[发明专利]基于混合块相似性的极化SAR图像降斑方法

权利要求书

1.一种基于混合块相似性的极化SAR图像降斑方法，其特征在于：包括有如下步骤：

(1)输入极化合成孔径雷达系统在某地区获取的极化SAR图像协方差矩阵数据，对输入极化SAR图像数据的每个点，根据点的预选取及八邻域方向的方法构造该点的形状自适应块SA，块中的每个点包括边缘点都与该点相似；

(2)对输入极化SAR图像数据的一个像素点i和其搜索窗N×N内的所有像素点j，计算像素点i与像素点j的同质相似性权值w_H(i，j)，该同质相似性权值w_H(i，j)与同质相似性距离d_H(i，j)有关，设置同质相似性阈值为

若d_H(i，j)≥H_t1，则w_H(i，j)＝1；

若d_H(i，j)＜H_t1，则w_H(i，j)＝0；

其中，K是一个调节参数，设置为20，L为极化SAR数据的视数，num为区域S内总像素点的个数，S为像素点i的形状自适应块SA(i)与像素点j的形状自适应块SA(j)的交集区域；

(3)对输入极化SAR图像数据的一个像素点i和其搜索窗N×N内的所有像素点j，计算像素点i与像素点j的结构相似性权值w_S(i，j)，该结构相似性权值w_S(i，j)与结构相似性距离d_S(i，j)有关；

(4)根据像素点i和其搜索窗N×N内所有像素点j的同质相似性权值w_H(i，j)和结构相似性权值w_S(i，j)，计算像素点i和其搜索窗N×N内所有像素点j的混合相似性权值w(i，j)：

w(i,j)=1Z(i)wH(i,j)wS(i,j)]]>

其中，混合相似性权值w(i，j)满足：0≤w(i，j)≤1，Z(i)是归一化系数：

Z(i)=Σj=1N×NwH(i,j)wS(i,j)]]>

(5)根据像素点i的搜索窗N×N内所有像素点j的混合相似性权值w(i，j)，对像素点i的搜索窗N×N内所有像素点j进行加权平均，得到像素点i的估计协方差矩阵：

C^(i)=Σj=1N×Nw(i,j)C(j)]]>

其中，C(j)为像素点i的搜索窗N×N内像素点j的协方差矩阵，为加权平均后点i的估计协方差矩阵；

(6)对极化SAR图像每个像素点进行上述步骤(2)-(5)的滤波过程，得到极化SAR图像所有点的估计协方差矩阵，将估计协方差矩阵进行Pauli分解得到极化SAR图像的去斑图像。