[发明专利]基于相似性特征分类的极化SAR图像斑点抑制方法

权利要求书

1.一种基于相似性特征分类的极化SAR图像斑点抑制方法，其特征在于：所述的基于相似性特征分类的极化SAR图像斑点抑制方法包括按顺序进行的下列步骤：

(1)对原始图像极化相干矩阵进行极化去取向处理并形成矢量K；

(2)依次以图像中每个像素为中心，取其周围n×n窗口内的像素，分别计算中心像素与其余每个像素相干矩阵的相似系数；

(3)在原始图像中选择几个均匀程度不同的区域，构造相干矩阵相似系数阈值矢量；

(4)将像素的结构类型划分成亮点线目标、暗点线目标和非点线目标三种类型；

(5)根据像素的结构类型筛选参与滤波的像素；

(6)对参与滤波的像素进行加权滤波。

2.根据权利要求1所述的基于相似性特征分类的极化SAR图像斑点抑制方法，其特征在于：所述的步骤(1)中对原始图像极化相干矩阵进行极化去取向处理并形成矢量K的方法是：先对原始图像极化相干矩阵T⁰进行极化去取向处理，得到极化相干矩阵T，以克服散射回波引起的随机取向问题；然后将相干矩阵T矢量化，形成1×9维的矢量K。

3.根据权利要求1所述的基于相似性特征分类的极化SAR图像斑点抑制方法，其特征在于：所述的步骤(2)中相似系数定义为两个矢量K_i和K_j的夹角余弦值。

4.根据权利要求1所述的基于相似性特征分类的极化SAR图像斑点抑制方法，其特征在于：所述的步骤(3)中构造相似系数阈值矢量的方法是：首先在滤波图像中选取n₁个不同地物类型的、均匀程度不同的区域，每个区域像素的平均相似系数构成一个数据集合，并计算每个集合的均值，然后在其中选择n₂个典型的、有一定差额的数值并按照从小到大进行排列，形成阈值矢量Th。

5.根据权利要求1所述的基于相似性特征分类的极化SAR图像斑点抑制方法，其特征在于：所述的步骤(4)中将像素的结构类型划分成亮点线目标、暗点线目标和非点线目标三种类型的方法是：首先计算窗内各像素的功率值，并依次由小到大排序，通过考察中心像素的功率值，以及与中心像素相邻的3×3小窗口内，相干矩阵相似系数大于Th(1)、功率值在一定范围内的像素数目来划分像素类别。

6.根据权利要求1所述的基于相似性特征分类的极化SAR图像斑点抑制方法，其特征在于：所述的步骤(5)中筛选参与滤波像素的方法是：亮点线目标不予滤波，直接保留；暗点线目标在窗口内逐级筛选属于第i(i＝1，2，…，n₂)级、且功率值位于功率序列前2/5的像素作为滤波像素；非点线目标在窗口内逐级筛选属于第i级、且不为亮目标的作为滤波像素。

7.根据权利要求1所述的基于相似性特征分类的极化SAR图像斑点抑制方法，其特征在于：所述的步骤(6)中对参与滤波的像素进行加权滤波的方法为：将参与滤波的像素按其相干矩阵与中心像素相干矩阵的相似系数级别进行加权，按最小均方误差准则滤波。