专利名称：基于区域划分和非局部全变差的sar图像相干斑抑制的制作方法
技术领域：
本发明属于图像处理技术领域，涉及SAR图像相干斑抑制方法，可用于对SAR图像理解与解释的预处理。
背景技术：
合成孔径雷达SAR可以全天吋、全天候工作，获得高分辨率的图像，由于它是相干成像系统，其产生的图像必然受到相干斑的污染。为了能更加有效地进行SAR图像的理解与解译，需要对SAR图像进行相干斑抑制预处理。局域统计自适应滤波在平滑噪声的同时可以有效地保持边缘，且能够通过參数控制来调整平滑效果和边缘保持效果，是最常用的相干斑抑制方法之一。大多数的局域统计自适应滤波方法基于完全发展相干斑假设，但在SAR图像的非均匀区域并不满足完全发展相干斑的假设，根据局域信息计算统计參数会使得边缘纹理信息被模糊，甚至导致局部图像质量变差。增强Lee滤波通过局域统计信息将图像进行划分为均匀区域，非均匀区域以及强散射点，并对不同区域采取不同的相干斑抑制方法，达到了相干斑抑制与边缘保持之间的平衡。但是采用局域统计信息对图像进行划分并没有考虑到图像的全局结构信息，会导致在大片均匀区域内出现不均匀的现象，影响SAR图像相干斑抑制的效果。基于图像恢复的全变差模型最初是由Rudin,Osher和Fatemi提出，该模型相对于其他模型的优势在于它的解空间是有变差函数空间，而该空间中的函数允许存在边缘等不连续的信息，因此该模型可以很好的保持图像的边缘，但也有两个明显的缺点ー是容易产生“阶梯效应”，ニ是对于图像的纹理等细节信息保持不好。针对这些问题，Xavier Bresson提出了非局部的全变差模型NLTV，其在全图中搜索相似像素，并使这些相似像素的全变差最小化，充分利用了全图的信息，对图像纹理细节保持起到了很好的效果。但是非局部全变差模型是以像素为单位的，没有考虑到图像的局部聚集性，不能有效的改善图像的阶梯效应。
发明内容
本发明的目的在于针对上述已有方法的不足,提出一种基于Primal Sketch与非局部全变差的SAR图像相干斑抑制方法，避免在均匀区域内出现的不均匀现象，并结合图像的结构信息改善图像在NLTV模型下产生的阶梯效应，以提升SAR图像相干斑抑制的效
果O实现本发明的技术方案是在Primal Sketch稀疏表示模型的素描图中利用几何结构块得到非均匀区域的区域标记，并依据该区域标记把SAR图像划分为均匀区域，非均匀区域。对非均匀区域采用结合结构信息的非局部全变差相干斑抑制方法，对均匀区域采 用自适应窗ロ Lee滤波方法进行相干斑抑制处理，实现SAR图像斑点噪声抑制中奇异性信息保持与斑点噪声抑制之间的平衡。具体步骤包括如下(I)在Primal Sketch稀疏表示模型的素描图中，利用几何结构块得到非均匀区域的区域标记，并依据区域标记把SAR图像划分为均匀区域和非均匀区域，即将区域标记在图中对应的部分作为非均匀区域，反之为均匀区域；(2)对非均匀区域采用结合结构信息的非局部全变差相干斑抑制方法进行处理(2a)以素描图中的线段上每一点为中心，以该线段的方向为方向构建目标几何块，并在非均匀区域中捜索与目标几何块相似的块；(2b)对搜索的相似几何块的非局部全变差进行最小化,采用Split-Bergman方法计算目标几何块的估计值，实现非均匀区域的相干斑抑制；(3)对均匀区域采用自适应窗ロ的Lee滤波方法进行处理；(4)将处理后的非均匀区域和均匀区域进行合并，得到SAR图像相干斑抑制的结
果O本发明与现有技术相比具有如下优点本发明利用Primal Sketch稀疏表示模型提取了 SAR图像的素描图，井根据该素描图把SAR图像的划分为均匀区域和非均匀区域，对于非均匀区域，不是基于完全发展相干斑的假设而是基于加性噪声的假设，而是采用结合奇异信息的非局部全变差相干斑抑制方法，在非局部全变差模型中引入了偏微分方程的各向异性扩散方程，所以在抑制相干斑的同时也很好地保持了边缘，提高了 SAR图像的奇异信息保持，改善了图像的阶梯效应；在均匀区域采用自适应的Lee滤波可以很好的抑制相干斑，实现了 SAR图像斑点噪声抑制中奇异性信息保持与相干斑抑制之间的平衡。
