一种基于L1/2范数的高分三号SAR图像的Frost滤波算法制造技术

本发明专利技术属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于L1/2范数的高分三号SAR图像的Frost滤波算法，包括步骤一：定义Frost滤波算法；步骤二：确定合适的范数，并使用合适范数改进步骤一中的Frost滤波算法；步骤三：使用改进后的Frost滤波算法处理高分三号SAR图像；本算法提高了SAR图像的降斑效果，在有效滤除斑点的同时，也能很好的保留在点目标、边缘细节信息等方面。

A Frost filtering algorithm based on L1/2 norm for high-resolution SAR image

【技术实现步骤摘要】
一种基于L1/2范数的高分三号SAR图像的Frost滤波算法
本专利技术属于本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种基于L1/2范数的高分三号SAR图像的Frost滤波算法。
技术介绍
高分三号卫星是我国首颗分辨率达到1米的C频段多极化合成孔径雷达(SAR)卫星，其产生的高分三号SAR图像地物信息丰富，具有明显的稀疏特征，但是由于相干成像机理，导致高分三号SAR图像也会产生明显的斑点，严重影响图像的解译；Frost滤波是传统的图像滤波算法，是一种具有最小均方误差滤波算法，适用于任何系统响应函数，基本思想是Frost假设真实图像的估计是观察图像和某一冲激响应的卷积，并假定成像系统的冲激响应在有限带宽条件下为常量，应用最小均方误差准则推导出此冲激响应的具体形式。该方法不能有效滤除高分三号SAR图像均匀区域的斑点，并且不能很好保留图像的边缘细节信息。主要原因是Frost算法使用高斯加权的L2范数，而L2范数不具有良好的稀疏性，不能很好地处理具有明显稀疏性的高分三号SAR图像的斑点。所以本文采用具有更好稀疏性的L1/2范数取代L2范数改进Frost滤波算法，不仅可以有效抑制均匀区域的斑点，同时可以更好地保留图像的边缘细节信息。
技术实现思路
为了解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种基于L1/2范数的高分三号SAR图像的Frost滤波算法。本专利技术要解决的技术问题通过以下技术方案实现：一种基于L1/2范数的高分三号SAR图像的Frost滤波算法：步骤一：定义Frost滤波算法；步骤二：确定合适的范数，并使用合适范数改进步骤一中的Frost滤波算法；步骤三：使用改进后的Frost滤波算法处理高分三号SAR图像。进一步的，所述步骤一中Frost滤波算法假设真实图像的估计是观察图像和某一冲激响应的卷积，并假定成像系统的冲激响应在有限带宽条件下为常量，应用最小均方误差准则推导出此冲激响应的具体形式，Frost滤波可以写为如下形式dij＝||(k-i,l-j)||p(2)其中，表示中心像素(k,l)的滤波输出，Pij为滑动窗内任一元灰度值，dij为滑动窗内任一像元到中心像元的距离，即P范数，CI为滑动窗内像元灰度的变异系数，即标准差与均值的比值，η(η＞0)为调节因子，其值越大，对边缘的保持能力越强，反之，对斑点的抑制能力越强。进一步的，所述步骤二首先对于向量X＝(x1,x2,...,xn)，定义常用范数如下：L0范数是向量X中非零分量的个数；L1范数是向量X中非零元素的绝对值之和，即L2范数是向量元素的平方和再开方，一般的欧氏距离是L2范数，即L∞范数用来度量向量中各个元素绝对值中的最大值，即L∞＝max(|xi|)；定义Lp范数(0＜p＜1)如下：进一步的，对定义的各个范数进行比对，所述L0范数具有最优的稀疏性，但是L0范数不具备具体的解析形式；相比其它范数，Lp范数具有更好的稀疏性，Lp范数中p的值越小，稀疏性越强；L1/2范数由于具备完备的数学理论，并且当0＜p＜1/2时，L1/2范数稀疏性最优，因此确定L1/2范数为合适范数。进一步的，所述步骤二中使用L1/2范数改进的Frost滤波算法为：与现有技术相比，本专利技术的有益效果：本专利技术针对高分三号SAR图像具有良好稀疏性的特性来改进的滤波算法，应用具有更好稀疏性的L1/2范数取代L2范数来改进Frost滤波算法，提高了SAR图像的降斑效果，在有效滤除斑点的同时，也能很好的保留在点目标、边缘细节信息等方面。附图说明图1是实验使用的高分三号SAR图像a。图2是实验使用的高分三号SAR图像b。图3是图1使用Frost滤波降斑的结果图。图4是图1使用改进的基于L1/2范数Frost滤波降斑的结果图。图5是图1使用Kuan滤波降斑的结果图。图6是图1使用GammaMAP滤波降斑的结果图。图7是图1使用Frost滤波降斑的斑点图。图8是图1使用改进的基于L1/2范数Frost滤波降斑的斑点图。图9是图1使用Kuan滤波降斑的斑点。图10是图1使用GammaMAP滤波降斑的斑点图。