[發(fā)明專利]基于Gamma-Lee濾波的SAR影像斑點(diǎn)噪聲抑制方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010556805.X
• 申請(qǐng)日: 2020-06-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111861905B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-07-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃國(guó)興;劉藝鵬;盧為黨;彭宏
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00;G06T5/20;G06T5/40;G06T7/90
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務(wù)所有限公司 33241
• 代理人: 王利強(qiáng)

1.一種基于Gamma-Lee濾波的SAR影像斑點(diǎn)噪聲抑制方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

步驟一，讀取原始的SAR圖像數(shù)據(jù)矩陣：原始圖像矩陣R，矩陣大小為M×N，其M和N為整數(shù)，分別代表圖像行和列的數(shù)量；

步驟二，對(duì)原始圖像R進(jìn)行Gamma校正：設(shè)定Gamma系數(shù)為c，Gamma指數(shù)為e，原始圖像的Gamma校正方法如下：

S＝c×R^e (2)

其中，S是大小為M×N的Gamma校正變換的輸出圖像，通過(guò)這種非線性變換，可以使得SAR圖像從曝光強(qiáng)度的線性響應(yīng)變得更接近人眼感受的響應(yīng)：當(dāng)Gamma指數(shù)e大于1時(shí)，這種校正將使圖像的灰度分布直方圖高灰度值延展；而Gamma指數(shù)e小于1時(shí)，這種校正將圖像的灰度分布直方圖向低灰度值方向靠攏；

步驟三，選擇局部窗口：設(shè)定具有平移不變性的局部窗口矩陣H，矩陣大小為K×K，其中K為整數(shù)，局部窗口矩陣H中的每個(gè)元素都設(shè)置為1，即有：

H(i,j)＝1,i＝1,2,…,K；j＝1,2,…,K (3)

步驟四，局部窗口平移匹配：逐行逐點(diǎn)移動(dòng)局部窗口H，使其中心元素與Gamma校正圖像S的每個(gè)元素分別對(duì)齊，然后根據(jù)局部窗口所覆蓋的Gamma校正圖像S內(nèi)元素的像素值的大小，計(jì)算各統(tǒng)計(jì)參數(shù)：濾波窗口的均值和方差，中心像素的數(shù)值；

步驟五，生成新的濾波后圖像：根據(jù)步驟四得到的統(tǒng)計(jì)參數(shù)，逐點(diǎn)計(jì)算濾波后圖像的灰度值，計(jì)算公式為：

其中，m＝1,2,…M；n＝1,2,…N；是濾波后的窗口的中心像素值；是這個(gè)濾波窗口覆蓋像素的均值；I(m,n)是濾波前窗口覆蓋像素的中心像素值；W(m,n)是一個(gè)加權(quán)因子，其計(jì)算方式如下：

其中，σ_u是噪聲標(biāo)準(zhǔn)差，為噪聲均值，σ_I(m,n)是局部窗口在平移過(guò)程中所覆蓋像素的標(biāo)準(zhǔn)差；

步驟六，判斷濾波結(jié)果是否達(dá)到要求：計(jì)算濾波后圖像的等效視數(shù)ENL與邊緣保持指數(shù)EPI，計(jì)算方式如下：

其中μ與σ分別表示圖像的均值與標(biāo)準(zhǔn)差，I_h(i)和I_o(i)分別表示濾波后邊緣兩側(cè)相鄰像元灰度值，和表示濾波前邊緣兩側(cè)相鄰像元灰度值；

當(dāng)濾波后圖像的等效視數(shù)ENL與邊緣保持指數(shù)EPI未達(dá)到指定閾值時(shí)，返回步驟二重新選取Gamma系數(shù)和Gamma指數(shù)，當(dāng)其ENL和EPI達(dá)到指定閾值時(shí)，執(zhí)行下一步驟；

步驟七，輸出SAR影像斑點(diǎn)噪聲抑制結(jié)果在局部窗口遍歷每個(gè)像素點(diǎn)后，圖像的噪聲得到充分的抑制，同時(shí)邊緣細(xì)節(jié)部分也得到了較好的保護(hù)效果。

2.如權(quán)利要求1所述的基于Gamma-Lee濾波的SAR影像斑點(diǎn)噪聲抑制方法，其特征在于，所述步驟二中，所述的Gamma指數(shù)用于增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)部分，Gamma系數(shù)取值為1，Gamma指數(shù)根據(jù)原始SAR圖像的灰度值分布來(lái)取值，取值范圍為[0.1,10]；當(dāng)原始SAR圖像的灰度值較高時(shí)，選取小于1的Gamma系數(shù)以壓縮灰度級(jí)較高的部分，反之則選取系數(shù)大于1的數(shù)值以拉伸圖像中灰度級(jí)較高的區(qū)域。

3.如權(quán)利要求1或2所述的基于Gamma-Lee濾波的SAR影像斑點(diǎn)噪聲抑制方法，其特征在于，所述步驟三中，所述的局部窗口大小必須比被測(cè)SAR圖像要小，假設(shè)被測(cè)SAR圖像的大小為M×N，局部窗口的大小為K×K，那么必須滿足K≤min{M,N}-1。