图I是本发明对SAR图像相干斑的抑制流程图；图2是本发明中基于Primal Sketch稀疏表示模型将SAR图像进行划分的示意图；图3是用本发明与现有方法对horsetrack图像相干斑抑制结果图；图4是用本发明与现有方法对SARfield图像相干斑抑制结果图。
具体实施例方式參照图I，本发明的实施步骤如下步骤1，在Primal Sketch稀疏表示模型的素描图中，利用几何结构块得到非均匀区域的区域标记，并依据区域标记把SAR图像划分为均匀区域和非均匀区域。(I. I)根据Primal Sketch稀疏表示模型对如图2(a)所示的原SAR图像进行提取，得到素描图如图2(b)；(I. 2)以如图2(b)所示的素描图中线段上的点对应的SAR图像像素为中心，以线段方向为方向，构建长为7个像素，宽为7个像素，且长与线段平行，宽与线段垂直的几何块，如图2(c)所示；(I. 3)把如图2(c)所示的几何块在SAR图像中对应的像素的值设置为255，即得到区域标记，如图2(d)所示；(I. 4)根据如图2 (d)所示的区域标记对SAR图像划分，即将区域标记在SAR图像中对应的部分划为非均匀区域，其余部分划为均匀区域，划分后的非均匀区域，如图2(e)所示。步骤2，对非均匀区域采用结合奇异信息的非局部全变差相干斑抑制方法进行处理。(2. I)以如图2(c)所示的素描图中线段L上点P对应的SAR图像像素为中心，以线段L的方向为方向，构建长为7个像素，宽为7个像素，且长与线段L平行，宽与线段L垂直的目标几何块Btl;(2.2)在非均匀区域中搜索与目标几何块Btl方向相同的相似几何块Bi, i为相似几何块も的序号，i的取值为I到m，m是在非均匀区域中搜索出的相似几何块的个数。在搜索目标几何块Btl的相似几何块Bi时，首先在素描图中搜索与目标几何块Btl所在的线段L方向相同的线段，然后以图像上与这些线段上点对应的像素为中心，用与构建几何块B。相同的方法构造相似几何块Bi ；
(2. 3)计算并记录目标几何块Btl与相似几何块Bi之间的相似性权重w0i，w0i的计算公式是
I ( D λ^0,=-expl- ■U，
(η \其中，Z为归ー化变量，-"f I，h为平滑參数，Dtli表示目标几何块B。和
相似几何块も之间的相似性距离，α=Σ|ダ-判い仏11 Iし表示向量的ト范数，《表
示目标几何块Btl中的第j个像素值，《表示相似几何块Bi中的第j个像素值，G为高斯核函数；(2. 4)计算目标几何块B。与相似几何块Bi的非局部全变差Va2^O,/'):VNL"(0, /) = {B - B) * ，其中Bン表示块Btl的中心像素值，ぶ/表示块Bi的中心像素值；(2. 5)按如下公式对非局部全变差进行最小化
λmin ^ V NLu(0, /.) +-(^0-我)2，
mム其中m是相似几何块的个数，|(祝-4)2为正则项，λ为正则化參数，λ取值为20 ；(2. 6)釆用Split-Bergman方法计算目标几何块B。的估计值
_8] B0"+u+1 =. (βΣ wW+- βΣ+Kr))，
I其中B' 0k+1'n+1是估计值，k是外迭代次数，k取值为1，η是内迭代次数，η取值为2, λ为正则化參数，λ取值为20, β为松弛參数，β取值为200, Wtli是目标几何块B。与相似几何块Bi之间的相似性权重，万/+1’"是外迭代次数为k+Ι和内迭代次数为η时的相似几何块も的值，<+1’〃，dk^n, Cへ<+1’〃分别是内迭代次数为η时的中间參数cC^d:1,C，，其中;
权利要求
