[發(fā)明專利]基于DCA算法的SAR圖像相干斑抑制方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110337914.7
• 申請(qǐng)日: 2021-03-30
• 公開（公告）號(hào): CN112950512B
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 崔英姿;王波;郭明強(qiáng);鐘靜;蔡為;王均浩;趙保睿;曹威;張敏;但唐明
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 湖北地信科技集團(tuán)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00
• 代理公司: 武漢知產(chǎn)時(shí)代知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 42238
• 代理人: 馬帥

1.基于凸差算法的SAR圖像相干斑抑制方法，其特征在于：包括：以下步驟：

S101：構(gòu)建新穎二階算子，具體如式(1)：

式(1)中，u為像素N×N大小為的SAR圖像，分別為水平、豎直方向上的前向差分算子，分別為水平、豎直方向上后向差分算子；

S102：根據(jù)所述新穎二階算子，構(gòu)建具有自適應(yīng)正則項(xiàng)的SAR圖像相干斑抑制的非凸變分模型，模型包括一個(gè)所述新穎二階算子、一個(gè)一階項(xiàng)和一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)；

步驟S102的非變凸分模型如式(2)所示：

式(2)中，f為具有噪音的SAR圖像，λ為數(shù)據(jù)項(xiàng)系數(shù)；

分別為一階項(xiàng)的系數(shù)和權(quán)重；

分別為二階項(xiàng)的系數(shù)和權(quán)重；

S103：將非凸變分模型進(jìn)行變換，并采用凸差算法的求解，得到求解后的非凸變分模型；

S104：輸入具有相干斑的SAR圖像，利用求解后的非凸變分模型得到抑制相干斑噪音后的結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的基于凸差算法的SAR圖像相干斑抑制方法，其特征在于：步驟S103中將非凸變分模型進(jìn)行變換，得到變換后的非凸分模型如式(3)：

式(3)中，G(u)和H(u)表達(dá)式分別如式(4)、(5)所示：

3.如權(quán)利要求2所述的基于凸差算法的SAR圖像相干斑抑制方法，其特征在于：步驟S103中，采用凸差算法求解非凸變分模型，具體為：將非凸變分模型轉(zhuǎn)換成兩個(gè)凸問題進(jìn)行求解。

4.如權(quán)利要求3所述的基于凸差算法的SAR圖像相干斑抑制方法，其特征在于：第一個(gè)凸問題如式(6)所示：

k表示迭代過程次數(shù)；第一個(gè)凸問題的解的形式如式(7)：

5.如權(quán)利要求3所述的基于凸差算法的SAR圖像相干斑抑制方法，其特征在于：第二個(gè)凸問題如式(8)所示：

6.如權(quán)利要求5所述的基于凸差算法的SAR圖像相干斑抑制方法，其特征在于：第二個(gè)凸問題的求解具體如下：

將式(8)轉(zhuǎn)換為式(9)：

式(9)中，式（9）的拉格朗日形式為：

式(10)中，ζ₁、ζ₂為拉格朗日乘子；r₁、r₂為增廣系數(shù)；

將式(10)轉(zhuǎn)換為三個(gè)子問題進(jìn)行求解：

對(duì)式(11)的求解，固定p，q，求解u，將式(11)簡(jiǎn)化為式(14)：

對(duì)式(14)采用牛頓迭代法求解；

對(duì)式(12)的求解，固定u，q，求解p，將式(12)簡(jiǎn)化為式(15)，并求解得到式(16)：

對(duì)式(13)的求解，固定u，p，求解q，將式(13)簡(jiǎn)化為式(17)，并求解得到式(18)：

按式(19)、(20)更新拉格朗日乘子并迭代求解直至達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)：