专利名称：：一种对极化sar数据相干斑噪声的抑制方法
技术领域：
：本发明属于图像数据处理
技术领域：
，具体地说是一种相干斑抑制方法，该方法可用于对SAR图像和极化SAR数据的去噪。
背景技术：
：随着雷达技术的发展，极化SAR已成为SAR的发展趋势，极化SAR能够得到更丰富的目标信息，有利于提高目标检测，辨别和分类能力等等的特性体现了极化SAR系统的优势，但是和SAR—样，它受着相干斑噪声的严重干扰。因此，相干斑的抑制称为一个经久不衰的研究课题。对于极化SAR数据，抑斑的目的在于能够在抑制相干斑的同时且保持住数据的极化特性，边缘细节以及纹理信息。现有对极化SAR数据相干斑抑制的方法很多，其中1)极化白化滤波PWF是最早的一个滤波方法，该方法通过对极化SAR数据散射矩阵元素的优化组合来完成对span数据的相干斑抑制，但是该方法的缺点在于它只对极化SAR数据中的span数据进行相干斑抑制，而其余极化SAR数据的各元素并没有进行相干斑的抑制。2)最为经典的方法是精致极化Lee滤波，它通过使用边缘窗口进行滤波，滤波后的数据在边缘的特性保持方面效果显著，但是，在纹理细节信息的保持上，滤波效果并非特别理想，因此在相干斑的抑制中，数据原始的一些特性无法很好的保留。3)最近新提出的改进的sigma滤波，它解决了原始sigma滤波的暗像素不被滤波和滤波数据存在误差等缺点，并有效的保持了亮目标像素，该方法无论在边缘的保持上还是同质区域的平滑上都优于精致极化Lee滤波方法，但是在边缘上，受到相干斑的影响，滤波后的数据会出现一些“毛刺”，同时同质区域的平滑程度还没有达到最好。
发明内容本发明的目的在于克服上述已有技术的缺点，提出一种基于改进的sigma滤波与非局部均值相结合的对极化SAR数据相干斑噪声的抑制方法，以实现在抑制相干斑的同时保持亮目标和边缘纹理细节信息，提高极化SAR数据的相干斑抑制效果。为实现上述目的，本发明包括如下步骤(1)将一组极化SAR数据表示为含有9个元素的3x3相干矩阵T，并使用T矩阵中的元素Tll和T22对T矩阵进行亮目标检测，得到T矩阵的亮目标位置；(2)判定相干矩阵T元素的像素方向2a)定义八个方向窗W1Wg"-101“011-111"110W1=-101W2=-101W3=000W4二10—1-101一1-10一1一1-10-1-1权利要求一种对极化SAR数据相干斑噪声的抑制方法，包括如下步骤(1)将一组极化SAR数据表示为含有9个元素的3x3相干矩阵T，并使用T矩阵中的元素T11和T22对T矩阵进行亮目标检测，得到T矩阵的亮目标位置；(2)对相干矩阵T元素的像素判定方向2a)定义八个方向窗w1～w8<mrow><msub><mi>w</mi><mn>1</mn></msub><mo>=</mo><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow><mrow><msub><mi>w</mi><mn>2</mn></msub><mo>=</mo><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow><mrow><msub><mi>w</mi><mn>3</mn></msub><mo>=</mo><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow><mrow><msub><mi>w</mi><mn>4</mn></msub><mo>=</mo><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow><mrow><msub><mi>w</mi><mn>5</mn></msub><mo>=</mo><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow><mrow><msub><mi>w</mi><mn>6</mn></msub><mo>=</mo><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow><mrow><msub><mi>w</mi><mn>7</mn></msub><mo>=</mo><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow><mrow><msub><mi>w</mi><mn>8</mn></msub><mo>=</mo><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>-</mo><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>2b)取相干矩阵T元素的一个像素x，以像素x为中心确定3x3区域A，将区域A分别与八个方向窗w1～w8相乘，得到八个乘积结果；2c)在八个乘积结果中找出均值最大的乘积，此乘积所对应方向窗的方向就是像素x的方向d；(3)以像素x为中心确定搜索窗Ω，在搜索窗内取一个像素y，判断y像素在方向d上是否有贡献，即像素y的区域更接近方向d对应的方向窗的分布3a)以像素y为中心确定3x3区域B，将区域B与方向d所对应的3x3方向窗相乘，得到一个乘积结果；3b)对步骤3a)得到的乘积结果取均值，若该均值大于0，则像素y在方向d上有贡献，否则，像素y在方向d上无贡献；(4)若像素y