基于形状自适应非局部均值的极化SAR数据相干斑抑制方法技术

本发明专利技术公开了基于形状自适应非局部均值的极化SAR数据相干斑抑制方法，主要解决现有极化SAR相干斑抑制技术不能很好的滤除同质区域的相干斑噪声和不能有效保持边缘细节信息以及完整的保持极化信息的缺点。其实现过程为：(1)输入极化SAR数据的协方差矩阵C；(2)对协方差矩阵C进行亮目标保持；(3)对协方差矩阵C的非亮目标元素进行形状自适应的非局部均值滤波；(4)对不同形状块估计的结果进行加权平均；(5)通过Sinclair向量方法将去斑后的协方差矩阵C生成伪彩图，以显示观察滤波的效果。本发明专利技术与现有技术相比显著提高了极化SAR数据的相干斑抑制的能力，能够有效的平滑同质区域和保持边缘细节信息，可用于极化SAR数据的预处理过程。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像数据处理
，具体地说是一种相干斑抑制方法，该方法可用于对极化SAR数据的相干斑抑制。
技术介绍
随着雷达技术的快速发展，SAR已趋向于极化SAR发展，极化SAR能够得到更丰富的目标信息，有利于提高目标检测，辨别和分类能力等等的特性体现了极化SAR系统的优势，但是极化SAR和SAR —样，它受着相干斑噪声的严重干扰。因此，相干斑的抑制成为一个经久不衰的研究课题。对于极化SAR数据，相干斑抑制的目的在于能够在抑制相干斑的同时且保持住数据的极化特性，边缘细节以及纹理信息。现有对极化SAR数据相干斑抑制的方法很多，其中1)极化白化滤波PWF是最早的一个滤波方法，该方法通过对极化SAR数据散射矩阵元素的优化组合来完成对span数据的相干斑抑制，但是该方法的缺点在于它只对极化 SAR数据中的span数据进行相干斑抑制，而其余极化SAR数据的各元素并没有进行相干斑的抑制。2)最为经典的方法是精致极化Lee滤波，它通过使用非方形边缘方向窗口进行滤波，滤波后的数据在边缘的特性保持方面效果显著，但是，在纹理细节信息和边缘的保持上，滤波效果并非特别理想，使得有用的边缘模糊掉了，因此在相干斑的抑制中，数据原有的一些细节信息并未很好的保留。3)最近新提出的改进的sigma滤波，它解决了原始sigma滤波的暗像素不被滤波和滤波数据存在误差等缺点，并有效的保持了亮目标像素，该方法在边缘的保持上优于精致极化Lee滤波方法，但是在边缘和纹理的处理上，由于相干斑噪声的影响，这种滤波还是不能最好的区分相干斑噪声和边缘纹理信息，在边缘处出现了粘连和毛刺现象，使有用的边缘纹理信息不能被完整的保留。4)目前非局部均值滤波在图像去噪方面取得了显著的效果，同时将该方法应用于极化SAR数据相干斑抑制中也取得了不错的效果。该方法无论在边缘的保持上还是同质区域的平滑上都优于精致极化Lee滤波和改进Sigma滤波方法，但是在边缘和纹理的处理上， 由于不能够取到足够的相似块的影响，这种滤波还是不能最好的平滑同质区域的同时保持边缘纹理信息，使有用的边缘纹理信息不能被完整的保留。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述已有技术的缺点，提出一种基于形状自适应非局部均值的极化SAR数据相干斑抑制方法，以在抑制相干斑的同时保持亮目标和边缘纹理细节信息，提高极化SAR数据的相干斑抑制效果。为实现上述目的，本专利技术包括如下步骤(1)将一组极化SAR数据表示为含有9个元素的3X3协方差矩阵C，并使用协方 差矩阵C的第一行第一列元素Cll和第三行第三列元素C33对协方差矩阵C进行亮目标检 测和保留；(2)对协方差矩阵C的非亮目标像素进行如下形状自适应的非局部均值滤波2a)取协方差矩阵C 一个非亮目标待估计像素X，以像素X为中心扩展出7X7的 待估计相似块Z(X)和21X21的搜索窗Q，在搜索窗Q内取一个像素y，以像素y为中心 扩展出7X7的相似块z (y)，取协方差矩阵C的第一行第一列元素C11、第二行第二列元素 C22和第三行第三列元素C33获得span数据，span = C11+C22+C33 ；2b)计算待估计块z (x)与相似块z (y)之间的相似度(x,y)权利要求1.一种基于形状自适应非局部均值的极化SAR数据相干斑抑制方法，包括如下步骤(1)将一组极化SAR数据表示为含有9个元素的3X3协方差矩阵C，并使用协方差矩阵C的第一行第一列元素Cll和第三行第三列元素C33对协方差矩阵C进行亮目标检测和保留；(2)对协方差矩阵C的非亮目标像素进行如下形状自适应的非局部均值滤波2a)取协方差矩阵C 一个非亮目标待估计像素X，以像素χ为中心扩展出7X7的待估计相似块Z(X)和21X21的搜索窗Ω，在搜索窗Ω内取一个像素y，以像素y为中心扩展出7X7的相似块ζ (y)，取协方差矩阵C的第一行第一列元素C11、第二行第二列元素C22 和第三行第三列元素C33获得span数据，span = C11+C22+C33 ；2b)计算待估计块ζ (χ)与相似块ζ (y)之间的相似度咚(x,y)2.根据权利要求书1所述的相干斑抑制方法，其中步骤(1)所述的用协方差矩阵C中的第一行第一列元素Cll和第三行第三列元素C33对协方差矩阵C进行亮目标检测和保留，按如下步骤进行2a)将协方差矩阵C表示为3.