[發(fā)明專利]SAR干涉圖小波降噪處理方法及其處理裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210020853.6
• 申請(qǐng)日: 2022-01-10
• 公開（公告）號(hào): CN114355348B
• 公開（公告）日: 2022-11-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳智宏;路芳;倪艷;張健欽;李夢(mèng)薇;張學(xué)東;黃宜婕;李琳;林亨
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 交通運(yùn)輸部路網(wǎng)監(jiān)測(cè)與應(yīng)急處置中心;北京建筑大學(xué)
• 主分類號(hào): G01S13/90
• 分類號(hào): G01S13/90
• 代理公司: 北京遠(yuǎn)大卓悅知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11369
• 代理人: 吳朝陽(yáng)

本發(fā)明提供了一種SAR干涉圖小波降噪處理方法，包括：確定SAR干涉圖中的信號(hào)點(diǎn)和噪聲點(diǎn)，構(gòu)建噪點(diǎn)識(shí)別矩陣，僅對(duì)噪聲點(diǎn)進(jìn)行濾波降噪處理；提取出含有噪聲的干涉圖數(shù)據(jù)，分解為實(shí)部和虛部，利用Biorthogonal小波基對(duì)實(shí)部和虛部分別進(jìn)行小波分解，并采用白化檢驗(yàn)的方式使小波分解的層數(shù)達(dá)到最優(yōu)；利用改進(jìn)的小波閾值函數(shù)和Birge?Massart懲罰函數(shù)自適應(yīng)獲取的分層閾值對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行降噪處理；對(duì)濾波降噪后的實(shí)部和虛部進(jìn)行小波重構(gòu)，獲取濾波降噪后的干涉圖，并結(jié)合SAR干涉圖中的信號(hào)點(diǎn)，獲取最終的降噪干涉圖。本發(fā)明還提供了一種SAR干涉圖小波降噪處理裝置。該發(fā)明既能夠有效降噪，又能夠保持邊緣細(xì)節(jié)信息。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域。更具體地說(shuō)，本發(fā)明涉及一種SAR干涉圖小波降噪處理方法及其處理裝置。

背景技術(shù)

由于散射體與傳感器之間距離不同，影響回波信號(hào)的相干性，使SAR(SyntheticAperture Radar，合成孔徑雷達(dá))成像產(chǎn)生相干斑噪聲，這在一定程度上降低了SAR影像的質(zhì)量，可導(dǎo)致SAR影像獲取的地物特征存在失真現(xiàn)象。因此，對(duì)SAR影像進(jìn)行濾波降噪，可提升SAR影像的判讀能力，獲取更加真實(shí)可靠的相位信息。

目前，SAR降噪技術(shù)主要有兩類：一類是成像前的多視處理技術(shù)，一類是成像后的濾波處理技術(shù)。成像前的多視處理技術(shù)一般使用多視平均的方法，其原理是對(duì)返回信號(hào)的方位向或距離向降低處理器的帶寬，再將信號(hào)頻譜分割成若干部分，分別成像后進(jìn)行強(qiáng)度簡(jiǎn)單疊加得到最終影像。該類方法達(dá)到了抑制噪聲的目的，但在一定程度上影響了SAR影像的空間分辨率，且對(duì)相干斑噪聲的濾除不是很完美。成像后的濾波處理技術(shù)又可分為兩種：(1)空間域?yàn)V波方法，主要包括均值、中值和統(tǒng)計(jì)類濾波方法。該類方法基于影像像素間空間上的相關(guān)性對(duì)SAR影像的噪聲進(jìn)行去除，以達(dá)到降噪目的，應(yīng)用較為廣泛，但常會(huì)導(dǎo)致影像異質(zhì)區(qū)域邊緣模糊、紋理?yè)p失；(2)頻率域?yàn)V波方法，主要包含離散小波變換和二維離散傅立葉變換下的低通、高通和高頻濾波等方法。該類方法是將影像從空間域通過(guò)離散變換轉(zhuǎn)換到頻率域，在頻率域進(jìn)行降噪處理，再通過(guò)逆變換轉(zhuǎn)回到空間域，從而實(shí)現(xiàn)降噪的目的。

小波變換屬于典型的成像后濾波處理技術(shù)，其可以將時(shí)域和頻域相結(jié)合來(lái)處理信號(hào)，克服了以往降噪方法的局限性，是目前成像后濾波處理研究的熱點(diǎn)。小波變換最初的思想形成于20世紀(jì)初，法國(guó)的Morlet在1974年首次提出了小波變換的方法。1989年，Mallat將多尺度分析的思想引入到小波變換中，給出了構(gòu)造正交小波基的一般方法和與FFT相對(duì)應(yīng)的快速小波算法(Mallat算法)，并將分散在各應(yīng)用領(lǐng)域中的小波成果統(tǒng)一在同一個(gè)理論框架下。1995年，斯坦福大學(xué)的Donoho團(tuán)隊(duì)提出了小波域閾值濾波算法，取得了大量理論及應(yīng)用成果，為降噪研究奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。在小波域閾值濾波中，閾值的選取尤為重要，會(huì)直接影響到最終的濾波結(jié)果。目前，確定閾值的方法有模極大值法、平移不變量法、硬閾值法、軟閾值法和半軟閾值法等。模極大值法降噪后信噪比較高，但算法復(fù)雜，難于在實(shí)際處理中廣泛應(yīng)用；平移不變量法可以處理不連續(xù)點(diǎn)，但計(jì)算速度較慢；硬閾值法效果較好，但存在偽Gibbs現(xiàn)象，導(dǎo)致視覺(jué)失真；軟閾值法濾波結(jié)果相對(duì)平滑，但會(huì)造成邊緣模糊等失真現(xiàn)象；半軟閾值法提高了信噪比，降噪效果得到了明顯的提升，但需要確定兩個(gè)閾值，增加了不可靠性。相關(guān)研究表明，閾值過(guò)大會(huì)造成有用信息的丟失，閾值過(guò)小會(huì)造成噪聲去除不徹底。