[发明专利]基于相似值的SAR图像相干斑非局部均值抑制方法

权利要求书

1.一种基于相似值的SAR图像相干斑非局部均值抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)对SAR图像I₁进行预处理：

计算大小为H×W的SAR图像I₁中所有像素点像素值的最大值max_I1，并通过max_I1对图像I₁进行归一化，得到取值在[0,1]的归一化SAR图像I₂；

(2)计算SAR图像I₂的等效视数L和噪声标准差

计算SAR图像I₂中所有像素点像素值的均值μ以及所有像素点像素值的方差σ²，并根据μ和σ²计算SAR图像I₂的等效视数L，同时对SAR图像I₂进行小波变换，并根据小波变换得到的对角高频子带小波系数HH计算SAR图像I₂的噪声标准差

(3)计算SAR图像I₂的邻域窗边长w1和搜索窗边长w2：

(3a)定义对等效视数L变换后范围在[3,10]的函数为f(L)，对L变换后范围在[1,6]的函数为g(L)：

其中，表示向上取整；

(3b)根据f(L)和g(L)确定SAR图像I₂的邻域窗边长w1和搜索窗边长w2：

w1＝f(L),w1∈[3,10]

w2＝w1+g(L),w2∈[w1+1,w1+6]；

(4)对SAR图像I₂进行区域划分：

通过以w1为边长的邻域窗，并按照先行后列的顺序对SAR图像I₂进行逐像素滑动，得到图像块集合U₁＝{u_p|1≤p≤(H-w1+1)×(W-w1+1)}，其中，u_p表示第p个图像块；

(5)获取每个图像块u_p的邻域：

选取以每个图像块u_p的中心为中心，以边长为w2的搜索窗内除u_p以外的所有图像块作为u_p的邻域集合U₂＝{u_q|1≤q≤(w2-w1+1)×(w2-w1+1)}，其中，u_q表示u_p的邻域中的第q个图像块；

(6)基于相似值计算每个图像块u_p与其每个邻域图像块u_q之间的滤波权值ω(u_p,u_q)：

(6a)计算每个图像块u_p与其每个邻域图像块u_q之间的像素强度差异值d₁(u_p,u_q)，计算公式为：

其中，ln(·)以自然常数e为底数的对数函数，N表示图像块u_p中的像素总数，表示图像块u_k所有像素点像素值的均值，ν_kn为图像块u_k中第n个像素点的像素值；

(6b)计算每个图像块u_p与其每个邻域图像块u_q之间的结构差异值d₂(u_p,u_q)：

(6b1)按照如下公式对SAR图像I₂进行滤波，得到差分SAR图像I₃：

其中，I₂(i,j)表示SAR图像I₂第i行第j列像素的像素值，I₃(ρ₁,ρ₂)表示SAR图像I₃第ρ₁行第ρ₂列像素的像素值；

(6b2)通过I₃中所有像素点像素值的最大值对I₃进行归一化，得到取值在[0,1]的归一化差分图像I₄，并通过I₄构造有关像素差值的积分图O_t：

其中,o_t(z)表示图像I₄有关像素偏移量t的欧式距离，∑·表示求和操作；

(6b3)根据积分图O_t计算每个图像块u_p与其每个邻域图像块u_q之间的结构差异值d₂(u_p,u_q)：

(6c)计算每个图像块u_p与其每个邻域图像块u_q之间的空间距离d₃(u_p,u_q)，计算公式为：

其中，(a_p,b_p)和(a_q,b_q)分别表示图像块u_p和图像块u_q的中心位置坐标；

(6d)计算每个图像块u_p与其每个邻域图像块u_q之间的相似值d(u_p,u_q)：

d(u_p,u_q)＝α·d₁(u_p,u_q)+β·d₂(u_p,u_q)+γ·d₃(u_p,u_q)

其中，α、β和γ分别表示将像素强度差异值、结构差异值和空间距离调整至同一数量级的权重系数；

(6e)通过相似值d(u_p,u_q)和SAR图像I₂的噪声标准差计算每个图像块u_p与其每个邻域图像块u_q之间的滤波权值ω(u_p,u_q)：

其中，exp(·)表示以自然常数e为底的指数函数；

(7)获取SAR图像I₁相干斑非局部均值抑制结果：

通过每个图像块u_p的邻域U₂对u_p进行非局部均值滤波，得到滤波后SAR图像I₅，并通过I₅中所有像素点像素值的最大值对I₅进行归一化，得到取值在[0,1]的相干斑抑制后SAR图像I_result，即SAR图像I₁相干斑非局部均值抑制后的图像，其中，对每个图像块u_p进行非局部均值滤波的滤波公式为：

2.根据权利要求1所述的基于相似值的SAR图像相干斑非局部均值抑制方法，其特征在于，步骤(2)中所述的计算SAR图像I₂的等效视数L，以及计算SAR图像I₂的噪声标准差计算公式分别为：

其中，μ表示图像I₂中所有像素点像素值的均值，σ²表示图像I₂中所有像素点像素值的方差，medianHH表示对角高频子带小波系数HH绝对值的中位数。