[发明专利]一种基于各项异性扩散的全极化雷达影像去噪方法

说明书

技术领域

本发明涉及遥感影像处理领域，具体涉及一种基于各项异性扩散的全极化雷达去噪方法。

背景技术

全极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)遥感系统同光学遥感系统相比，具有全天时、全天候对地观测的优点，能同时发射、接收水平及垂直的极化雷达波，因此能够获取地物丰富的后向散射信息，已在诸多行业领域得到广泛应用。近年来，国内外多个高分辨率PolSAR系统相继投入使用，特别是，我国于2016年发射了国内首颗高分辨率全极化SAR卫星--高分三号，进一步推动了PolSAR的应用前景。然而，由于成像机理的限制，使得SAR影像不可避免存在相干斑噪声，这一问题在全极化SAR影像中更为突出和复杂，严重降低了影像的质量，制约了其在各方面的应用潜力。因此，发展有效的PolSAR去噪方法，具有重要的研究价值和实际意义。

近年来，在PolSAR影像去噪方面，国内外的研究者从不同的研究角度出发逐渐提出了一些卓有成效的方法，这些方法大致可分为两大主要类别：一类是基于局部噪声统计特性的去噪方法，其中代表性的方法如文献1:J.S.Lee,T.L.Ainsworth,Y.Wang,and K.S.Chen,"Polarimetric SAR Speckle Filtering and the Extended Sigma Filter,"IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,53(3):1150-1160,2015.提出了一种基于局部线性最小均方误差的滤波器，如文献2：A.Alonso-González,C.López-Martínez,and P.Salembier,"Filtering and segmentation of polarimetric SAR data based on binary partition trees,"IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,50(2):593-605,2012.先对影像进行分割，然后对每个分割对象取均值作为对象内像素去噪后的值；另一类是基于非局部均值思想的去噪方法，其中的代表性方法如文献3：J.Chen,Y.Chen,W.An,Y.Cui,and J.Yang,"Nonlocal filtering for polarimetric SAR data:a pretest approach,"IEEE Transactions on Geoscience andRemote Sensing,49(5):1744-1754,2011.和文献4：H.Zhong,J.Zhang,and G.Liu,"Robust polarimetric SAR despeckling based on nonlocal means and distributed Lee filter,"IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,42(7):4198-4210,2014。总的来说，基于局部噪声统计特性的去噪方法虽然简便易行、运算复杂度低，但往往在去噪后难以较好地保持影像的细节信息；相反，基于非局部均值的方法虽然能够取得较好的去噪效果，但运算复杂度通常很大，难以大范围推广应用于较大尺寸PolSAR影像的处理。

偏微分方程(Partial Differential Equation,PDE)理论在图像处理领域的研究始于上世纪六、七十年代，其最早应用于数字图像去噪方面的研究。基于PDE的图像处理方法具有很好的数学基础，深入的理论背景，算法稳定性也较高。在基于PDE的去噪方法当中，各向异性扩散方法因其运算复杂度低、显著抑制噪声的同时也能有效保持影像纹理信息等特点而得到了广泛关注。目前，各向异性扩散方法已广泛应用于各类图像的去噪问题，例如数字图像、医学图像等。然而，由于PolSAR系统及数据的复杂性，针对PolSAR影像的各向异性扩散去噪方法目前为止还十分罕见。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述问题，提供一种基于各项异性扩散的全极化雷达影像去噪方法，既能显著去除噪声，也能有效保持影像的细节信息。

为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明是通过以下技术方案实现：

一种基于各项异性扩散的全极化雷达影像去噪方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，计算原始含噪声雷达遥感影像中每个像元与其邻域像元的极化统计相似度，完成初始各项异性扩散去噪；