根据权利要求书1所述的相干斑抑制方法，其中步骤(3)所述的用Sinclair向量法对滤波后的协方差矩阵C合成伪彩图，按如下步骤进行3a)对滤波后的协方差矩阵C的第三行第三列元素C33进行开平方处理= 并将该IsvvI作为待合成伪彩图的红色分量R ；3b)对滤波后的协方差矩阵C的第二行第二列元素C22进行开平方处理 Vc^ = ViKI,并将该作为待合成伪彩图的绿色分量G ；3c)对滤波后的协方差矩阵C的第一行第一列元素Cll进行开平方处理= ,并将该IshJ作为待合成伪彩图的蓝色分量B;3d)根据RGB三基色原理，用所述R、G、B三个颜色分量合成相干斑滤波后的伪彩图。全文摘要本专利技术公开了基于形状自适应非局部均值的极化SAR数据相干斑抑制方法，主要解决现有极化SAR相干斑抑制技术不能很好的滤除同质区域的相干斑噪声和不能有效保持边缘细节信息以及完整的保持极化信息的缺点。其实现过程为(1)输入极化SAR数据的协方差矩阵C；(2)对协方差矩阵C进行亮目标保持；(3)对协方差矩阵C的非亮目标元素进行形状自适应的非局部均值滤波；(4)对不同形状块估计的结果进行加权平均；(5)通过Sinclair向量方法将去斑后的协方差矩阵C生成伪彩图，以显示观察滤波的效果。本专利技术与现有技术相比显著提高了极化SAR数据的相干斑抑制的能力，能够有效的平滑同质区域和保持边缘细节信息，可用于极化SAR数据的预处理过程。文档编号G06T5/10GK102306379SQ20111027634公开日2012年1月4日 申请日期2011年9月16日 优先权日2011年9月16日专利技术者刘坤, 刘忠伟, 刘芳, 周娇, 杨国辉, 杨奕堂, 王爽, 白静, 裴静静 申请人:西安电子科技大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种基于形状自适应非局部均值的极化ＳＡＲ数据相干斑抑制方法，包括如下步骤：（１）将一组极化ＳＡＲ数据表示为含有９个元素的３×３协方差矩阵Ｃ，并使用协方差矩阵Ｃ的第一行第一列元素Ｃ１１和第三行第三列元素Ｃ３３对协方差矩阵Ｃ进行亮目标检测和量法将滤波后的协方差矩阵Ｃ合成伪彩图，以观察显示对极化ＳＡＲ数据相干斑抑制的效果。／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍａｔｈ）其中，Ｈ为形状掩膜种类个数，取值８；２ｆ）对协方差矩阵Ｃ的每个元素的所有像素进行上述步骤２ａ）－２ｅ）的处理，得到滤波后的协方差矩阵Ｃ；（３）用Ｓｉｎｃｌａｉｒ向ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）Ｈ（／ｍｉ）?（／ｍｕｎｄｅｒｏｖｅｒ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）ｚ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＾（／ｍｏ）?（／ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）ｋ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｘ（ｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｆｒａｃ）?（ｍｎ）１（／ｍｎ）?（ｍｉ）Ｈ（／ｍｉ）?（／ｍｆｒａｃ）?（ｍｕｎｄｅｒｏｖｅｒ）?（ｍｉ）＆Ｓｉｇｍａ；（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）ｋ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｎ）１（／ｍｎ）?（／ｗ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）Ｚ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＾（／ｍｏ）?（／ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）ＵＷＡ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｘ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍ（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍａｔｈ）其中，为归一化函数，为所述ｚ（ｘ）与ｚ（ｙ）之间在形状掩膜Ｓｋ上的滤波权重；２ｅ）对Ｈ个不同形状掩膜下的滤波结果进行加权平均，得到为ｚ（ｘ）在不同形状掩膜下的最终滤波结果（ｍａｔｈ）??（ｍｒｏｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｘ（／ｍｉ）?（ｍｏ），（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｙ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）ｚ（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｙ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?