1.一种结合奇异信息与非局部全变差的SAR图像相干斑抑制方法，包括如下步骤 (1)在PrimalSketch稀疏表示模型的素描图中，利用几何结构块得到非均匀区域的区域标记，并依据区域标记把SAR图像划分为均匀区域和非均匀区域，即将区域标记在图中对应的部分作为非均匀区域，反之为均匀区域； (2)对非均匀区域采用结合结构信息的非局部全变差相干斑抑制方法进行处理 (2a)以素描图中的线段上每一点为中心，以该线段的方向为方向构建目标几何块，并在非均匀区域中搜索与目标几何块相似的块； (2b)对搜索的相似几何块的非局部全变差进行最小化,采用Split-Bergman方法计算目标几何块的估计值，实现非均匀区域的相干斑抑制； (3)对均匀区域采用自适应窗口的Lee滤波方法进行处理； (4)将处理后的非均匀区域和均匀区域进行合并，得到SAR图像相干斑抑制的结果。
2.根据权利要求I所述的SAR图像相干斑抑制方法，其中步骤(I)所述的利用几何结构块得到非均匀区域的区域标记，是以素描图中线段上的像素为中心，以线段方向为方向构建长与线段平行，宽与线段垂直的几何块，构成一个区域标记，其中几何块的长为7个像素，宽为7个像素。
3.根据权利要求I所述的SAR图像相干斑抑制方法，其中步骤(2a)所述的以素描图中的线段上每一点为中心，以该线段的方向为方向构建目标几何块，并在非均匀区域中搜索与目标几何块相似的块，按如下步骤进行 (2al)以素描图中线段L上点P对应SAR图像的像素为中心，构建长与线段L平行，宽与线段L垂直的目标几何块Btl,其中几何块的长为7个像素,宽为7个像素； (2a2)在非均匀区域中搜索与目标几何块Btl方向相同的相似几何块Bi, i为相似几何块&的序号，i的取值为I到m，m是在非均匀区域中搜索出的相似几何块的个数首先在素描图中搜索与目标几何块Btl所在线段L的方向相同的线段，然后以图像上与这些线段上的点相对应的像素为中心，使用与构建目标几何块Btl同样的方法构造相似几何块B”
4.根据权利要求I所述的SAR图像相干斑抑制方法，其中步骤(2b)所述的对搜索的相似几何块的非局部全变差进行最小化，按如下步骤进行 (2bl)计算并记录目标几何块Btl与相似几何块Bi之间的相似性权重Wtli 其中，Z为归一化变量， 为平滑参数，Dtli表示目标几何块Btl和相似几何块Bi之间的相似性距离 表示向量的I-范数，< 表示目标几何块Btl中的第j个像素值，<表示相似几何块Bi中的第j个像素值，G为高斯核函数； (2b2)计算目标几何块Btl与相似几何块Bi的非局部全变差￥1〃(0,/'): ， 其中表示块Btl的中心像素值，〃/表示块Bi的中心像素值； (2b3)按如下公式对非局部全变差进行最小化
5.根据权利要求I所述的SAR图像相干斑抑制方法，其中步骤(2b)所述的采用Split-Bergman方法计算目标几何块的估计值,公式是
全文摘要
本发明公开了一种基于区域划分和非局部全变差的SAR图像相干斑抑制方法。主要解决现有技术在划分区域时出现均匀区域内含有非均匀区域的问题，并在SAR图像相干斑抑制方法中引入非局部全变差的思想。其实现步骤为(1)在Primal Sketch稀疏表示模型的素描图中利用几何结构块得到区域标记，并依据该区域标记把SAR图像划分为均匀区域和非均匀区域；(2)对非均匀区域用结合奇异信息的非局部全变差相干斑抑制方法进行处理；(3)采用自适应窗口Lee滤波方法对均匀区域进行处理；(4)合并相干斑抑制后的非均匀区域和均匀区域得到SAR图像相干斑抑制结果。本发明实现了SAR图像斑点噪声抑制中奇异信息保持与相干斑抑制之间的平衡，提高了SAR图像的相干斑抑制效果。
文档编号G06T5/00GK102663689SQ20121007705
公开日2012年9月12日 申请日期2012年3月22日 优先权日2012年3月22日
发明者侯彪, 刘芳, 安洁, 尚荣华, 戚玉涛, 焦李成, 王爽, 蒋文梅, 郝红侠, 马文萍 申请人:西安电子科技大学