基于几何先验和分布相似性测度的sar图像去噪方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于图像处理技术领域，更进一步涉及合成孔径雷达SAR图像滤波处 理技术领域中的一种基于几何先验和分布相似性测度的合成孔径雷达图像（Synthetic Aperture Radar，SAR)的去噪方法。本发明可用于对合成孔径雷达SAR图像的相干斑进行 抑制。
【背景技术】
[0002] 合成孔径雷达图像是采用主动发射电磁波并接收电磁回波的方式成像的。然而， 由于反向电磁回波之间常常伴随有相干现象，所获得的合成孔径雷达SAR图像中存在有大 量的斑点信息。虽然这些相干斑信息在一定程度上体现了合成孔径雷达SAR图像成像场 景中目标的物理几何特性，但是也给合成孔径雷达SAR图像的理解和解译造成了巨大的困 难。因此，相干斑抑制是对合成孔径雷达SAR图像进行理解和解译的关键技术之一。
[0003] 在图像的噪声抑制中，频域和空域是比较常见的用于对图像滤波方法进行分类的 准则。其中，频域滤波方法是通过将信号变换到频域，利用真实信号和噪声在频域具有不同 的频谱特性这一特点实现对真实信号的估计。空域滤波方法则是以局部邻域像素之间的统 计相关性为基础，实现对当前像素真实值的估计。
[0004] Hongxiao Feng，Biao Hou，Maoguo Gong在其发表的论文"SAR Image Despeckling Based on Local Homogeneous-Region Segmentation by Using Pixel-Relativity Measurement. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2011，49 (7)'，中提 出了一种使用像素间的相关性测度来构建块的相似性测度进行局部同质区域搜索的合成 孔径雷达SAR图像去噪方法。该方法使用比值距离来度量两个含噪图像块之间的距离，通 过核函数得到局部匀质区域，然后使用极大似然准则来估计每个匀质区域中的真实信号得 到去噪图像。但是该方法仍然存在的不足之处是，没有考虑合成孔径雷达SAR图像中不同 图像块内像素之间的统计相关性，从而导致去噪结果中边缘细节信息的模糊泛化。
[0005] 西安电子科技大学在其申请的专利"基于素描图和核选择的SAR图像降斑方 法"（专利申请号201310093148. X，公开号CN103377465A)中公开了一种基于素描图和核 选择的合成孔径雷达SAR图像降斑方法。该方法根据合成孔径雷达SAR图像的素描图对合 成孔径雷达SAR图像进行分类，利用所划分的区域的几何结构特性构造具有方向特性的各 向异性核映射函数，对每一个像素以块相似性测度来搜索局部最大同质区域，并用该同质 区域的极大似然值作为当前像素的估计值来实现对整个合成孔径雷达SAR图像的相干斑 抑制。但是该方法仍然存在的不足之处是，没有考虑到SAR图像边缘结构信息的稀疏性，仍 采用基于局部同质区域搜索的滤波方法来估计信号的真实值，最终导致细节信息的保持不 好，尤其是点目标的保持。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于几何先验和分布相似性测 度的SAR图像去噪方法。克服了当前合成孔径雷达SAR图像相干斑滤波方法中无法同时实 现相干斑的有效抑制和细节信息的保持问题，提高了合成孔径雷达SAR图像信号的估计精 度。同时，对基于同质区域搜索的滤波方法，提出了一种更有效的测度，改善了同质区域搜 索的质量，实现了对真实信号的有效估计。
[0007] 为实现上述目的，本发明具体实现步骤包括如下：
[0008] (1)素描化图像：
[0009] 采用合成孔径雷达SAR素描模型，获得输入合成孔径雷达SAR图像的素描图； [0010] (2)像素分类：
[0011] 以素描图中素描线所包含的素描点的位置作为参考位置，将输入合成孔径雷达 SAR图像中位置与参考位置相同的像素点作为具有方向特性的像素，将输入合成孔径雷达 SAR图像中剩余的像素作为不具有方向特性的像素；
