本發(fā)明涉及全極化合成孔徑雷達(dá)圖像處理領(lǐng)域，特別涉及一種全極化合成孔徑雷達(dá)圖像斑點(diǎn)噪聲濾波方法。

背景技術(shù)：

全極化合成孔徑雷達(dá)的圖像有很強(qiáng)的乘性噪聲。如果不進(jìn)行降噪濾波的話，對后續(xù)進(jìn)行的極化目標(biāo)分解、地物分類和物理參數(shù)估計(jì)造成不利影響。常用的boxcar濾波器在均勻區(qū)域可以取得很大的降噪效果，但是在非均勻區(qū)域會模糊邊緣信息和消除細(xì)小特征。Lee提出的改進(jìn)的Lee濾波器使用8種非正方形的窗和濾波窗內(nèi)的邊緣形狀信息進(jìn)行匹配，然后使用所選擇的非正方形窗內(nèi)的點(diǎn)和中心點(diǎn)一起進(jìn)行濾波(參見文獻(xiàn)[1]：J.S.Lee,M.R.Grunes,and G.De Grandi,“Polarimetric SAR speckle filtering and its implication for terrain classification,”IEEE Trans.Geosci.Remote Sens.,vol.37,no.5,pp.2363–2373,Sep.1999.)。改進(jìn)的Lee濾波器在邊緣保持能力上有提高，但是和boxcar濾波器相比由于只選了窗內(nèi)大約一半的點(diǎn)進(jìn)行濾波，所以降噪效果下降。由于改進(jìn)的Lee濾波器只是粗略地根據(jù)功率信息對8種非正方形窗和濾波窗內(nèi)的邊緣性狀信息進(jìn)行匹配，來達(dá)到選點(diǎn)的目的，所以選出來的點(diǎn)的極化散射機(jī)制很可能與中心點(diǎn)的極化散射機(jī)制不一致，這樣會破壞濾波后的中心點(diǎn)的極化散射機(jī)制。另外，改進(jìn)的Lee濾波器只使用8種非正方形的窗不能代表所有的形狀，所以不能精確地保存濾波窗內(nèi)的形狀信息。

安文韜等(參見文獻(xiàn)[2]：W.T.An,W.J.Zhang,J.Yang,W.Hong,and F.Cao,“On the similarity parameter between two targets for the case of multi-look polarimetric SAR,”Chinese J.Electron.,vol.18,no.3,pp.545–550,Jul.2009.)提出了極化散射相似性參數(shù)測量兩個分布目標(biāo)的極化散射特征的相似性。由于極化散射相似性參數(shù)與散射功率無關(guān)，相當(dāng)于丟棄了散射功率。然而，散射功率是描述紋理或邊緣信息的重要參數(shù)。王文光等(參見文獻(xiàn)[3]：王文光，極化SAR信息處理技術(shù)研究，博士論文，北京航空航天大學(xué)，2007年，北京)把一個測量兩個目標(biāo)功率相似的參數(shù)加到極化散射相似性參數(shù)中形成了新的參數(shù)，可以全面描述兩個目標(biāo)的相似性。但是王文光等提出的參數(shù)在描述兩個目標(biāo)的相似性時(shí)會出現(xiàn)模糊。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于針對目前全極化合成孔徑雷達(dá)圖像的斑點(diǎn)噪聲濾波方法存在的上述問題，提出一種可以保持極化散射機(jī)制和精確保持邊緣信息的降噪方法。該方法分別使用極化散射相似性參數(shù)和功率相似性參數(shù)測量中心點(diǎn)和滑動窗內(nèi)其他點(diǎn)的極化散射相似性和功率相似性，然后僅選擇極化散射相似性的值高的同時(shí)功率相似性的值高的點(diǎn)參與中心點(diǎn)的濾波，這樣可以保證濾波后的中心點(diǎn)的極化散射特性不被破壞，同時(shí)還可以保存邊緣信息。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種全極化合成孔徑雷達(dá)圖像的斑點(diǎn)噪聲的濾波方法，所述方法包括：

步驟1)獲得全極化合成孔徑雷達(dá)圖像每個點(diǎn)的自相關(guān)矩陣T；

步驟2)為圖像設(shè)置一個滑動窗，滑動窗可以為任意的形狀和大??；

步驟3)分別計(jì)算圖像中心點(diǎn)和滑動窗內(nèi)其它點(diǎn)的極化散射相似性參數(shù)和功率相似性參數(shù)；

步驟4)分別確定兩個參數(shù)對應(yīng)的閾值α₁和α₂；從滑動窗內(nèi)選擇同時(shí)滿足極化散射相似性參數(shù)r₁大于閾值α₁和功率相似性參數(shù)r₂大于閾值α₂的點(diǎn)；

