[發明專利]基于稀疏表示的SAR圖像相干斑抑制方法

有效

• 申請號: 201110346349.7
• 申請日: 2011-11-04
• 公開（公告）號: CN102346908A
• 公開（公告）日: 2012-02-08
• 發明（設計）人: 侯彪;焦李成;蔣繼光;王爽;劉芳;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;G06T5/50;G06T7/00
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，涉及一種SAR圖像相干斑抑制的方法，可用于SAR圖像的場景分析和圖像理解的預處理。

背景技術

合成孔徑雷達SAR由于具有全天候、全天時成像和穿透性強等諸多優點，在軍用和民用領域有著廣泛的應用。在SAR的成像過程中，由于電磁波的相干作用而產生的衰落效應的影響，使圖像中產生隨機分布的斑點噪聲，即相干斑。相干斑的存在嚴重影響著對圖像的理解與自動解譯，降低了圖像分割、目標識別提取的有效性。因此對SAR圖像進行相干斑抑制是進行其他操作的必要前提。

SAR圖像抑斑的一類主要方法是在空域進行處理的。空域濾波方法主要是基于SAR圖像相干斑噪聲的統計特性，如Lee濾波，Gamma?MAP濾波等方法。空域的這些方法主要是通過在圖像上取一個滑動窗口對圖像進行濾波。其濾波能力與滑動窗的大小成正比，隨著窗口的增大，其平滑效果變好，但是會導致圖像邊緣的模糊，使得細節信息丟失嚴重，在抑斑的同時很難較好的保留邊緣和紋理細節。頻域濾波主要是利用多分辨分析的方法，常見的有基于小波和眾多的后小波變換分析的方法。

近年來，信號的稀疏表示在眾多領域中取得了廣泛的應用。設定一個過完備字典D∈R^n×L，其中字典D的每一列稱為一個字典原子，信號y∈Rⁿ可以表示為少數字典原子d_j的線性組合。信號的稀疏表示模型可以描述為：s.t.Dα≈y，其中α是信號y的稀疏表示系數，||α||₀代表向量α的非零個數，并有||α||₀＜＜n。在該過程中，對于字典D的選擇是一個關鍵的問題。對字典D的學習主要可分為兩個方面：解析法和基于學習的方法。在解析法中，先設定數據遵從一定的數學模型，在該模型下推導解的形式來有效的表示信號。該方法因為沒有明確的字典形式，而是通過一定的算法來描述其理念，所以稱之為隱式字典法。這種方法包括小波分析及在小波基礎上發展而來的眾多多尺度分析，如Curvelets，Contourlets，Bandelets等。基于學習的方法則是根據機器學習的理論，從樣本中訓練一個字典矩陣。這種方法可以得到一個顯式的字典模型，在該字典下，可以得到信號的表示系數。

前面所說的頻域處理方法正是隱式字典法的應用，其在SAR圖像的相干斑抑制方面已取得了廣泛的應用，而基于學習訓練的方法在SAR圖像抑斑問題上的研究才剛剛起步。S.Foucher應用稀疏冗余表示對SAR相干斑抑制做了初步的嘗試，他通過修正目標函數來重建對數變換后的圖像，但是其處理后的圖像細節丟失較為嚴重，邊緣也出現了一定的模糊。

發明內容

本發明的目的在于克服上述已有技術的不足，提出了一種基于稀疏表示的SAR圖像相干斑抑制方法，以有效地保持圖像的邊緣清晰度，提高SAR圖像降斑的質量。

實現本發明目的的技術方案是：首先對原始SAR圖像進行重疊分塊，在對分割后的圖像塊的表示過程中，引入圖像塊的自身信息作為控制因子，針對不同的圖像塊內容產生稀疏度不同的表示。其次利用近似KSVD算法更新字典原子和稀疏表示系數，利用更新后的字典和稀疏表示系數得到圖像塊的稀疏表示。接下來對具有多個估計值的像素點進行平均，并對其做指數變換得到處理后的圖像。在此基礎上，利用非線性各向異性擴散方法平滑處理后的圖像與原圖像之間的差值圖像得到點目標圖像，把點目標圖像加到處理后的圖像上得到最終的去斑結果。具體步驟包括如下：

(1)對要進行相干斑抑制的SAR圖像Y進行對數變換，得到對數變換后的圖像Y′；

(2)將對數變換后的圖像Y′分割為大小為的重疊塊；

(3)對分割后的每個圖像塊進行稀疏編碼，在編碼過程中引入該圖像塊的自身信息作為控制因子控制編碼：

(3a)將待編碼的每個圖像塊拉成列向量y，所有的列向量構成一個矩陣X；

(3b)選擇初始字典D為離散余弦變換DCT字典；

(3c)根據下列公式應用正交匹配追蹤算法OMP，實現對y的稀疏編碼：