基于比值距离的非局部均值雷达图像相干斑抑制方法技术

本发明专利技术提供一种基于比值距离的非局部均值雷达图像相干斑抑制方法，包括：读取合成孔径雷达相干斑图像；设定对应的搜索窗口和相似性窗口大小；根据所述任意两个相似性窗口中的灰度值确定所述任意两个相似性窗口比值距离；根据所述任意两个相似性窗口的中心点的灰度值确定所述任意两个相似性窗口中心点的灰度值比值；根据所述任意两个相似性窗口的中心点的空间坐标确定所述任意两个相似性窗口中心点的空间距离；根据所述比值距离、所述中心点灰度值比值以及所述中心点空间距离计算两个相似性窗口内像素点的权重值；通过所述的权重值估计当前像素点的估计值。本发明专利技术实现有效的抑制相干斑噪声，还能有效的保持边缘，提高了性能指标，而且可视性更好。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及雷达图像相干斑抑制领域，尤其涉及一种基于比值距离的非局部均值雷达图像相干斑抑制方法。
技术介绍
在传统的非局部均值算法中，使用图像块灰度值的欧氏距离作为计算相似性不再适用于乘性模型,而经过严格的理论推导可知，比值距离更适用于乘性模型，能够保持像素之间的真实相关性。但是利用比值距离计算相似性时，距离越接近于1的相似性越大，而离1越远的相似性越小，因此不能直接将比值距离作为衡量两个图像块相似性的度量标准。传统相干斑抑制方法包括空域类、小波、各向异性扩散和非局部均值方法。空域类相干斑抑制方法在强边缘和纹理区域出现过平滑，造成抑制性能降低；小波和各向异性扩散相干斑抑制会在雷达图像出现部分干扰块，影响可视性；目前非局部均值方法仅通过比值距离度量相似性，相干斑抑制性能不够稳定。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种基于比值距离的非局部均值雷达图像相干斑抑制方法，以克服上述问题。本专利技术一种基于比值距离的非局部均值雷达图像相干斑抑制方法，包括：读取合成孔径雷达相干斑图像；设定对应的搜索窗口和相似性窗口大小；根据所述任意两个相似性窗口中的灰度值确定所述任意两个相似性窗口比值距离；根据所述任意两个相似性窗口的中心点的灰度值确定所述任意两个相似性窗口中心点的灰度值比值；根据所述任意两个相似性窗口的中心点的空间坐标确定所述任意两个相似性窗口中心点的空间距离；根据所述比值距离、所述中心点灰度值比值以及所述中心点空间距离计算两个相似性窗口内像素点的权重值；通过所述的权重值估计当前像素点的估计值。进一步地，所述根据相似性窗口大小和所述相似性窗口中的灰度值确定所述两个相似性窗口比值距离，包括：采用公式计算两个图像块比值距离，其中，所述W为相似性窗口的尺寸大小，其中，Ni与Nj分别是以像素点Qi与Qj为中心的图像块，而与则是观测图像f中的两个图像块，D1(i,j)为两个图像块比值距离，(i,j)分别为任意两个图像块中心像素点的位置坐标，M为任一图像块内像素点个数。进一步地，所述根据所述任意两个相似性窗口的中心点的灰度值确定所述任意两个相似性窗口之间中心点的灰度值比值，包括：采用公式计算两个中心像素点之间的灰度值比值，其中，所述(x,y)和(p,q)分别是图像块Ni与Nj的中心像素点位置，D2(i,j)为两个中心像素点之间的灰度值比值。进一步地，根据所述任意两个相似性窗口的中心点的空间坐标确定所述任意两个相似性窗口中心点的空间距离，包括：采用公式D3(i,j)＝(x-p)2+(y-q)2(3)确定任意两个相似性窗口中心点的空间距离，其中，(x,y)和(p,q)分别是两个相似性窗口的中心点位置坐标，D3(i,j)为两个相似性窗口中心点的空间距离。进一步地，所述根据所述比值距离、所述中心点灰度值比值以及所述中心点空间距离计算权重值，包括：采用公式计算两个相似性窗口内像素点的权重值，其中，所述h1、h2和h3分别是控制滤波程度的变量，将控制滤波程度的变量定义为h1＝h2＝h3＝kLσ，L为图像的视数，k为常量，σ为图像的标准差，w(i,j)为两个相似性窗口内像素点的权重值。本专利技术的比值距离能够鲁棒地适应于乘性模型，通过将该比值距离结合图像块的中心点灰度值信息和空间位置信息来更好的计算图像块之间的相似性。本专利技术不但能够有效的抑制相干斑噪声，还能有效的保持边缘，提高了性能指标，而且可视性更好。