[發(fā)明專利]基于邊界和上下文約束的SAR圖像相干斑的抑制方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011486138.9
• 申請(qǐng)日: 2020-12-16
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112488960A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-03-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 金添;張巖松;羅朝鵬;王玉明
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)人民解放軍國(guó)防科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00;G06T7/12
• 代理公司: 深圳市興科達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44260
• 代理人: 殷瑜

1.一種基于邊界和上下文約束SAR圖像相干斑的抑制方法，其特征在于包括以下步驟：

第一步，構(gòu)建一種基于邊界和上下文約束的SAR圖像相干斑的抑制裝置；基于邊界和上下文約束SAR圖像相干斑的抑制裝置由邊界約束模塊、上下文約束模塊和相干斑系數(shù)估計(jì)模塊構(gòu)成；

邊界約束模塊與上下文約束模塊、相干斑系數(shù)估計(jì)模塊相連，該模塊從雷達(dá)系統(tǒng)接收SAR圖像像素值的集合，計(jì)算具有邊界約束的SAR圖像相干斑系數(shù)及具有邊界約束的SAR圖像新區(qū)域相干斑系數(shù)約束范圍，將SAR圖像像素值的集合、SAR圖像相干斑系數(shù)、SAR圖像新區(qū)域相干斑系數(shù)發(fā)送給上下文約束模塊；邊界約束模塊還將具有邊界約束的SAR圖像相干斑系數(shù)及具有邊界約束的SAR圖像新區(qū)域相干斑系數(shù)發(fā)送給相干斑系數(shù)估計(jì)模塊；

上下文約束模塊與邊界約束模塊、相干斑系數(shù)估計(jì)模塊相連，該模塊從邊界約束模塊接收SAR圖像像素值的集合、SAR圖像相干斑系數(shù)、SAR圖像新區(qū)域相干斑系數(shù)，采用高斯核函數(shù)計(jì)算鄰域像素值的差異，并引入正則化應(yīng)用于整個(gè)圖像，得到正則化相干斑系數(shù)，利用高階濾波器輸出最大值作為圖像的邊緣和角保留；將正則化相干斑系數(shù)發(fā)送給相干斑系數(shù)估計(jì)模塊；

相干斑系數(shù)估計(jì)模塊與邊界約束模塊、上下文約束模塊相連，從邊界約束模塊接收具有邊界約束的SAR圖像相干斑系數(shù)及其新區(qū)域相干斑系數(shù)，還從上下文約束模塊接收正則化相干斑系數(shù)，構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)；基于變量分割方法獲得最佳相干斑系數(shù)和最佳新區(qū)域相干斑系數(shù)；基于相干斑抑制方法得到SAR圖像實(shí)際反向散射的像素值集合，并將SAR圖像實(shí)際反向散射的像素值集合輸出給用戶；

第二步，邊界約束模塊計(jì)算具有邊界約束的SAR圖像相干斑系數(shù)及具有邊界約束的SAR圖像新區(qū)域相干斑系數(shù)，方法是：

2.1邊界約束模塊從雷達(dá)系統(tǒng)獲得SAR圖像像素值的集合，定義集合A為SAR圖像像素值的集合為，

令SAR圖像第i個(gè)像素值為f(v_i)，v_i表示SAR圖像第i個(gè)像素的坐標(biāo)，v_i+Δ表示SAR圖像第i個(gè)像素的鄰域像素的坐標(biāo)，f(v_i+Δ)是f(v_i)的鄰域像素值；

2.2邊界約束模塊計(jì)算具有邊界約束的SAR圖像相干斑系數(shù)及具有邊界約束的SAR圖像新區(qū)域相干斑系數(shù)，具體方法是：

2.2.1邊界約束模塊計(jì)算具有邊界約束的SAR圖像相干斑系數(shù)，方法是：

2.2.1.1邊界約束模塊將SAR圖像乘性相干斑模型轉(zhuǎn)為SAR圖像加性相干斑模型，具體方法是：

2.2.1.1.1 SAR圖像乘性相干斑模型為f(v_i)＝s(v_i).n(v_i)，表示SAR圖像第i個(gè)像素值f(v_i)等于SAR圖像第i個(gè)實(shí)際反向散射的像素值s(v_i)與SAR圖像第i個(gè)相干斑噪聲n(v_i)相乘；