在方向d上无贡献，则在搜索窗Ω内取下一个像素重新判定，若像素y在方向d上有贡献，则将像素y保留，并使用像素y对像素x进行的非局部均值滤波，然后在搜索窗Ω内取下一个像素重新判定，最终记录搜索窗Ω内所有在方向d上有贡献的像素个数m，并得到像素x的非局部均值滤波结果xNLmeans；(5)对像素x进行改进的sigma滤波，得到改进的sigma滤波结果xsigma；(6)将步骤(4)和(5)得到像素x的滤波结果xNLmeans和xsigma按比例相加，得到结合的滤波结果<mrow><mover><mi>x</mi><mo>^</mo></mover><mo>=</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>a</mi><mo>)</mo></mrow><mo>·</mo><msub><mi>x</mi><mi>NLmeans</mi></msub><mo>+</mo><mi>a</mi><mo>·</mo><msub><mi>x</mi><mi>sigma</mi></msub></mrow>其中a为比例值，表示为a＝[1m/(n×n)]2，(n×n)为搜索窗Ω的大小；(7)对亮目标像素进行还原处理7a)如果像素x的位置为步骤(1)判定的亮目标位置，对得到的结合的滤波结果做如下处理<mrow><msup><mover><mi>x</mi><mo>^</mo></mover><mo>′</mo></msup><mo>=</mo><mn>0.7</mn><mo>·</mo><mi>x</mi><mo>+</mo><mn>0.3</mn><mo>·</mo><mover><mi>x</mi><mo>^</mo></mover></mrow>为像素x的最终滤波结果；7b)如果像素x的位置不为步骤(1)判定的亮目标位置，则像素x的最终滤波结果(8)对相干矩阵T各元素的逐个像素进行上述步骤(2)～(7)的滤波过程，完成对相干矩阵T的滤波，得到滤波后的相干矩阵T；(9)用Pauli向量法将滤波后的相干矩阵T合成伪彩图。FSA00000262449300019.tif,FSA00000262449300022.tif,FSA00000262449300024.tif,FSA00000262449300025.tif2.根据权利要求书1所述的相干斑抑制方法，其中步骤(1)所述的用T矩阵中的元素Tll和T22对T矩阵进行亮目标检测和保留，按如下步骤进行2a)将相干矩阵T表示为3.根据权利要求书1所述的相干斑抑制方法，其中步骤(4)所述的使用像素y对像素χ进行的非局部均值滤波，按如下步骤进行3a)分别以像素χ和y为中心扩展出7x7的局部区域z(x)和ζ(y)；3b)分别找到区域z(x)和z(y)的坐标位置在span数据中所对应的区域ζ'(χ)和ζ'(y)，用该ζ'(χ)和ζ'(y)计算Z(X)和z(y)之间的相似度d(x，y)4.根据权利要求书1所述的相干斑抑制方法，其中步骤(5)所述的对像素χ进行改进的sigma滤波，按如下步骤进行4a)确定改进的sigma滤波中sigma值为0.9，通过sigma值和极化SAR数据的视数N，得到sigma范围参数A1,B1和修正的噪声标准差汴；4b)计算以像素χ为中心的3x3区域的均值玄，由‘文得到sigma范围(43,楫勻；4c)以像素χ为中心确定7x7的区域，保留该区域内所有进入sigma范围的像素X1Xk,k为这些像素的总数，并求出这些像素的均值无；4d)在span数据中，确定像素χ坐标所对应的像素χ'，并找到4c)中像素X1xk的坐标所对应的span数据中的像素χ'ix'k，并求出span数据中像素χ‘ix'k的均值3Γ和方差Var(x')；4e)使用修正的噪声标准差厅对像素χ进行滤波xSlgma=+Xsigffla为像素X的滤波结果，权值6=。5.根据权利要求书1所述的相干斑抑制方法，其中步骤(9)所述的用Pauli向量法将滤波后的相干矩阵T合成伪彩图，按如下步骤进行5a)对滤波后的相干矩阵T的元素T22进行开平方处理VS=Ii-SvvI,将IShh-SvvI作为待合成伪彩图的红色分量R；5b)对滤波后的相干矩阵T的元素T33进行开平方处理=,将|Shv|作为待合成伪彩图的绿色分量G；5c)对滤波后的相干矩阵T的元素Tll进行开平方处理7￥11=|、+^|，将Ish^svvI作为待合成伪彩图的蓝色分量B；5d)用R、G、B三个分量合成伪彩图。全文摘要本发明公开了一种对极化SAR数据相干斑噪声的抑制方法，主要解决现有极化SAR数据相干斑抑制方法不能很好的抑制相干斑噪声和丢失部分边缘和细节信息的缺点。该方法是基于改进sigma滤波和非局部均值的思想相结合的极化SAR相干斑抑制方法，其实现过程为(1)输入极化SAR数据的相干矩阵T；(2)对相干矩阵T进行亮目标检测；(3)对像素使用方向窗判定方向并做改进的sigma滤波和非局部均值滤波；(4)滤波结果进行结合并保留亮目标；(5)完成T矩阵的滤波并合成伪彩图。本发明与现有技术相比显著提高了极化SAR数据的相干斑噪声抑制的能力，能够有效的平滑同质区域和保持边缘细节信息，可用于极化SAR数据的预处理过程。文档编号G06T5/00GK101976433SQ20101027804公开日2011年2月16日申请日期2010年9月9日优先权日2010年9月9日发明者于昕,侯彪,凤宏晓,李悦,沈威,焦李成,王爽,钟桦申请人:西安电子科技大学