[发明专利]基于非局部平均和异质性测量的SAR图像斑点噪声抑制方法

权利要求书

1.一种基于非局部平均和异质性测量的SAR图像斑点噪声抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：

（1）获取SAR图像，将该SAR图像划分成M个相同大小的搜索子块，根据这些搜索子块中包括平坦区域的子块的变差系数估计该SAR图像的异质性区域和同质性区域的变差系数范围，其中M为任意正整数；

（2）对M个搜索子块中的每个搜索子块R_Search(i)，判断是CV_i≤CV_u还是CV_u＜CV_i＜CV_max，如果CV_i≤CV_u，则判断该搜索子块属于同质性搜索子块，如果CV_u＜CV_i＜CV_max，则判断该搜索子块属于异质性搜索子块；

（3）对于每个同质性搜索子块的每一个像素点，利用经典恒虚警点目标检测方法对该像素点进行点目标检测，如果该像素点是点目标，则保持该点的灰度值，如果该像素点不是点目标，则采用原始的Baudes非局部平均滤波方法对该像素点的灰度值进行修正；

（4）对于异质性搜索子块的每一个像素点，利用与上述步骤（3）相同的经典恒虚警点目标检测方法对该像素点进行点目标检测，如果该像素点是点目标，则保持该点的灰度值，如果该像素点不是点目标，则对该像素点的灰度值I(x)进行修正：

（5）用像素点修正后的灰度值取代该像素点在原SAR图像中的灰度值，以得到去斑后的SAR图像。

2.根据权利要求1所述的SAR图像斑点噪声抑制方法，其特征在于，步骤（1）包括如下子步骤：

（1-1）获取SAR图像，将该SAR图像划分成M个相同大小的搜索子块R_Search(i)，其中i为1至M之间的正整数；

（1-2）在M个搜索子块中选择包括平坦区域的所有A个子块，分别计算这A个子块的变差系数其中σR表示子块的标准方差，表示子块的均值；

（1-2）将计算得到的A个变差系数进行平均，得到的均值CV_u作为异质性区域变差系数的下限；

（1-3）在M个搜索子块中选择包括边缘、丰富纹理区域的所有B个子块，分别计算这B个子块的变差系数CV_B，CV_B的计算公式与CV_A的计算公式类似，将计算得到的B个变差系数中的最大值CV_max作为异质性区域变差系数的上限。

3.根据权利要求1所述的SAR图像斑点噪声抑制方法，其特征在于，步骤（1）包括如下子步骤：

（1-1）获取SAR图像，将该SAR图像划分成M个相同大小的搜索子块R_Search(i)，其中i为1至M之间的正整数；

（1-2）在M个搜索子块中选择包括平坦区域的所有A个子块，分别计算这A个子块的变差系数其中σ_R表示子块的标准方差，表示子块的均值；

（1-2）将计算得到的A个变差系数进行平均，得到的均值CV_u作为异质性区域变差系数的下限；

（1-3）根据下式计算异质性区域变差系数的上限其中L为SAR图像的等效视数。

4.根据权利要求2或3所述的SAR图像斑点噪声抑制方法，其特征在于，步骤（3）具体为，首先以该像素点为中心取5×5大小的窗口，窗口内中心像素点的4-邻域窗口灰度值均值记为u₁，窗口内其余像素点4-邻域窗口灰度值均值记为u2，如果小于设定的门限值T，则判断该像素点是点目标，对于大于或等于设定的门限值T的像素点，表示其不是点目标。