专利名称：基于非下采样方向波变换与融合的sar图像去噪方法
技术领域：
本发明属于图像处理领域，涉及SAR图像噪声抑制方法，该方法可用于去除SAR图像中的相干斑噪声。
背景技术：
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)是一种主动式微波成像装置，在灾害预警、环境监测、以及军事应用领域中起着至关重要的作用。由于SAR图像的成像机理，不可避免的会产生相干斑噪声，极大地影响了 SAR图像的解译与应用。SAR图像去噪技术是SAR图像后续处理中重要的步骤。SAR图像去噪技术可分为空域滤波与变换域滤波。空域滤波的方法主要包括Lee滤波，Kuan滤波，Frost滤波,增强Lee滤波，Gamma-MAP滤波等。空域滤波的方法假设SAR图像的后向散射面是局部平稳的，但是在边缘纹理等细节信息丰富的区域这一假设并不成立，所以空域滤波方法对图像边缘信息的保持并不理想。变换域滤波方法如小波变换的方法包括小波软阈值方法，小波硬阈值方法，在SAR图像去噪中取得了广泛的应用，但是基于小波变换的去噪方法往往会产生伪吉布斯效应，而且对图像的方向信息不能有效表示，去噪后不能有效保持SAR图像的细节信息。基于非下采样的小波变换去噪方法比小波有一定的改进，但是在匀质区域像素点依然会产生伪纹。基于非下采样Contourlet阈值去噪的方法对边缘信息的保持较好，但是在均匀区域会产生蚊状噪声。方向波变换是由Velisavljevic’V等人提出的新的多尺度几何分析工具，基于整数格对图像进行陪集划分，采用可分离滤波和临界采样，计算复杂度小，能够有效捕捉图像各向异性几何特征。但是采用的陪集分解操作由于加入的零值太多，对分解后得到的系数进行模型的拟合带来了困难。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有方法不足，提出了一种基于非下采样方向波变换与融合的SAR图像去噪方法，在有效保持SAR图像细节信息的同时，有效去除了匀质区域像素点的伪纹，提高对SAR图像的噪声抑制的效果。实现本发明目的的技术方案是:首先输入一幅SAR图像，提取它的纹理特征，利用纹理特征将SAR图像分为匀质区域和目标区域。然后判断目标区域像素点像素所在的方向。将SAR图像在三组不同的方向对下进行非下采样的方向波变换，产生三组不同的方向波系数。对不同的方向波系数分别进行基于拉普拉斯-高斯模型的最大化后验概率降斑。对降斑后的方向波系数重构之后产生三个降斑图，对三幅图进行融合:匀质区域像素点直接采用均值融合，目标区域选取相应方向上的像素点作为融合时的备选点进行融合，得到最终SAR图像的降斑图像。具体实现步骤如下:(I)输入一幅SAR图像I，计算SAR图像的纹理系数Ti和纹理系数的阈值Ttg，利用阈值Ttg将SAR图像分为匀质区域与目标区域；(2)在目标区域中，根据像素不同邻域块均值的比值，判断目标区域像素的方向；(3)对SAR图像I在{(0，90)，(-45, O), (45，O)}这三组方向对下进行非下采样的方向波变换，获得三组方向波系数D1, D2, D3 ；(4)对三组方向波系数D1, D2, D3分别进行基于拉普拉斯-高斯模型的最大后验概率去噪处理，得到去噪后的三组方向波系数D' i，D' 2，D' 3；(5)分别对去噪后的三组方向波系数D' i，D' 2，D' 3进行重构，得到对应的三幅去噪图像IiI2I3 ；(6)对二幅去噪后图像I1, I2, I3进行融合，得到最终去噪的SAR图像I’:(6a)对三幅去噪图像的I1, I2, I3的匀质区域进行融合:(6al)在去噪图像的I1, I2, I3匀质区域的任一相同位置分别取一个像素点，记为ii，“，“ ；(6a2)用以像素点I1为中心的3X3图像块中9个像素值的均值更新像素点I1的值；用以像素点i2为中心的3X3图像块中9个像素值的均值更新像素点i2的值；用以像素点i3为中心的3X3图像块中9个像素值的均值更新像素点i3的值；(6a3)对更新后的像素点I1的值，像素点i2的值，像素点i3的值求加权平均，其值为最终去噪SAR图像I’匀质区域中相同位置上像素点i’的值；(6b)对三幅去噪图像的I1, I2, I3的目标区域进行融合:(6bl)在去噪图像的I1, I2, I3和SAR图像I目标区域的任一相同位置分别取一个像素点，记为jp j2, j3, j ;(6b2)由像素点J1及其所在方向上的相邻的两个像素点生成一个向量$，由像素点戈及其所在方向上的相邻的两个像素点生成一个向量各2，由像素点j3及其所在方向上的相邻的两个像素点生成一个向量石2;(6b3)若像素点j的值大于或等于以像素点j为中心的3X3图像块中9个像素点的均值，则更新像素点J1的值为向量&的最大值，像素点j2的值为向量民的最大值，像素点J3的值为向量ξ的最大值；否则，更新像素点J1的值为向量S1的均值，像素点j2的值为向量民的均值，像素点j3的值为向量g的均值；(6b4)对更新后的像素点J1的值，像素点j2的值，像素点j3的值求加权平均，其值为最终去噪SAR图像I’目标区域中相同位置上像素点j’的值；(6c)把步骤(6a)所得融合后的匀质区域和(6b)所得融合后的目标区域相加，得到最终去噪的SAR图像I’。本发明与现有的技术相比具有以下优点:1.本发明使用非下采样的方向波变换，能有效捕捉SAR图像边缘信息的同时，有效保持SAR图像细节信息，减少了匀质区域的伪纹；2.本发明把SAR图像分成目标区域和匀质区域，分别采用不同的融合规则对SAR图像进行处理，因此能够在有效地去除噪声的同时也很好的保持了图像细节等特征。大量的试验证实，在SAR图像去造处理中，若直接对SAR图像进行去噪的处理，很难兼顾均质区域的平滑和目标区域细节信息的保持，因此需要有效的预处理工作来尽可能的达到两者之间较好的平衡；本发明对几幅SAR图像进行了去噪实验，分别从视觉效果和客观评价指标方面对去噪结果进行评价，表明了本发明的方法是有效的、可行的。
图1是本发明的流程图；图2是本发明仿真所用的两幅测试图像；图3是本发明为测试图2中SAR图像的目标区域图；图4为本发明中对图像I进行陪集变换，产生对应的陪集P ;图5是本发明均质区域和目标区域融合子流程图；图6是本发明与已有方法对图2(a)中Airport图的去噪效果对比图；图7是本发明与已有方法对图2(b)中Field图的去噪效果对比图。
具体实施例方式参照图1，本发明的具体实现过程如下:步骤1，输入一幅SA R图像I，计算SAR图像的纹理系数Ti和纹理系数的阈值Ttg，利用阈值Ttg将SAR图像分为匀质区域与目标区域。(Ia)通过如下公式计算SAR图像的纹理系数Ti:
权利要求
1.一种基于非下采样方向波变换与融合的SAR图像去噪方法，包括如下步骤: (1)输入一幅SAR图像I，计算SAR图像的纹理系数Ti和纹理系数的阈值Ttg，利用阈值Ttg将SAR图像分为匀质区域与目标区域； (2)在目标区域中，根据像素不同邻域块均值的比值，判断目标区域像素的方向； (3)对SAR图像I在{(-45,0), (0,90), (45,0)}这三组方向对下进行非下采样的方向波变换，获得三组方向波系数D1, D2, D3 ； (4)对三组方向波系数D1,D2, D3分别进行基于拉普拉斯-高斯模型的最大后验概率去噪处理，得到去噪后的三组方向波系数D' i，D' 2，D' 3； (5)分别对去噪后的三组方向波系数D'1,D/ 2,D/ 3进行重构，得到对应的三幅去噪图像I1, I2, I3; (6)对三幅去噪后图像I1,I2, I3进行融合，得到最终去噪的SAR图像I’: (6a)对三幅去噪图像的I1, I2, I3的匀质区域进行融合: (6al)在去噪图像的I1, I2, I3匀质区域的任一相同位置分别取一个像素点，记为ii，i2，i3 ； (6a2)用以像素点I1为中心的3X3图像块中9个像素值的均值更新像素点I1的值；用以像素点i2为中心的3X3图像块中9个像素值的均值更新像素点i2的值；用以像素点i3为中心的3X3图像块中9个像素值的均值更新像素点i3的值； (6a3)对更新后的像素点I1的值，像素点i2的值，像素点i3的值求加权平均，其值为最终去噪SAR图像I’匀质区域在相同位置上像素点i’的值； (6b)对三幅去噪图像的I1, I2, I3的目标区域进行融合: (6bl)在去噪图像的I1, I2, I3和SAR图像I目标区域的任一相同位置分别取一个像素点，记为 j I，j 2，j 3，J ; (6b2)由像素点J1及其所在方向上的相邻的两个像素点生成一个向量S由像素点j2及其所在方向上的相邻的两个像素点生成一个向量民，由像素点j3及其所在方向上的相邻的两个像素点生成一个向量' (6b3)若像素点j的值大于或等于以像素点j为中心的3X3图像块中9个像素点的均值，则更新像素点J1的值为向量5；的最大值，像素点j2的值为向量民的最大值，像素点j3的值为向量5的最大值；否则，更新像素点J1的值为向量在的均值，像素点j2的值为向量的均值，像素点j3的值为向量民的均值； (6b4)对更新后的像素点J1的值，像素点j2的值，像素点j3的值求加权平均，其值为最终去噪SAR图像I’目标区域在相同位置上像素点j’的值； (6c)把步骤^a)所得融合后的匀质区域和^b)所得融合后的目标区域相加，得到最终去噪的SAR图像I’。
2.根据权利要求1所述基于非下采样方向波变换与融合的SAR图像去噪方法，其中步骤⑴所述的计算SAR图像的纹理系数Ti,通过如下公式计算:
3.根据权利要求1所述基于非下采样方向波变换与融合的SAR图像去噪方法，其中步骤(I)所述的计算SAR图像纹理系数的阈值Ttg，通过如下公式计算: Ttg = mean(Ti) 1.25, 其中，Ti为像素点i的纹理系数，mean( )为均值函数。
4.根据权利要求1所述的基于非下采样方向波变换与融合的SAR图像去噪方法，其中步骤(3)所述的对SAR图像I在{(O，90)，(-45，0)，(45，0)}三组方向对下进行非下采样的方向波变换，获得三组方向波系数D1, D2, D3,按如下步骤进行: (4a)根据选取的三组变换方向对{(0，90)，(-45，0)，(45，0)}，构造变换矩阵Ma:
5.根据权利要求1所述的基于非下采样方向波变换与融合的SAR图像去噪方法，其中步骤(4)所述的对方向波系数D1, D2, D3分别进行基于拉普拉斯-高斯模型的最大后验概率去噪处理，按如下公式计算:
全文摘要
本发明公开了一种基于非下采样方向波变换与融合的SAR图像去噪方法。主要解决现有去噪方法对SAR图像造成的边缘模糊、匀质区域不平滑的问题。其实现步骤为(1)输入SAR图像，利用它的纹理特征将图像分为匀质区域和目标区域；(2)判断目标区域像素点所在的方向；(3)将SAR图像在方向对{(0,90),(-45,0),(45,0)}下进行非下采样的方向波变换，获得三组方向波系数；(4)对三组方向波系数分别进行基于拉普拉斯-高斯模型的最大后验概率去噪处理；(5)对去噪后的方向波系数进行重构得到三幅去噪图；(6)对三幅图像进行融合，获得最终去噪图。本发明具有去噪后目标区域细节信息保持较好、匀质区域较平滑的优点，可用于滤除SAR图像中的相干斑噪声。
文档编号G06T5/00GK103177428SQ20131009293
公开日2013年6月26日 申请日期2013年3月21日 优先权日2013年3月21日
发明者焦李成, 白静, 王爽, 付旭松, 高艺菡, 马晶晶, 马文萍, 李阳阳 申请人:西安电子科技大学