【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于合成孔径雷达，尤其涉及一种基于自适应窗口的非局部均值sar干涉图滤波方法。
技术介绍
1、合成孔径雷达(sar)是一种高分辨成像雷达，具有全天候、全天时、大范围观测能力等优势，被广泛应用于地表观测领域。合成孔径雷达干涉(i nsar)成像技术的基本原理是利用两幅具有一定视角差的sar图像生成sar干涉图，根据干涉相位提取观测目标的高程信息。
2、sar图像因其成像原理，往往会受到散斑噪声的污染，散斑噪声会降低sar图像的质量，从而影响sar干涉图的质量，降低目标观测精度。为了实现高精度目标观测，对sar干涉图进行滤波处理是常见的降噪手段。
3、非局部均值滤波方法是一种滤波效果较好的滤波方法。这种算法的主要思想是利用了自然图像具有的高冗余性和噪声的去相关性。在一副自然图像中，任意一个边、点等特征都可以在同一幅图像中找到多处相似的部分，非局部均值滤波的过程就是对每个待滤波像素都遍历一次全图的所有像素并判定相似度，由相似度确定权重，再进行加权平均，得到滤波后的像素。该算法的优势是能够更好地保留图像的细节特征。
4、当前被广泛使用的非局部均值滤波方法一般使用固定大小和形状的窗口对整幅图像进行滤波，但对于sar干涉图来说，场景中的观测目标散射特性差异较大，使用固定的滤波窗口会导致不同散射特性的目标之间互相影响，破坏干涉图的细节信息。目前提出的一些改进的非局部均值滤波方法少有针对滤波窗口的改进方法，因此，在处理sar干涉图时不能根据干涉图自身的幅度信息及纹理特征调整滤波窗口的大小和形状，导致
技术实现思路
1、为了解决上述sar干涉图滤波问题，本专利技术提出一种基于自适应窗口的非局部均值sar干涉图滤波方法，该方法可根据sar干涉图的自身特征匹配合适的方向窗，并根据sar干涉图的幅度信息自适应地调整滤波窗口大小，从而实现高质量的sar干涉图滤波。
2、本设计方法的输入为一张sar干涉图s，信噪比阈值snrth，滤波参数h，以及16种方向窗模板[w1,w2,…,w16]；输出为滤波后的sar干涉图复矩阵。
3、本专利技术的用于sar干涉图滤波的方法包括：
4、步骤1、输入待滤波sar干涉图s，并计算全图信噪比
5、输入待滤波sar干涉图s，选择幅度较低的平坦区域作为噪声参考区域sn，根据复图像s的幅度与sn区域的平均幅度计算全图每个像素的信噪比snr。
6、步骤2、根据像素的信噪比筛选待滤波像素
7、根据计算得到的像素的信噪比及输入的信噪比阈值筛选待滤波像素，snr(i,j)≥snrth的像素不用进行滤波。
8、步骤3、根据信噪比计算待滤波像素的相关系数
9、根据信噪比计算待滤波像素的相关系数，计算公式如下：
10、
11、步骤4、仿真待滤波点信噪比条件下干涉相位标准差随干涉图视数的变化趋势
12、根据上一步计算得到的相关系数及干涉相位的概率密度函数仿真相应信噪比条件下干涉相位标准差随干涉图视数的变化趋势。
13、干涉相位的概率密度函数为：
14、
15、其中，l是干涉图的视数，函数γ的定义如下：
16、
17、2f1(·)是超几何函数，超几何函数的定义如下：
18、
19、干涉相位标准差的计算公式如下：
20、
21、其中，μφ＝φ0，是干涉相位的均值。
22、步骤5、记录使得干涉相位标准差达到设定阈值时的干涉图视数
23、以snr＝snrth时的相位标准差作为阈值，记录在待滤波像素x＝s(i,j)的信噪比snr(i,j)条件下使得干涉相位标准差达到阈值时的视数lth。
24、步骤6、匹配并选择合适的方向窗
25、以待滤波像素x为中心点，构造边长为9的矩形窗口，基于输入的16种方向窗模板[w1,w2,…,w16]计算均值，方向窗模板示意图由图2所示，窗口中仅有白色位置的像素参与计算，选择使得窗口内像素幅度均值最大的窗口作为待滤波像素x的方向窗wx。
26、步骤7、计算相似性权重
27、计算方向窗中每个像素与待滤波像素的相似性权重，计算公式如下
28、
29、其中，v(x)是以待滤波像素x为中心的一个矩形图像块，边长为3；v(y)是以上一步选择的方向窗中另一个像素y为中心的另一个矩形图像块，边长也为3，为归一化系数。
30、步骤8、筛选相应数量的像素进行加权平均
31、从方向窗中筛选出相似性权重最大的前lth个像素进行加权平均，完成单个像素的滤波，加权平均公式如下：
32、
33、步骤9、遍历全图待滤波像素，完成滤波
34、遍历整幅图像中的待滤波像素，重复以上步骤，完成全图的滤波。
35、至此，完成所有步骤。
36、本专利技术的有益效果在于：
37、本专利技术能够实现根据原始sar干涉图的特征匹配合适的方向窗模板，并且根据干涉图的幅度信息自适应地确定滤波窗口的大小，使滤波后的sar干涉图在达到滤波要求的情况下保留更多的细节信息，并且减小不同散射特性的目标之间的互相影响，提高滤波质量，从而提升对目标的观测精度。
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1.一种基于自适应窗口的非局部均值SAR干涉图滤波方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于自适应窗口的非局部均值SAR干涉图滤波方法，其特征在于，步骤2中根据计算得到的像素的信噪比及输入的信噪比阈值筛选待滤波像素，SNR(i,j)≥SNRth的像素不用进行滤波。
3.如权利要求1所述的一种基于自适应窗口的非局部均值SAR干涉图滤波方法，其特征在于，步骤5中以SNR＝SNRth时的相位标准差作为阈值，记录在待滤波像素x＝S(i,j)的信噪比SNR(i,j)条件下使得干涉相位标准差达到阈值时的视数Lth。
4.如权利要求1所述的一种基于自适应窗口的非局部均值SAR干涉图滤波方法，其特征在于，步骤7中计算方向窗中每个像素与待滤波像素的相似性权重，计算公式如下
5.如权利要求1所述的一种基于自适应窗口的非局部均值SAR干涉图滤波方法，其特征在于，步骤8中从方向窗中筛选出相似性权重最大的前Lth个像素进行加权平均，完成单个像素的滤波，加权平均公式如下：
【技术特征摘要】
1.一种基于自适应窗口的非局部均值sar干涉图滤波方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于自适应窗口的非局部均值sar干涉图滤波方法，其特征在于，步骤2中根据计算得到的像素的信噪比及输入的信噪比阈值筛选待滤波像素，snr(i,j)≥snrth的像素不用进行滤波。
3.如权利要求1所述的一种基于自适应窗口的非局部均值sar干涉图滤波方法，其特征在于，步骤5中以snr＝snrth时的相位标准差作为阈值，记录在待滤波像...
【专利技术属性】
技术研发人员：李元昊，王圣镭，陈志扬，胡程，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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