[发明专利]基于混合块相似性的极化SAR图像降斑方法

摘要

本发明公开了一种基于混合块相似性的极化SAR图像降斑方法，属于图像处理技术领域，实现过程是：输入极化SAR协方差矩阵数据，构造其每个点的形状自适应块；对极化SAR数据的每一个点，计算其搜寻区域内所有点的同质相似性权值和结构相似性权值，得到混合相似性权值；通过加权平均，得到极化SAR数据每一个点的协方差矩阵的估计值，经过Pauli分解得到极化SAR图像的去斑图像。本发明通过结合同质相似性权值和结构相似性权值引入了混合相似性权值，能够较准确的选取相似集合，解决了Pretest filter方法不能很好的平衡细节信息保持和斑点噪声抑制的问题。能够提高极化SAR图像的降斑能力，并且能够较好的保持细节信息，可用于对极化SAR图像的降斑处理。

主权项

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。