＆Ｅｌｅｍｅｎｔ；（／ｍｏ）?（ｍｉ）＆Ｏｍｅｇａ；（／ｍｉ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｕｎｄｅｒ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）＆ｏｍｅｇａ；（／ｍｉ）?（ｍｓｕｐ）?（ｍｉ）Ｓ（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｋ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｐ）?（／ｍｓｕｂ）?（Ｃ（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｘ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｆｒａｃ）?（ｍｕｎｄｅｒ）?（ｍｉ）＆Ｓｉｇｍａ；（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）ｙ（／ｍｉ）?（ｍｏ）ｏ）?（／ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）ｋ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｘ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｆｒａｃ）?（ｍｎ）１（／ｍｎ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）为滤波参数，取值为２倍的噪声标准差；２ｄ）用搜索窗Ω内每个像素对应的７×７区域对ｚ（ｘ）进行加权滤波，得到为ｚ（ｘ）在形状掩膜Ｓｋ上的滤波结果（ｍａｔｈ）??（ｍｒｏｗ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）ｚ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＾（／ｍ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｓｕｐ）?（ｍｉ）ｈ（／ｍｉ）?（ｍｎ）２（／ｍｎ）?（／ｍｓｕｐ）?（／ｍｆｒａｃ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｓｕｐ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍａｔｈ）其中ｈ?（ｍｉ）ｄ（／ｍｉ）?（ｍｓｕｐ）?（ｍｉ）Ｓ（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｋ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｐ）?（ｍｎ）２（／ｍｎ）?（／ｍｓｕｂｓｕｐ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｘ（／ｍｉ）?（ｍｏ），（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｙ（／ｍｉ），（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｙ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｓｕｐ）?（ｍｉ）ｅ（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｆｒａｃ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｓｕｂｓｕｐ）滤波权重（ｍａｔｈ）??（ｍｒｏｗ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）＆ｏｍｅｇａ；（／ｍｉ）?（ｍｓｕｐ）?（ｍｉ）Ｓ（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｋ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｐ）?（／ｍｓｕｂ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｘ（／ｍｉ）?（ｍｏ，取值为４９，Ｓｋ为７×７大小的第ｋ类形状掩膜，ｋ＝１，２，Ｋ，Ｈ，Ｈ为形状掩膜的种类数，取值为８，ｚ′（ｘ）和ｚ′（ｙ）分别为区域ｚ（ｘ）和ｚ（ｙ）的坐标位置在所述ｓｐａｎ数据的对应相似块；２ｃ）利用相似度计算所述ｚ（ｘ）与ｚ（ｙ）之间的／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｒｏｗ）...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘坤，王爽，杨国辉，刘芳，白静，杨奕堂，刘忠伟，裴静静，周娇，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：87