[發(fā)明專利]一種用于SAR干涉圖濾波的非局部均值定權(quán)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011361054.2
• 申請(qǐng)日: 2020-11-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112419198A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-02-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 莊會(huì)富;范洪冬;遲博文;鄧喀中;彭磊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00;G06T5/20;G06T5/50
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32249
• 代理人: 李悅聲

1.一種用于SAR干涉圖濾波的非局部均值定權(quán)方法，其特征在于步驟如下：

a獲取一幅列數(shù)為w、行數(shù)為h的復(fù)數(shù)干涉圖I0＝R0+J0×j，其中R0是復(fù)數(shù)干涉圖I0的實(shí)部影像，J0是復(fù)數(shù)干涉圖I0的虛部影像，j表示虛數(shù)單位；

b設(shè)置非局部均值信息提取的搜索窗口大小SN和匹配窗口大小M；

c計(jì)算非局部均值提取的噪聲抑制參數(shù)hn；

d計(jì)算實(shí)部影像R0在搜索窗口SN內(nèi)的中心像元和其它像元的相似性S_R；

e計(jì)算虛部影像J0在搜索窗口SN內(nèi)的中心像元和其它像元的相似性S_J；

f基于實(shí)部影像R0和虛部影像J0的相似性，融合計(jì)算SAR復(fù)數(shù)干涉圖I0在搜索窗口內(nèi)的像元相似性并歸一化，得到用于SAR干涉圖濾波的非局部均值權(quán)重W。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于SAR干涉圖濾波的非局部均值定權(quán)方法，其特征在于所述步驟a中分離復(fù)數(shù)干涉圖I0的實(shí)部影像R0和虛部影像J0的方法包括：

使用Python中模塊numpy中的real函數(shù)獲取分離復(fù)數(shù)干涉圖的實(shí)部影像R0，使用imag函數(shù)分離復(fù)數(shù)干涉圖的虛部影像J0；或者使用Matlab中的real函數(shù)獲取分離復(fù)數(shù)干涉圖的實(shí)部影像R0，使用imag函數(shù)分離復(fù)數(shù)干涉圖的虛部影像J0。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于SAR干涉圖濾波的非局部均值定權(quán)方法，其特征在于：所述步驟b中搜索窗口SN∈N^*，匹配窗口M∈N^*，其中N^*表示正整數(shù)，通常SN和M為奇數(shù)且SNM。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于SAR干涉圖濾波的非局部均值定權(quán)方法，其特征在于：所述步驟c中噪聲抑制參數(shù)hn利用公式：計(jì)算，式中σ是估計(jì)的圖像噪聲水平。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于SAR干涉圖濾波的非局部均值定權(quán)方法，其特征在于：所述步驟d中的中心像元在搜索窗口的中心，中心像元的位置表示為i，其它像元在搜索窗口內(nèi)位置表示為x，S_R中表示位置i和x處像元相似性的S_R(i,x)計(jì)算公式為：其中V(i)表示實(shí)部影像R0的搜索窗口內(nèi)中心像元位置i，窗口大小等于M的鄰域內(nèi)所有像元組成的向量，V(x)表示實(shí)部影像R0的搜索窗口內(nèi)中心像元位置為x，窗口大小等于M的鄰域內(nèi)所有像元組成的向量，hn是噪聲抑制參數(shù)，a＞0是高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差，exp(·)表示以自然數(shù)e為底的指數(shù)計(jì)算符號(hào)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于SAR干涉圖濾波的非局部均值定權(quán)方法，其特征在于：所述步驟e中的中心像元在搜索窗口的中心，中心像元的位置表示為i，其它像元在搜索窗口內(nèi)位置表示為x，S_J中表示位置i和x處像元相似性的S_J(i,x)的計(jì)算公式為：其中V(i)表示虛部影像J0的搜索窗口內(nèi)中心像元位置為i，窗口大小等于M的鄰域內(nèi)所有像元組成的向量，V(x)表示虛部影像J0的搜索窗口內(nèi)中心像元位置為x，窗口大小等于M的鄰域內(nèi)所有像元組成的向量，hn是噪聲抑制參數(shù)，a＞0是高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差，exp(·)表示以自然數(shù)e為底的指數(shù)計(jì)算符號(hào)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種用于SAR干涉圖濾波的非局部均值定權(quán)方法，其特征在于：所述步驟f中SAR干涉圖的非局部權(quán)重W在搜索窗口內(nèi)位置x處的權(quán)重值W(x)的計(jì)算公式為：其中S_R(i,x)是實(shí)部影像R0的搜索窗口內(nèi)位置i和x處像元的相似性，其中S_J(i,x)是虛部影像J0的搜索窗口內(nèi)位置i和x處像元的相似性，是歸一化參數(shù)，Ω_x表示位置x處像元的搜索窗口內(nèi)像元組成的鄰域。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種用于SAR干涉圖濾波的非局部均值定權(quán)方法，其特征在于：利用非局部均值歸一化權(quán)重W能夠生成復(fù)數(shù)干涉圖I0基于新的濾波后干涉圖I0′；濾波后干涉圖I0′在位置x處像元的實(shí)部值R0′(x)和虛部值J0′(x)的公式分別為：

其中，R(i)是實(shí)部影像中大小為SN的搜索窗口內(nèi)位置i處的像元值，J(i)是虛部影像中大小為SN的搜索窗口內(nèi)位置i處的像元值。