為L的協方差矩陣格式的極化SAR圖像Z；(2)利用Freeman分解的方法對圖像Z進行極化分解，得到平面散射、二次散射和體散射三種散射分量的功率強度Ps、Pd和Pv；(3)仿真得到一幅與圖像Z具有相等視數的同質模擬極化SAR圖像M；(4)利用一種結合Freeman分解和Wishart距離的協方差矩陣的相似性度量，對模擬極化圖像M各點間的相似性度量進行統計，得到下一步局部同質區域劃分時的閾值PT；(5)從圖像Z的第一個點開始，利用上述的結合Freeman分解和Wishart距離的相似性度量，以待處理點i為中心在圖像Z中搜索出一個與之對應的局部同質區域Qi；(6)在局部同質區域Qi內對待處理點i用最大似然估計的方法進行降斑處理；(7)重復步驟（5）和（6）對圖像Z中每一個點在與之對應的局部同質區域內進行降斑，得到最終的降斑結果。

【技術特征摘要】
1.種基于極化分解和圖像塊相似性度量的極化SAR圖像降斑方法，包括如下步驟: (1)讀入一幅視數為L的協方差矩陣格式的極化SAR圖像Z； (2)利用Freeman分解的方法對圖像Z進行極化分解，得到平面散射、二次散射和體散射三種散射分量的功率強度Ps、Pd和Pv ; (3)仿真得到一幅與圖像Z具有相等視數的同質模擬極化SAR圖像M； (4)利用一種結合Freeman分解和Wishart距離的協方差矩陣的相似性度量,對模擬極化圖像M各點間的相似性度量進行統計，得到下一步局部同質區域劃分時的閾值PT ； (5)從圖像Z的第一個點開始,利用上述的結合Freeman分解和Wishart距離的相似性度量，以待處理點i為中心在圖像Z中搜索出一個與之對應的局部同質區域Qi ； (6)在局部同質區域Qi內對待處理點i用最大似然估計的方法進行降斑處理； (7)重復步驟(5)和(6)對圖像Z中每一個點在與之對應的局部同質區域內進行降斑，得到最終的降斑結果。2.據權利要求1所述的基于極化分解和圖像塊相似性的極化SAR圖像降斑方法，所說步驟(4)中的對模擬極化圖像M各點間的相似性度量進行統計，得到下一步局部同質區域劃分時的閾值PT，按如下步驟進行: 4a)對模擬極化圖像M進行Freeman分解，得到平面散射、二次散射和體散射三種散射分量的功率強度Ms、Md和Mv; 4b)選取模擬極化圖像M上不在邊界上的一個點Ptl,再隨機選取模擬極化圖像M上的100個不在邊界上的點PfPltltl,點Ptl對應的協方差矩陣為Mtl,點Pn對應的協方差矩陣為Mn，n=...

【專利技術屬性】
技術研發人員：張小華，焦李成，馬兆峰，馬文萍，馬晶晶，鐘樺，
申請(專利權)人：西安電子科技大學，
類型：發明
國別省市：