[發明專利]基于對比度均值的SAR圖像相干斑非局部平均抑制方法

有效

• 申請號: 202011052348.7
• 申請日: 2020-09-29
• 公開（公告）號: CN112150386B
• 公開（公告）日: 2023-03-21
• 發明（設計）人: 朱磊;王瑞蘭;劉玉春;蒙曉宇;翟婭婭
• 申請（專利權）人: 西安工程大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T7/136;G06T7/13
• 代理公司: 西安弘理專利事務所 61214
• 代理人: 張皎

1.基于對比度均值的SAR圖像相干斑非局部平均抑制方法，其特征在于，具體步驟為：

步驟1，輸入待檢測的SAR圖像，對待檢測的SAR圖像做算術平均處理步驟，獲得減少乘性噪聲的處理圖像；

步驟2，對處理圖像進行對比度均值計算，獲得對比度均值圖像；

步驟3，對對比度均值圖像分別進行閾值分割與非極大值抑制處理，分別得到圖像I_r和I_g，分別判斷圖像I_r和I_g尺度窗內是否包含邊緣區，根據包含邊緣區的情況，對不同區域設置不同的衰減常數；

在不同區域設置不同的衰減常數，具體按照以下步驟實施：

步驟3.1，對對比度均值圖像分別進行閾值分割與非極大值抑制處理，分別得到圖像I_r和I_g；

步驟3.2，分別判斷圖像I_r和I_g小尺度窗w_p,i內是否包含邊緣區，根據包含邊緣區的情況，對不同區域設置不同的衰減常數，公式如下：

其中I_r(z)為小尺度窗下的閾值分割圖像，I_g(z)為小尺度窗下的非極大值抑制圖像，α₁為同質區的衰減常數，α₂為靠近邊緣區的衰減常數，α₃為邊緣區的衰減常數；

步驟4，在處理圖像中選擇以待處理像素為中心的大尺度搜索窗，計算搜索窗內的均值比、變差系數和對比度均值，利用衰減常數分別構建相似性測量參量和自適應衰減因子；具體步驟為：從處理圖像中選擇以待處理像素為中心的大尺度搜索窗Ω_p,i，計算搜索窗Ω_p,i內的均值比、變差系數和對比度均值，分別構建相似性測量參量和自適應衰減因子，公式如下：

h_CV(i)＝1/α*I_CV(i)*I_{con_mean}(i) (8)

其中I_MR(i,j)為相似性測量參數，與分別在搜索窗內以位置i與位置j為中心的小尺度相似窗w_p,i與w_p,j下的均值矩陣，I_CV(i)為搜索窗Ω_p,i內位置i為中心的變差系數，分別為小尺度相似窗w_p,i內像素的標準差與均值，h_CV(i)為搜索窗Ω_p,i內的自適應衰減因子，α代表衰減常數，可取值為α₁，α₂，α₃；

步驟5，在處理圖像中，利用相似性測量參量和自適應衰減因子計算非局部加權濾波系數，獲得待處理像素的濾波估計圖像，并對濾波估計圖像進行邊緣檢測，得到濾波估計圖像的邊緣檢測圖像。

2.如權利要求1所述的基于對比度均值的SAR圖像相干斑非局部平均抑制方法，其特征在于，所述步驟1中算數平均處理的計算公式為：

其中i為當前中心像素，I(i)為待檢測的SAR圖像，為獲得減少乘性噪聲的處理圖像，b表示小尺度相似窗w_p,i的尺度大小，j為小尺度相似窗w_p,i內的任意像素。

3.如權利要求1所述的基于對比度均值的SAR圖像相干斑非局部平均抑制方法，其特征在于，步驟2中計算對比度均值公式如下：

其中，(x₁,y₁),(x₂,y₂)為處理圖像中的像素對S為目標區域中具有特定空間聯系的像素對的集合，p(i,j)為滿足一定距離和方向關系的灰度共生矩陣圖像，I_con(i,j)為分別計算距離為1的灰度共生矩陣p(i,j)在0°水平方向、90°垂直方向，45和135為對角方向下的對比度圖像，I_{con_mean}(i,j)為對比度均值圖像。

4.如權利要求1所述的基于對比度均值的SAR圖像相干斑非局部平均抑制方法，其特征在于，所述步驟5中待處理像素的濾波估計值的計算公式為：

其中I_MR(i,j)為相似性測量參數，h_CV(i)為搜索窗Ω_p,i內的自適應衰減因子，W_MR(i,j)為搜索窗內位置j像素對位置i像素的NLM濾波系數，B_MR(i)為正則化因子，為輸入圖像中待處理像素的濾波估計值，利用Canny算子對濾波估計圖像進行邊緣檢測，閾值設置為0.08。