步驟5)基于步驟4)選出的點(diǎn)，使用最小均方誤差濾波器濾波，得到濾波后的中心點(diǎn)的自相關(guān)矩陣

上述技術(shù)方案中，如果原始數(shù)據(jù)為散射矩陣S的形式，則步驟1)的具體過程為：

S表示為：

其中，下標(biāo)HV表示使用豎直極化發(fā)射電磁波并使用水平極化接收電磁波，下標(biāo)HH表示使用水平極化發(fā)射電磁波并使用水平極化接收電磁波，下標(biāo)VH表示使用水平極化發(fā)射電磁波并使用豎直極化接收電磁波，下標(biāo)VV表示使用豎直極化發(fā)射電磁波并使用豎直極化接收電磁波；

Pauli基下的散射矢量k_p定義為：

其中，上標(biāo)t表示矩陣轉(zhuǎn)置；由散射矢量k_P可以得到自相關(guān)矩陣T：

其中，<·>表示進(jìn)行時(shí)間平均和空間平均，上標(biāo)*表示取復(fù)共軛。

上述技術(shù)方案中，所述滑動窗為7×7的正方形滑動窗。

上述技術(shù)方案中，所述步驟3)的具體過程為：

設(shè)中心點(diǎn)的自相關(guān)矩陣為T₀，窗內(nèi)第i個點(diǎn)的自相關(guān)矩陣為Ti；則中心點(diǎn)與第i個點(diǎn)的極化散射相似性參數(shù)r₁表示為：

其中，||·||_F表示Frobenius范數(shù)；

中心點(diǎn)與窗內(nèi)第i個點(diǎn)的功率相似性參數(shù)r₂表示為：

其中，P₀表示中心點(diǎn)的散射功率，P_i表示第i個點(diǎn)的散射功率；散射功率等于自相關(guān)矩陣T的跡。

上述技術(shù)方案中，所述步驟5)的具體過程為：

對于滑動窗的中心點(diǎn)的自相關(guān)矩陣T₀，進(jìn)行最小均方誤差濾波，表示為：

其中，表示濾波后的中心點(diǎn)的自相關(guān)矩陣；表示所選點(diǎn)的自相關(guān)矩陣的均值，b為濾波權(quán)重；b由下式計(jì)算得到：

其中，和Var(z)是所選點(diǎn)的功率的均值和方差，η_v是噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差；η_v是圖像視數(shù)N的函數(shù)，且

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：本發(fā)明的方法分別檢驗(yàn)滑動窗內(nèi)的點(diǎn)和中心點(diǎn)的極化散射相似性參數(shù)和功率相似性參數(shù)，選擇極化散射相似性參數(shù)值大并且功率相似性參數(shù)值大的點(diǎn)參與中心點(diǎn)的濾波。這樣保證了中心點(diǎn)的極化散射特性不被破壞，邊緣信息也不被破壞。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的全極化合成孔徑雷達(dá)圖像斑點(diǎn)噪聲濾波方法的流程圖；

圖2是原始數(shù)據(jù)的功率圖；

圖3是boxcar濾波器濾波后的功率圖；

圖4是改進(jìn)的Lee濾波器濾波后的功率圖；

圖5是本發(fā)明的濾波方法濾波后的功率圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和實(shí)際的全極化合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)對本發(fā)明做進(jìn)一步說明。

本發(fā)明的全極化合成孔徑雷達(dá)圖像斑點(diǎn)噪聲濾波方法，使用分別極化散射相似性參數(shù)和功率相似性參數(shù)保證被濾波點(diǎn)的極化散射機(jī)制和邊緣信息不被破壞。

如圖1所示，一種全極化合成孔徑雷達(dá)圖像的斑點(diǎn)噪聲的濾波方法，所述方法包括：

步驟1)獲得全極化合成孔徑雷達(dá)圖像每個點(diǎn)的自相關(guān)矩陣T；

如果原始數(shù)據(jù)為散射矩陣S的形式，需要先變成Pauli基下的散射矢量，然后得到自相關(guān)矩陣T形式的數(shù)據(jù)。散射矩陣S可以表示為

其中，下標(biāo)HV表示使用豎直極化發(fā)射電磁波并使用水平極化接收電磁波，下標(biāo)HH表示使用水平極化發(fā)射電磁波并使用水平極化接收電磁波，下標(biāo)VH表示使用水平極化發(fā)射電磁波并使用豎直極化接收電磁波，下標(biāo)VV表示使用豎直極化發(fā)射電磁波并使用豎直極化接收電磁波。

