[發(fā)明專(zhuān)利]基于方向波域HMT模型的SAR圖像降斑方法

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410090680.0
• 申請(qǐng)日: 2014-03-12
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103810680A
• 公開(kāi)（公告）日: 2014-05-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 白靜;焦李成;韓雪云;馬晶晶;王爽;張向榮;胡波
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06T5/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T5/00
• 代理公司: 陜西電子工業(yè)專(zhuān)利中心 61205
• 代理人: 田文英;王品華

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，更進(jìn)一步涉及合成孔徑雷達(dá)圖像降斑技術(shù)領(lǐng)域中的一種基于方向波域隱馬爾可夫樹(shù)(Hidden?Markov?tree，HMT)模型的合成孔徑雷達(dá)(Synthetic?Aperture?Radar，SAR)圖像降斑方法。本發(fā)明可用于對(duì)SAR圖像進(jìn)行降斑處理。

背景技術(shù)

SAR圖像中相干斑噪聲的存在，嚴(yán)重影響了人類(lèi)視覺(jué)對(duì)SAR圖像的感知，制約了SAR圖像在圖像分割及變化檢測(cè)方面的應(yīng)用，因此對(duì)SAR圖像進(jìn)行有效的去噪是SAR圖像處理中的一個(gè)迫切需求。

西安電子科技大學(xué)在其專(zhuān)利申請(qǐng)“基于SWT域改進(jìn)粒子濾波的SAR圖像降斑方法”（專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)枺篊N201110060825.9，公開(kāi)號(hào)：CN102129672A）中提出了一種基于SWT域改進(jìn)粒子濾波的SAR圖像降斑方法。該方法將待降斑的空域圖像變換到平穩(wěn)小波域，并提取不同變換尺度水平、垂直和對(duì)角方向下的SWT域圖像，對(duì)其應(yīng)用改進(jìn)粒子濾波降斑方法進(jìn)行降斑處理，然后將得到的降斑后小波域圖像進(jìn)行逆變換得到最終的降斑圖像。該方法雖然能夠解決已有方法降斑后圖像邊緣和紋理模糊等問(wèn)題，但仍然存在的不足是，平穩(wěn)小波變換只能描述點(diǎn)奇異性，卻不能有效地刻畫(huà)圖像中的二維線奇異性，會(huì)損失部分細(xì)節(jié)信息。

西安電子科技大學(xué)在其專(zhuān)利申請(qǐng)“基于隱馬爾科夫樹(shù)模型的sar圖像去噪方法”（專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)枺篊N200910023171，公開(kāi)號(hào)：CN101685158A）中提出了一種基于隱馬爾科夫樹(shù)模型的SAR圖像去噪方法。該方法具體步驟是：首先，利用對(duì)數(shù)變換將SAR圖像相干斑噪聲轉(zhuǎn)變?yōu)榧有栽肼暎缓罄肏MT模型和背景HMT模型對(duì)含噪SAR圖像的輪廓波系數(shù)進(jìn)行校正，得到第一幅去噪圖像，之后利用各向異性擴(kuò)散方法得到第二幅去噪圖像，最后對(duì)兩幅去噪圖像進(jìn)行融合得到最終去噪圖像。該方法雖然利用了輪廓波系數(shù)尺度間、尺度內(nèi)和方向內(nèi)的相關(guān)性，克服輪廓波變換非平移不變性帶來(lái)的偽吉布斯現(xiàn)象，提高了同質(zhì)區(qū)域的等效視數(shù)，但是仍然存在的不足是，通過(guò)對(duì)數(shù)運(yùn)算將相干斑噪聲轉(zhuǎn)換成加性噪聲，不能夠較好地保持SAR圖像的輻射特性，導(dǎo)致后續(xù)處理無(wú)法將相干斑噪聲徹底去除。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種基于方向波域HMT模型的SAR圖像降斑方法。本發(fā)明能夠在濾除相干斑噪聲的同時(shí)，很好地保持圖像的邊緣等結(jié)構(gòu)信息。

本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的具體步驟包括如下：

1.一種基于方向波域HMT模型的SAR圖像降斑方法，包括如下步驟：

(1)輸入圖像。

任選一幅SAR圖像作為待降斑圖像。

(2)建立非對(duì)數(shù)加性模型。

按照下式，對(duì)待降斑圖像建立非對(duì)數(shù)加性模型，將待降斑圖像轉(zhuǎn)化為地物的真實(shí)后向散射強(qiáng)度和加性噪聲的和。

I=RX=X+(R-1)X=X+N

其中，I表示待降斑圖像，R表示相干斑噪聲，R的均值為1，X表示地物的真實(shí)后向散射強(qiáng)度，N表示將要濾除的加性噪聲。

(3)構(gòu)造方向波域HMT模型參數(shù)集。

(3a)對(duì)待降斑圖像進(jìn)行尺度為2的方向波變換，得到待降斑圖像的方向波低頻系數(shù)子帶和3個(gè)方向上的方向波高頻系數(shù)子帶。

(3b)利用待降斑圖像的3個(gè)方向上的方向波高頻系數(shù)子帶，分別建立3個(gè)方向上的方向波域HMT模型。

(3c)利用待降斑圖像的3個(gè)方向上的方向波高頻系數(shù)子帶，分別構(gòu)造3個(gè)方向上的方向波域HMT模型參數(shù)集。

(4)估計(jì)方向波域HMT模型參數(shù)集。

采用期望最大化方法，分別對(duì)3個(gè)方向上的方向波域HMT模型參數(shù)集進(jìn)行訓(xùn)練，得到3個(gè)方向上的方向波域HMT模型參數(shù)集的最優(yōu)估計(jì)值。

(5)估計(jì)無(wú)斑圖像的方向波高頻子帶系數(shù)。

利用3個(gè)方向上的方向波域HMT模型參數(shù)集的最優(yōu)估計(jì)值，按照貝葉斯最小均方誤差準(zhǔn)則，估計(jì)無(wú)斑圖像的方向波高頻子帶系數(shù)。

(6)方向波逆變換。

對(duì)待降斑圖像的方向波低頻子帶系數(shù)和估計(jì)的無(wú)斑圖像所有方向波高頻子帶系數(shù)，進(jìn)行方向波逆變換，得到估計(jì)的無(wú)斑圖像。

(7)輸出估計(jì)的無(wú)斑圖像。

本發(fā)明方法與現(xiàn)有的技術(shù)相比具有以下優(yōu)點(diǎn)：

第一，本發(fā)明采用方向波變換對(duì)待降斑圖像進(jìn)行分解，克服了現(xiàn)有技術(shù)中采用平穩(wěn)小波變換進(jìn)行分解導(dǎo)致的不能有效地保持圖像邊緣結(jié)構(gòu)等細(xì)節(jié)信息的缺點(diǎn)，方向波變換具有多尺度、多方向的特性，能夠更好地稀疏表示具有直線和曲線奇異性的邊緣，使得本發(fā)明具有有效保持圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息的優(yōu)點(diǎn)。