[发明专利]合成孔径雷达图像相干斑噪声抑制性能的非监督评估方法

权利要求书

1.合成孔径雷达图像相干斑噪声抑制性能的非监督评估方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、利用各项异性高斯核平行窗通过比率运算生成合成孔径雷达SAR图像的边缘强度映射dge strength map简称ESM与方向信息：

采用带有θ方向的各向异性高斯核平行窗按照公式（1）计算各向异性高斯平行窗权重系数，然后生成合成孔径雷达SAR图像的边缘强度映射ESM与方向信息：

带有θ方向的各向异性高斯核平行窗计算公式如下：

其中：r_x＝xcosθ-ysinθ，r_y＝xsinθ+ycosθ，x与y分别表示水平与垂直方向坐标，θ表示方向，k表示两个平行窗的间距，σ_x与σ_y分别表示x与y方向的标准差，r_x,r_y表示对x，y按照θ方向旋转后形成的新坐标；

步骤2、获得合成孔径雷达SAR图像的边缘强度映射ESM阈值T：

经步骤1获得合成孔径雷达SAR图像的边缘强度映射ESM与方向信息后，开始对边缘强度映射ESM图像进行多次重复阈值递减的阈值化处理，统计阈值化处理后的边缘强度映射ESM图像中连通像素点集合的个数，确定合成孔径雷达SAR图像区域划分的阈值T；

步骤3、根据ESM阈值实现合成孔径雷达SAR图像边缘与非边缘区域的自动划分：

将步骤2中获得的边缘强度映射ESM阈值T代入公式（2）中，即可获得合成孔径雷达SAR图像边缘区域与同质区域的自动划分；

其中，ψ若为非零的区域为即为边缘区域，ψ若为零的区域就视为为同质区；

步骤4、利用非极小值抑制方法从合成孔径雷达SAR图像边缘区域提取细化边缘；

步骤5、获得等效视数ENL估计和局部边缘保持指数EKI估计：

经步骤4在合成孔径雷达SAR图像区域划分基础上，非边缘区域内各像素局部ENL估计要通过加窗实现，对像素C(m,n)施加大小为N的窗R，计算像素C(m,n)的局部ENL估计；

利用非极小值抑制方法获得合成孔径雷达SAR图像细化边缘基础上，采用公式对坐标为(x,y)的任意一个边缘像素估计其局部EKI；

步骤6、利用统计方法将各像素局部ENL与EKI估计形成对比曲线，完成SAR图像基于ENL与EKI参数的相干斑抑制性能的评估：

经步骤5获得的大量局部ENL与EKI估计值，利用统计方法获得不同抑斑算法下抑斑SAR图像ENL与EKI参数的对比分布，进而对这两类指标进行全面且直观的总体评估。

2.根据权利要求1所述的合成孔径雷达图像相干斑噪声抑制性能的非监督评估方法，其特征在于，所述的步骤1具体按照以下步骤实施：

采用带有θ方向的各向异性高斯核平行窗，各向异性高斯核平行窗的方向分别：方向为θ=0°的各向异性高斯平行窗，方向为θ=45°的各向异性高斯平行窗，方向为θ=90°的各向异性高斯平行窗，方向为θ=135°的各向异性高斯平行窗；

利用公式（1）生成的各向异性高斯平行窗权重系数，再将各向异性高斯核平行窗内各像素与待估计中心像素的距离作为权重分配的依据，实现加权平均，即可获得合成孔径雷达SAR图像的边缘强度映射ESM与方向信息，获得更好的SAR图像ESM估计与区域划分。

3.根据权利要求1所述的合成孔径雷达图像相干斑噪声抑制性能的非监督评估方法，其特征在于，所述的步骤2具体按照以下步骤实施：

1）经步骤1获得合成孔径雷达SAR图像的边缘强度映射ESM与方向信息之后，开始对边缘强度映射ESM图像进行多次重复阈值递减的阈值化处理，即阈值T从最大值1开始递减，每次减少量为0.01，直至阈值T为0.01为止；

2）每次阈值化处理后，统计阈值化处理后的边缘强度映射ESM图像中连通像素点集合的个数，即可获得不同阈值T下阈值化边缘强度映射ESM图像中连通像素点集合个数曲线，当边缘强度映射ESM图像中连通像素点集合个数曲线由最大值迅速降低直至出现第一次极小值时，此时具有最好的图像区域划分性能，这个极小值就是合成孔径雷达SAR图像区域划分的阈值T。