[发明专利]基于比值分布的SAR图像非局部降斑方法

摘要

本发明公开了一种基于比值分布的SAR图像非局部降斑方法,主要解决现有非局部降斑方法中相似性权值计算不准确的问题，实现过程是1.输入SAR图像，初始化参数；2.对输入SAR图像每个像素，用比值分布算出与其邻域像素的比值距离dt1；3.计算出相邻像素间的先验距离dt2；4.根据距离dt1和dt2，算出与其邻域的每个像素点的相似度权值；5.对中心像素加权平均，得到中心像素估计值；6.重复步骤2～5，遍历整个图像，得到估计图像；7.重复步骤3～6，到迭代终止，得到最终降斑图像。本发明利用SAR图像的乘性斑点特性，采用比值距离和先验距离，并通过迭代的方式提高图像块的相似性度量的准确性，在有效滤除SAR图像斑点噪声的同时，较好保持了边缘、纹理等细节信息。

主权项

一种基于比值分布的SAR图像非局部降斑方法，其特征在于，包括有如下步骤：(1).输入一个L视数的合成孔径雷达图像令其初始化迭代次数i＝1，把输入图像作为初始估计图像(2).从输入的合成孔径雷达图像中取其任意的像素点vs，以像素点vs为中心的像素块称为中心像素块以像素点vs邻域的像素点vt为中心的像素块称为邻域像素块计算出中心像素块和邻域像素块之间比值距离dt1；(3).计算估计图像里相邻像素间的先验距离dt2：若i＝1，从初始估计图像中取像素点以像素点为中心的像素块称为中心估计块以像素点邻域的像素点为中心的像素块称为邻域估计块计算出中心估计块与其邻域估计块之间的先验距离dt2；若i＞1，从i‑1次迭代得出的估计图像中取像素点以像素点为中心的像素块称为中心估计块以像素点邻域的像素点为中心的像素块称为邻域估计块计算出中心估计块与其邻域估计块之间的先验距离dt2；(4).根据比值距离dt1和先验距离dt2计算其邻域中的每一个点vt的第i次迭代的权值ws，ti；(5).对邻域内的每一个点加权平均后估计图像中的像素点(6).对于输入的整个合成孔径雷达图像中的每一个像素点，重复步骤(2)～(5)，遍历整个合成孔径雷达图像得到第i次迭代的估计图像(7).若迭代次数i＜n，n为给定的迭代终止次数，则重复步骤(3)～(6)，进入下一次迭代；若i＝n，则迭代终止，并输出第i＝n次迭代的估计图像作为最终的降斑图像。