图11是图2使用Frost滤波降斑的结果图。图12是图2使用改进的基于L1/2范数Frost滤波的结果图。图13是图2使用Kuan滤波降斑的结果图。图14是图2使用GammaMAP滤波降斑的结果图。具体实施方式下面结合具体实施例对本专利技术做进一步详细的描述，但本专利技术的实施方式不限于此。一种基于L1/2范数的高分三号SAR图像的Frost滤波算法，包括步骤一：定义Frost滤波算法；步骤二：确定合适的范数，并使用合适范数改进步骤一中的Frost滤波算法；步骤三：使用改进后的Frost滤波算法处理高分三号SAR图像。Frost滤波算法和Lee滤波及Kuan滤波的线性滤波形式不同，Frost假设真实图像的估计是观察图像和某一冲激响应的卷积，并假定成像系统的冲激响应在有限带宽条件下为常量，应用最小均方误差准则推导出此冲激响应的具体形式；Frost滤波可以写为如下形式：dij＝||(k-i,l-j)||p(2)其中，表示中心像素(k,l)的滤波输出，Pij为滑动窗内任一像元灰度值，dij为滑动窗内任一像元到中心像元的距离(即p范数)，CI为滑动窗内像元灰度的变异系数(即标准差与均值的比值)，η(η＞0)为调节因子，其值越大，对边缘的保持能力越强，反之，对斑点的抑制能力越强。由(1)式可知，CI对Frost滤波性能有着直接的影响。当CI较小时(对应于均匀区域)，Frost滤波可以较为彻底的抑制斑点；当CI较大时(对应于边缘区域)，Frost滤波可以有效保留边缘信息；因此，CI是Frost滤波自适应性的集中体现。此外，Frost滤波对滑动窗内不同位置的像元赋予不同的加权值，距离中心像元越远的像元，它的加权就越小，这就倾向于保留图像的边缘和细节信息。高分三号SAR图像具有明显的稀疏性，L2范数不具有良好的稀疏性，不能很好的处理具有明显稀疏性的高分三号SAR图像的斑点，所以为了充分体现高分三号SAR图像的良好稀疏特性，需要寻找具有更优稀疏性的范数。应用更好稀疏性的L1/2范数取代L2范数作为相似性度量标准，获得改进的Frost滤波算法。常用范数包括L0范数、L1范数、L2范数以及L∞范数。对于向量X＝(x1,x2,...,xn)，上述范数定义如下：L0范数是向量X中非零分量的个数；L1范数是向量X中非零元素的绝对值之和，即L2范数是向量元素的平方和再开方，就是最常用的欧氏距离L2范数，即L∞范数用来度量向量中各个元素绝对值中的最大值，即L∞＝max(|xi|)。除了上述常见范数，也定义Lp范数(0＜p＜1)如下：在以上的范数中，L0范数具有最优的稀疏性，但是L0范数没有具体的解析形式。相比除了L0范数以外的其它范数，Lp范数具有更好的稀疏性，而且Lp范数中p的值越小，稀疏性越强。L1/2范数由于具备完备的数学理论，并且当0＜p＜1/2时，Lp范数稀疏性跟L1/2范数稀疏性相差不大，且L1/2范数具有最完备的数学理论；故采用L1/2范数来改进Frost滤波算法。改进的Frost滤波算法采用L1/2范数，即dij＝||(k-i,l-j)||1/2(4)更进一步的，如图1、图2所示的两幅实验使用的高分三号SAR图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于L1/2范数的高分三号SAR图像的Frost滤波算法，其特征在于：步骤一：定义Frost滤波算法；步骤二：确定合适的范数，并使用合适范数改进步骤一中的Frost滤波算法；步骤三：使用改进后的Frost滤波算法处理高分三号SAR图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于L1/2范数的高分三号SAR图像的Frost滤波算法，其特征在于：步骤一：定义Frost滤波算法；步骤二：确定合适的范数，并使用合适范数改进步骤一中的Frost滤波算法；步骤三：使用改进后的Frost滤波算法处理高分三号SAR图像。2.根据权利要求1所述的一种基于L1/2范数的高分三号SAR图像的Frost滤波算法，其特征在于：所述步骤一中Frost滤波算法假设真实图像的估计是观察图像和某一冲激响应的卷积，并假定成像系统的冲激响应在有限带宽条件下为常量，应用最小均方误差准则推导出此冲激响应的具体形式，Frost滤波可以写为如下形式：其中，表示中心像素(k,l)的滤波输出，Pij为滑动窗内任一元灰度值，dij为滑动窗内任一像元到中心像元的距离，即P范数，CI为滑动窗内像元灰度的变异系数，即标准差与均值的比值，η(η＞0)为调节因子，其值越大，对边缘的保持能力越强，反之，对斑点的抑制能力越强。3.根据权利要求1所述的一种基于L1/2范数的高分三号SAR图像的F...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙增国，宋云静，孟旭莹，
申请(专利权)人：陕西师范大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61