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术基于比值距离的非局部均值雷达图像相干斑抑制方法流程图；图2为本专利技术三种位置图像块示意图；图3为本专利技术三种位置图像块示意图；图4为本专利技术基于合成图像的相干斑抑制对比图图5为本专利技术基于真实雷达图像的相干斑抑制对比图；图6为本专利技术合成图像的等效视数与基于均值比率的边缘保持度值随h1变化曲线图；图7为本专利技术真实雷达图像的等效视数与基于均值比率的边缘保持度值随h1变化曲线图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术基于比值距离的非局部均值雷达图像相干斑抑制方法流程图，如图1所示，本实施例的方法可以包括：步骤101、读取合成孔径雷达相干斑图像；步骤102、设定对应的搜索窗口和相似性窗口大小；步骤103、根据所述任意两个相似性窗口中的灰度值确定所述任意两个相似性窗口比值距离；步骤104、根据所述任意两个相似性窗口的中心点的灰度值确定所述任意两个相似性窗口中心点的灰度值比值；步骤105、根据所述任意两个相似性窗口的中心点的空间坐标确定所述任意两个相似性窗口中心点的空间距离；步骤106、根据所述比值距离、所述中心点灰度值比值以及所述中心点空间距离计算两个相似性窗口内像素点的权重值；步骤107、通过所述的权重值估计当前像素点的估计值。进一步地，所述根据相似性窗口大小和所述相似性窗口中的灰度值确定所述两个相似性窗口比值距离，包括：采用公式计算两个图像块比值距离，其中，所述W为相似性窗口的尺寸大小，其中，Ni与Nj分别是以像素点Qi与Qj为中心的图像块，而与则是观测图像f中的两个图像块，D1(i,j)为两个图像块比值距离，(i,j)分别为任意两个图像块中心像素点的位置坐标，M为任一图像块内像素点个数。具体来说，定义公式(1)的意义在于，为了分析公式(1)的距离公式能否适用于乘性模型，所以我们现在对距离公式D1(i,j)的数学期望进行数学推导，推导过程如下：这里我们采用的假设条件为：我们这里将公式(2)推导出如下表达式：同样，相干斑噪声v是服从均值为1，方差为的随机噪声，所以，将公式(4)带入公式(3)中，得到：公式(5)展现了不论是在同质区域还是在异质区域，观测图像f和未被相干斑污染的真实图像u中所对应的图像块之间距离的数学期望保留了像素间相同的相似性，具有更好的鲁棒性和有效性。进一步地，所述根据所述任意两个相似性窗口的中心点的灰度值确定所述任意两个相似性窗口之间中心点的灰度值比值，包括：采用公式计算两个中心像素点之间的灰度值比值，其中，所述(x,y)和(p,q)分别是图像块Ni与Nj的中心像素点位置，D2(i,j)为两个中心像素点之间的灰度值比值。进一步地，根据所述任意两个相似性窗口的中心点的空间坐标确定所述任意两个相似性窗口中心点的空间距离，包括：采用公式D3(i,j)＝(x-p)2+(y-q)2(7)确定任意两个相似性窗口中心点的空间距离，其中，(x,y)和(p,q)分别是两个相似性窗口的中心点位置坐标，D3(i,j)为两个相似性窗口中心点的空间距离。具体来说，当图像块Ni和图像块Nj完全相似时，新的距离D1(i,j)＝0。若两个图像块越不相似，则距离D1(i,j)越大。距离D1可直接用于两个图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于比值距离的非局部均值雷达图像相干斑抑制方法，其特征在于，包括：读取合成孔径雷达相干斑图像；设定对应的搜索窗口和相似性窗口大小；根据所述任意两个相似性窗口中的灰度值确定所述任意两个相似性窗口比值距离；根据所述任意两个相似性窗口的中心点的灰度值确定所述任意两个相似性窗口中心点的灰度值比值；根据所述任意两个相似性窗口的中心点的空间坐标确定所述任意两个相似性窗口中心点的空间距离；根据所述比值距离、所述中心点灰度值比值以及所述中心点空间距离计算两个相似性窗口内像素点的权重值；通过所述的权重值估计当前像素点的估计值。

【技术特征摘要】
1.一种基于比值距离的非局部均值雷达图像相干斑抑制方法，其特征在于，包括：读取合成孔径雷达相干斑图像；设定对应的搜索窗口和相似性窗口大小；根据所述任意两个相似性窗口中的灰度值确定所述任意两个相似性窗口比值距离；根据所述任意两个相似性窗口的中心点的灰度值确定所述任意两个相似性窗口中心点的灰度值比值；根据所述任意两个相似性窗口的中心点的空间坐标确定所述任意两个相似性窗口中心点的空间距离；根据所...

【专利技术属性】
技术研发人员：史晓非，马海洋，张敏，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21