2.2.1.1.2將SAR圖像乘性相干斑模型轉(zhuǎn)為SAR圖像加性相干斑模型，計(jì)算方法為

f(v_i)＝s(v_i)+s(v_i).(n(v_i)-1)

＝s(v_i)+s(v_i).h(v_i)

＝s(v_i)+s_a(v_i)

其中h(v_i)是SAR圖像第i個(gè)相干斑系數(shù)，s_a(v_i)是SAR圖像第i個(gè)加性噪聲成分；

2.2.1.2邊界約束模塊對(duì)SAR圖像第i個(gè)實(shí)際反向散射的像素值s(v_i)進(jìn)行范圍約束，方法為，令T_u表示s(v_i)的最大值，T_d表示s(v_i)的最小值，其滿足T_u≥s(v_i)≥T_d，v_i∈Ω，其中，Ω指目標(biāo)區(qū)域；

2.2.1.3邊界約束模塊計(jì)算SAR圖像相干斑系數(shù)，

2.2.1.4邊界約束模塊計(jì)算具有邊界約束的SAR圖像的相干斑系數(shù)h(v_i)，方法是：

相干斑系數(shù)h(v_i)下界滿足0≤h_d(v_i)≤h(v_i)≤1，其中，h_d(v_i)＝min{g，1}，

2.2.2邊界約束模塊計(jì)算具有邊界約束的SAR圖像新區(qū)域相干斑系數(shù)方法是：

2.2.2.1相干斑系數(shù)的另一個(gè)區(qū)域的值，即新區(qū)域相干斑系數(shù)

2.2.2.2采用步驟2.2.1.4的計(jì)算方法，得到具有邊界約束的SAR圖像的新區(qū)域相干斑系數(shù)

2.3邊界約束模塊將SAR圖像相干斑系數(shù)和SAR圖像新區(qū)域相干斑系數(shù)發(fā)送給上下文約束模塊；還將具有邊界約束的SAR圖像相干斑系數(shù)和具有邊界約束的SAR圖像新區(qū)域相干斑系數(shù)發(fā)送給相干斑系數(shù)估計(jì)模塊；

第三步，上下文約束模塊采用高斯核函數(shù)計(jì)算鄰域像素值的差異，并引入正則化應(yīng)用于整個(gè)圖像，得到正則化相干斑系數(shù)，具體方法為：

3.1上下文約束模塊從邊界約束模塊接收SAR圖像像素值的集合A，SAR圖像相干斑系數(shù)h(v_i)，SAR圖像新區(qū)域相干斑系數(shù)

3.2上下文約束模塊采用高斯核函數(shù)計(jì)算鄰域像素值的差異，即SAR圖像第i個(gè)像素值與SAR圖像第i個(gè)像素值的鄰域像素值的差異，計(jì)算方法是c(v_i)＝exp(-||f(v_i)-f(v_i+Δ)||²/η)，其中，η為規(guī)定參數(shù)；v_i指SAR圖像第i個(gè)像素的坐標(biāo)；v_i+Δ指SAR圖像第i個(gè)像素的鄰域像素的坐標(biāo)，f(v_i+Δ)是f(v_i)的鄰域像素值；

3.3上下文約束模塊將上下文正則化應(yīng)用于整個(gè)圖像，方法為其中|h(v_i)-h(v_i+Δ)|為上下文正則化項(xiàng)；

3.4上下文約束模塊交換總和順序，得到正則化相干斑系數(shù)，交換方法為

其中，像素個(gè)數(shù)SAR圖像第i個(gè)像素值的鄰域像素的數(shù)量，*代表卷積，dn是微分算子，c_n(v_i)是SAR圖像第i個(gè)像素值與其n個(gè)鄰域像素值約束程度的加權(quán)系數(shù)；

3.5上下文約束模塊計(jì)算相干斑加權(quán)系數(shù)，計(jì)算方法是c_n(v_i)＝exp(-||d_n*f(v_i)||²/η)，其中d_n是指微分算子；

