[发明专利]合成孔径雷达图像相干斑噪声抑制性能的非监督评估方法有效
申请号: | 201210327667.3 | 申请日: | 2012-09-06 |
公开(公告)号: | CN102903080A | 公开(公告)日: | 2013-01-30 |
发明(设计)人: | 朱磊;霍小波;吴江勇;李维维 | 申请(专利权)人: | 西安工程大学 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00 |
代理公司: | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人: | 罗笛 |
地址: | 710048 *** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明公开的合成孔径雷达图像相干斑噪声抑制性能的非监督评估方法,具体按照以下步骤实施:1)利用各项异性高斯核平行窗通过比率运算生成合成孔径雷达SAR图像的ESM与方向信息;2)获得合成孔径雷达SAR图像的ESM阈值估计;3)根据ESM阈值实现合成孔径雷达SAR图像边缘与非边缘区域的自动划分;4)利用非极小值抑制方法从合成孔径雷达SAR图像边缘区域提取细化边缘;5)获得等效视数ENL估计和局部边缘保持指数EKI估计;6)完成SAR图像基于ENL与EKI参数的相干斑抑制性能的评估。实现SAR图像相干斑抑制性能的全程自适应非监督评价,并有效克服传统方法评估不全面、受区域选择影响大的问题,使相干斑抑制性能得到更加客观稳健的全面评估。 | ||
搜索关键词: | 合成孔径雷达 图像 相干 噪声 抑制 性能 监督 评估 方法 | ||
【主权项】:
1.合成孔径雷达图像相干斑噪声抑制性能的非监督评估方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:步骤1、利用各项异性高斯核平行窗通过比率运算生成合成孔径雷达SAR图像的边缘强度映射dge strength map简称ESM与方向信息:采用带有θ方向的各向异性高斯核平行窗按照公式(1)计算各向异性高斯平行窗权重系数,然后生成合成孔径雷达SAR图像的边缘强度映射ESM与方向信息:带有θ方向的各向异性高斯核平行窗计算公式如下:
其中:rx=xcosθ-ysinθ,ry=xsinθ+ycosθ,x与y分别表示水平与垂直方向坐标,θ表示方向,k表示两个平行窗的间距,σx与σy分别表示x与y方向的标准差,rx,ry表示对x,y按照θ方向旋转后形成的新坐标;步骤2、获得合成孔径雷达SAR图像的边缘强度映射ESM阈值T:经步骤1获得合成孔径雷达SAR图像的边缘强度映射ESM与方向信息后,开始对边缘强度映射ESM图像进行多次重复阈值递减的阈值化处理,统计阈值化处理后的边缘强度映射ESM图像中连通像素点集合的个数,确定合成孔径雷达SAR图像区域划分的阈值T;步骤3、根据ESM阈值实现合成孔径雷达SAR图像边缘与非边缘区域的自动划分:将步骤2中获得的边缘强度映射ESM阈值T代入公式(2)中,即可获得合成孔径雷达SAR图像边缘区域与同质区域的自动划分;
其中,ψ若为非零的区域为即为边缘区域,ψ若为零的区域就视为为同质区;步骤4、利用非极小值抑制方法从合成孔径雷达SAR图像边缘区域提取细化边缘;步骤5、获得等效视数ENL估计和局部边缘保持指数EKI估计:经步骤4在合成孔径雷达SAR图像区域划分基础上,非边缘区域内各像素局部ENL估计要通过加窗实现,对像素C(m,n)施加大小为N的窗R,计算像素C(m,n)的局部ENL估计;利用非极小值抑制方法获得合成孔径雷达SAR图像细化边缘基础上,采用公式对坐标为(x,y)的任意一个边缘像素估计其局部EKI;步骤6、利用统计方法将各像素局部ENL与EKI估计形成对比曲线,完成SAR图像基于ENL与EKI参数的相干斑抑制性能的评估:经步骤5获得的大量局部ENL与EKI估计值,利用统计方法获得不同抑斑算法下抑斑SAR图像ENL与EKI参数的对比分布,进而对这两类指标进行全面且直观的总体评估。
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