[发明专利]基于极化分解和图像块相似性的极化SAR图像降斑方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及极化SAR图像降斑，是一种基于极化分解和图像块相似性的极化SAR图像降斑方法。该方法可用于对较低分辨率的极化SAR图像进行降斑。

背景技术

极化SAR已成为SAR技术的发展趋势，对极化SAR图像的理解和应用是目前国内外学者的研究热点。极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)是一种多参数、多通道的微波成像雷达系统，可以同时获得地面场景在不同极化组合下的雷达图像，提供了单极化SAR无法达到的更多信息量，在海洋学、冰河学和陆地研究中有着广泛应用。由于SAR和极化SAR的相干成像特性，其固有的相干斑噪声严重影响了后续目标检测、分类和识别等应用，因此，相干斑的抑制成为SAR和极化SAR图像后处理的第l步，这种噪声的抑制方法是极化SAR图像处理领域中值得探讨的问题之一。极化SAR滤波主要是对极化SAR图像中的相干斑进行抑制。相干斑是存在于SAR图像中的一种噪声极强的颗粒状斑点，它的存在造成图像的信噪比下降、图像特征混乱,给图像理解带来困难。在极化SAR中，相干斑的影响不仅存在于独立的各极化通道，还会影响极化的相关性，因此，如何有效地进行极化SAR图像滤波，相干斑的抑制对后续极化SAR图像的处理意义重大。

早期的SAR和极化SAR滤波算法采用多视处理方法，这种情况下相干斑的抑制是以损失空间分辨率为代价的。现有的极化SAR图像降斑方法主要分为以下两种类型：

（1）基于统计特性进行的模型滤波。目前，已有大量的极化相干斑滤波技术被研究，常用的有极化白化滤波、最优加权滤波、极化矢量滤波和Lee滤波等。这些滤波方法都是基于统计特性进行的模型滤波，因此忽略了极化散射特性的保持。相比于其他方法，Lee滤波能更好地保持各方面的特性,得到了广泛的应用。现有各种空域滤波算法，在此基础上的改进算法和引入小波变换进行滤波的算法均能在一定程度上抑制相干斑，但应用到极化SAR图像相干斑抑制中时，都存在未能充分利用极化信息的缺陷。

（2）基于图像块相似性的方法。Buades等人提出的非局部均值滤波器使用两个图像块的欧式距离作为它们中心像素点之间的相似性度量，这种相似性度量只对加性噪声是有效的，不能应用于乘性噪声。利用这种方法的思路Deledalle C.等人在设计的PPB滤波器中，使用了一种迭代的相似性度量方法，这种方法使用了两种距离，即前一次去噪结果中两个图像块的距离和原图像中两个图像块的距离。由于使用了先验知识，此种相似性度量方法的精度较高，所以PPB滤波器不但对自然图像取得了很好的滤波效果，而且成功应用于SAR降斑。而后Deledalle C.又给出了在此框架内的极化SAR的降斑方法，虽然最后也取得了很好的降斑效果，但是像很多经典极化SAR降斑方法一样依然没有充分利用极化SAR数据的散射特性,所以降斑结果并不理想。

发明内容

本发明的目的在于针对已有技术对极化SAR图像降斑后因极化信息利用不充分导致结构信息丢失的问题，提出一种基于极化分解和图像块相似性的极化SAR图像降斑方法，以实现在对均质区域有效降斑的同时保持非匀质区域的结构信息，提高极化SAR图像相干斑抑制效果。

本发明的技术方案是：利用基于Wishart距离的协方差矩阵相似性结合极化分解后的特征得到新的相似性度量，利用该度量对每一个点搜索出一个与之对应的局部同质区域，再在局部同质区域内对该点进行滤波。其实现步骤如下：

(1)读入一幅视数为L的协方差矩阵格式的极化SAR图像Z；

(2)利用Freeman分解的方法对图像Z进行极化分解，得到平面散射、二次散射和体散射三种散射分量的功率强度P_s、P_d和P_v；

(3)仿真得到一幅与图像Z具有相等视数的模拟极化SAR图像M；

(4)利用一种结合Freeman分解和Wishart距离的两协方差矩阵的相似性度量，对模拟极化图像M各点间的相似性度量进行统计，得到下一步局部同质区域划分时的阈值PT；

(5)从图像Z的第一个点开始，利用一种结合Freeman分解和Wishart距离的相似性度量，以待处理点i为中心在图像Z中搜索出一个与之对应的局部同质区域Q_i；

(6)在局部同质区域Q_i内对待处理点i用最大似然估计的方法进行滤波，即对点i进行了降斑处理；