Pauli基下的散射矢量k_p定義為：

其中，上標(biāo)t表示矩陣轉(zhuǎn)置；由散射矢量k_P可以得到自相關(guān)矩陣T：

其中，<·>表示進(jìn)行時(shí)間平均和空間平均，上標(biāo)*表示取復(fù)共軛。

步驟2)設(shè)置一個滑動窗，窗的大小可以為任意的形狀和大小，優(yōu)選的，設(shè)置為7×7的正方形滑動窗；

步驟3)分別計(jì)算中心點(diǎn)和窗內(nèi)其它點(diǎn)的極化散射相似性參數(shù)和功率相似性參數(shù)；

設(shè)中心點(diǎn)的自相關(guān)矩陣為T₀，窗內(nèi)第i個點(diǎn)的自相關(guān)矩陣為Ti；則中心點(diǎn)與第i個點(diǎn)的極化散射相似性參數(shù)r₁可以表示為：

其中，||·||_F表示Frobenius范數(shù)。

中心點(diǎn)與窗內(nèi)第i個點(diǎn)的功率相似性參數(shù)r₂可以表示為：

其中，P₀表示中心點(diǎn)的散射功率，P_i表示第i個點(diǎn)的散射功率；散射功率等于自相關(guān)矩陣T的跡。

步驟4)分別確定兩個參數(shù)對應(yīng)的閾值α₁和α₂；從窗口內(nèi)選擇同時(shí)滿足極化散射相似性參數(shù)r₁大于閾值α₁和功率相似性參數(shù)r₂大于閾值α₂的點(diǎn)；

步驟5)基于步驟4)選出的點(diǎn)，使用最小均方誤差濾波器濾波，得到濾波后的中心點(diǎn)的自相關(guān)矩陣

對于滑動窗的中心點(diǎn)的自相關(guān)矩陣T₀，進(jìn)行最小均方誤差濾波，表示為：

其中，表示濾波后的中心點(diǎn)的自相關(guān)矩陣；表示所選點(diǎn)的自相關(guān)矩陣的均值，b為濾波權(quán)重；b可以由下式計(jì)算得到：

其中，和Var(z)是所選點(diǎn)的功率的均值和方差，η_v是噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差；η_v是圖像視數(shù)N的函數(shù)，且至此，求出了濾波后的中心點(diǎn)的自相關(guān)矩陣

下面使用實(shí)際的全極化合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)驗(yàn)證本發(fā)明的降噪濾波方法在降低噪聲和保持邊緣信息方面的有效性，以及相比于boxcar濾波器和改進(jìn)的Lee濾波器有更好的表現(xiàn)。所使用的數(shù)據(jù)是L波段AIRSAR采集的舊金山地區(qū)的數(shù)據(jù)，這里僅使用了場景的一小部分。本發(fā)明的濾波方法的兩個閾值取0.5。圖2顯示的是原始數(shù)據(jù)的散射功率，可以看出原始數(shù)據(jù)呈現(xiàn)很強(qiáng)的“顆粒性”的噪聲。兩個特殊區(qū)域被選取，區(qū)域1是海洋區(qū)域，代表均勻區(qū)域，計(jì)算其等效視數(shù)來評估降噪情況；區(qū)域2是建筑物區(qū)域，代表非均勻區(qū)域，計(jì)算其邊緣保持指數(shù)來評估邊緣保持情況。等效視數(shù)越大表明濾波器的降噪效果越好。邊緣保持指數(shù)越大表明濾波器的邊緣保持能力越強(qiáng)。一個好的濾波器應(yīng)當(dāng)能取得大的等效視數(shù)和邊緣保持指數(shù)。圖3是7×7的boxcar濾波器濾波后的散射功率的結(jié)果，可以看出boxcar濾波器雖然降噪效果較好，但是會模糊邊緣信息并造成分辨率下降。圖4是7×7的改進(jìn)的Lee濾波器的結(jié)果，可以看出其降噪效果不如boxcar濾波器，但是邊緣信息保持能力顯著提升。圖5是7×7的本發(fā)明提出的濾波方法濾波后的散射功率的結(jié)果，可以看出相比于改進(jìn)的Lee濾波器，本發(fā)明的濾波方法在降噪和邊緣信息保持能力上均有提升。表1是使用不同的濾波器，統(tǒng)計(jì)區(qū)域1的等效視數(shù)和區(qū)域2的邊緣保持指數(shù)的結(jié)果。從表中可以看出，在區(qū)域1本發(fā)明的濾波方法可以取得僅次于boxcar濾波器的等效視數(shù)；在區(qū)域2，本發(fā)明的濾波方法可以取得僅次于原始數(shù)據(jù)的邊緣保持能力。

表1