[0012] (3)采用基于几何结构块的非局部滤波方法，估计每个具有方向特性像素的像素 值；
[0013] (4)估计不具有方向特性像素的像素值：
[0014] (4a)采用基于局部线性最小均方误差准则的估计方法，对于每个不具有方向特性 的像素，在以该像素为中心的3X3个像素大小的邻域窗口内分别计算其初始估计值和初 始等效视数；
[0015] (4b)从不具有方向特性的像素中选取任意一个未选像素，以该像素为中心，15个 像素为边长构造正方形窗口；
[0016] (4c)采用区域生长方法，对正方形窗口中的所有像素进行生长和标记，将标记后 的所有像素构成局部邻域，所述的区域生长方法中的相似性测度按照下式计算得到：
[0018] 其中，Sim(·)表示正方形窗口中种子点像素p的估计值与待生长像素q的估计值 之间的相似性值，Ep和E q分别表示正方形窗口中种子点像素p和待生长像素q的估计值， Np和N q分别表示正方形窗口中种子点像素p和待生长像素q的等效视数，r表示正方形窗 口中种子点像素p的估计值Ep与待生长像素q的估计值E q之间的比值，r = E P/Eq;
[0019] (4d)采用基于局部线性最小均方误差准则的估计方法，利用局部邻域内包含的所 有像素，更新正方形窗口中心像素的估计值和等效视数；
[0020] (4e)采用相似性测度公式，利用正方形窗口中未标记像素的初始估计值和初始等 效视数以及正方形窗口中心像素更新后的估计值和等效视数重新计算未标记像素与中心 像素之间的相似性值，将相似性值满足区域生长阈值的像素加入到局部邻域并标记，得到 扩充后的局部邻域；
[0021] (4f)采用极大似然准则，利用扩充后的局部邻域中的所有像素，估计正方形窗口 中心像素的像素值；
[0022] (4g)判断所有不具有方向特性的像素中是否存在未选像素，若是，执行步骤 (4b)，否则，执行步骤（5);
[0023] (5)估计重叠像素的像素值：
[0024] (5a)采用下式表示输入合成孔径雷达SAR图像中相干斑噪声的概率密度函数：
[0026] 其中，ps( ·)表示输入合成孔径雷达SAR图像中相干斑噪声的概率密度函数，s表 示输入合成孔径雷达SAR图像的相干斑噪声，L表示输入合成孔径雷达SAR图像的视数， Γ ( ·)表示伽玛函数，exp( ·)表示指数函数；
[0027] (5b)采用基于统计分布的加权融合方式，计算重叠像素的融合估计值：
[0029] 其中，D表示重叠像素的融合估计值，Z表示加权融合的归一化因子，Σ表示求和 操作，i表示像素估计值的编号，A表示重叠像素在输入合成孔径雷达SAR图像中的灰度 值，D。表示重叠像素在步骤（3)得到的估计值，Di表示重叠像素在步骤（4)得到的估计值， Ps( ·)表示输入合成孔径雷达SAR图像中相干斑噪声的概率密度函数。
[0030] 本发明与现有的技术相比具有以下优点：
[0031] 第一，本发明利用所估计的局部等效视数构建了一种基于局部统计分布相似性的 测度准则实现局部同质区域的搜索，克服了现有技术没有考虑合成孔径雷达SAR图像块内 像素之间的统计相关性，导致了去噪结果中边缘细节信息模糊泛化的问题。采用本发明能 够较好地保持图像的边缘细节信息，取得了较为理想的去噪效果。
[0032] 第二，本发明利用素描图对合成孔径雷达SAR图像中结构信息的表示，将基于几 何结构块的非局部滤波方法和基于统计测度的自适应邻域滤波方法有效地结合在一起，克 服了现有技术没有考虑合成孔径雷达SAR图像边缘结构稀疏性的缺点，导致了去噪结果中 图像的细节信息，尤其是点目标信息的丢失。采用本发明能够较好地保持合成孔径雷达SAR 图像的细节信息，提高了图像的去噪效果。
【附图说明】
[0033] 图1是本发明的流程图；
[0034] 图2是计算不具有方向特性像素的像素值的流程图；
[0035] 图3是分别采用本发明和现有技术的SK-LHRS滤波方法、迭代PPB滤波方法对 TerraSAR-X波段1米分辨率的Nordlinger ties图像的去噪结果对比图；
[0036] 图4是分别采用本发明和现有技术的SK-LHRS滤波方法、迭代PPB滤波方法对DRA SAR X波段3米分辨率的Bedfordshire图像的去噪结果对比图。