[發明專利]基于貝葉斯非局部均值濾波器的實現方法

有效

• 申請號: 200910024056.X
• 申請日: 2009-09-25
• 公開（公告）號: CN101661611A
• 公開（公告）日: 2010-03-03
• 發明（設計）人: 鐘樺;焦李成;李永偉;王爽;侯彪;王桂婷;馬文萍;尚榮華
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G01S13/90
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心
• 代理人: 王品華;朱紅星

1.一種基于貝葉斯非局部均值濾波器的實現方法，包括如下步驟：

(1)對輸入強度SAR圖像的一個像素點，根據距離公式計算該像素點與其搜索鄰域內所有像素點的距離：

d(v(xi),v(xj))=Σm=1M×M(v(m)(xi)v(m)(xj)+ln(v(m)(xj))-L-1Lln(v(m)(xi))),]]>

其中，L為強度SAR圖像視數，x_i是待估計的像素點，x_j是以x_i為中心的大小為N×N的搜尋區域中的像素點，v(x_i)是以x_i為中心的M×M大小的塊的灰度值所形成的向量，實驗中，M的值取為7，N值取為21，即M小于N，v(x_j)是以x_j為中心的M×M大小的塊的灰度值所形成的向量，v^(m)(x_i)表示向量v(x_i)的第m個元素，v^(m)(x_j)表示向量v(x_j)的第m個元素；

(2)根據計算出的搜尋區域內所有像素點的距離，使用權值計算公式，計算搜尋域內所有像素點的權值：

w(xi,xj)=1Z(xi)exp(-1h2d(v(xi),v(xj))),]]>

其中，h是一個平滑參數，h²＝1/L，Z(x_i)是歸一化系數：

Z(xi)=Σj=1N×Nexp(-1h2d(v(xi),v(xj))),]]>

其中，N×N表示以像素點x_i為中心的搜尋區域的大小；

(3)根據計算出的搜尋區域內所有像素點的權值，對搜尋區域內所有像素點進行加權平均，得到待估計像素點x_i的恢復值：

BNLv(xi)=Σj=1N×Nv(xj)w(xi,xj),]]>

其中，權值w(x_i，x_j)滿足：0≤w(x_i，x_j)≤1，v(x_j)為原圖中x_j處的灰度值，BNLv(x_i)為加權平均后x_i點的恢復值；

(4)按照上述步驟，計算出每個像素點的恢復值，用求得的恢復值取代原強度SAR圖像中所有點的灰度值，得到強度SAR圖像的去斑圖像。

2.一種基于貝葉斯非局部均值濾波器的實現方法，包括如下步驟：

1)對輸入幅度SAR圖像的一個像素點，根據距離公式計算該像素點與其搜索鄰域內所有像素點的距離：

d(v(xi),v(xj))=Σm=1M×M((v(m)(xi)v(m)(xj))2+2ln(v(m)(xj))-2L-1Lln(v(m)(xi))),]]>

其中，L為幅度SAR圖像視數，x_i是待估計的像素點，x_j是以x_i為中心的大小為N×N的搜尋區域中的像素點，v(x_i)是以x_i為中心的M×M大小的塊的灰度值所形成的向量，實驗中，M的值取為7，N值取為21，即M小于N，v(x_j)是以x_j為中心的M×M大小的塊的灰度值所形成的向量，v^(m)(x_i)表示向量v(x_i)的第m個元素，v^(m)(x_j)表示向量v(x_j)的第m個元素；

2)根據計算出的搜尋區域內所有像素點的距離，使用權值計算公式，計算搜尋域內所有像素點的權值：

w(xi,xj)=1Z(xi)exp(-1h2d(v(xi),v(xj))),]]>

其中，h是一個平滑參數，h²＝1/L，Z(x_i)是歸一化系數：

Z(xi)=Σj=1N×Nexp(-1h2d(v(xi),v(xj))),]]>

其中，N×N表示以像素點x_i為中心的搜尋區域的大小；

3)根據計算出的搜尋區域內所有像素點的權值，對搜尋區域內所有像素點進行加權平均，得到待估計像素點x_i的恢復值：

BNLv(xi)=Σj=1N×Nv(xj)w(xi,xj),]]>

其中，權值w(x_i，x_j)滿足：0≤w(x_i，x_j)≤1，v(x_j)為原圖中x_j處的灰度值，BNLv(x_i)為加權平均后x_i點的恢復值；

4)按照上述步驟，計算出每個像素點的恢復值，用求得的恢復值取代原幅度SAR圖像中所有點的灰度值，得到幅度SAR圖像的去斑圖像。