3.6上下文約束模塊構(gòu)造鄰域約束模型，構(gòu)造方法為c_n(v_i)·(h(v_i)-h(v_i-Δ))≈0若，加權(quán)系數(shù)c_n(v_i)等于0，說(shuō)明SAR圖像第i個(gè)相干斑系數(shù)h(v_i)與鄰域相干斑系數(shù)h(v_i+Δ)沒(méi)有約束關(guān)系；若加權(quán)系數(shù)c_n(v_i)不等于0，說(shuō)明SAR圖像第i個(gè)相干斑系數(shù)h(v_i)與鄰域相關(guān)斑系數(shù)h(v_i+Δ)有約束關(guān)系，轉(zhuǎn)步驟3.7；

3.7上下文約束模塊將正則化相干斑系數(shù)發(fā)送給相干斑系數(shù)估計(jì)模塊；

第四步，相干斑系數(shù)估計(jì)模塊從邊界約束模塊接收具有邊界約束的SAR圖像相干斑系數(shù)h(v_i)和具有邊界約束的SAR圖像新區(qū)域相干斑系數(shù)從上下文約束模塊接收正則化相干斑系數(shù)構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)，再基于變量分割方法構(gòu)建相干斑系數(shù)函數(shù)，求最小值得到最佳相干斑系數(shù)和最佳新區(qū)域相干斑系數(shù)，具體方法是：

4.1相干斑系數(shù)估計(jì)模塊從邊界約束模塊接收具有邊界約束的SAR圖像相干斑系數(shù)h(v_i)和具有邊界約束的SAR圖像新區(qū)域相干斑系數(shù)從上下文約束模塊接收正則化的相干斑系數(shù)

4.2相干斑系數(shù)估計(jì)模塊構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)，構(gòu)造方法是

其中，第一部分測(cè)量h(v_i)相對(duì)于邊界約束圖得出的局部估計(jì)的保真度第二部分h(v_i)測(cè)量上下文約束，并且α是平衡這兩個(gè)部分的參數(shù)；

4.3相干斑系數(shù)估計(jì)模塊基于變量分割方法構(gòu)建相干斑系數(shù)函數(shù)，構(gòu)建方法是

其中，β是系數(shù)，u_n表示輔助變量；

4.4相干斑系數(shù)估計(jì)模塊計(jì)算相干斑系數(shù)函數(shù)的最小值，得到最佳相干斑系數(shù)和最佳新區(qū)域相干斑系數(shù)，方法是：

4.4.1令k＝1；

4.4.2相干斑系數(shù)估計(jì)模塊固定第k個(gè)h(v_i)值，u_n最小化計(jì)算方法為得到第k個(gè)u_n值，轉(zhuǎn)步驟4.4.3；

4.4.3相干斑系數(shù)估計(jì)模塊將得到的第k個(gè)u_n值固定，h(v_i)最小化計(jì)算方法為得到第k+1個(gè)h(v_i)值，轉(zhuǎn)步驟4.4.3；

4.4.4若k＜num，則令k＝k+1，轉(zhuǎn)步驟4.4.2；若k＝num，此時(shí)第k+1個(gè)h(v_i)值與k個(gè)h(v_i)值的差值L趨近于0，說(shuō)明時(shí)第k+1個(gè)h(v_i)值為最佳相干斑系數(shù)，則轉(zhuǎn)步驟4.4.5；

4.4.5相干斑系數(shù)估計(jì)模塊計(jì)算最小值，得到最佳新區(qū)域相干斑系數(shù)h(v_i)，計(jì)算方法是其中，是微分算子d_n的轉(zhuǎn)置，表示通過(guò)圍繞其中心像素d_n鏡像獲得的濾鏡；

第五步，相干斑系數(shù)估計(jì)模塊邊采用相干斑抑制方法，得到SAR圖像實(shí)際反向散射的像素值的集合，相干斑抑制方法是：

5.1根據(jù)相干斑抑制方法輸入最佳新區(qū)域相干斑系數(shù)和SAR圖像像素值f(v_i)，得到SAR圖像第i個(gè)實(shí)際反向散射的像素值s(v_i)，方法是泰勒展開(kāi)得到

5.2相干斑系數(shù)估計(jì)模塊得到SAR圖像實(shí)際反向散射的像素值的集合A′，

其中s(v_i)表示SAR圖像第i個(gè)實(shí)際反向散射像素值，i為正整數(shù)，i≤q；

第六步，相干斑系數(shù)估計(jì)模塊將SAR圖像實(shí)際反向散射的像素值的集合A′輸出給用戶。