[发明专利]基于概率模型和NSDT的SAR图像去斑方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，更进一步涉及合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)图像去斑技术领域的一种基于概率模型和非下采样方向波变换(Nonsubsampled Directionlet，NSDT)的SAR图像去斑方法，本发明可用于去除SAR图像中的斑点噪声。

背景技术

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)是一种高分辨率的微波相干的成像雷达，具有全天候、全天时的成像特点，含有大量的信号特征。随着SAR图像处理技术的不断发展，已在军事领域和民用领域得到了广泛的应用。然而，SAR图像的相干成像机制导致图像一般受到斑点噪声的污染，对SAR图像后期处理带来困扰，因此，SAR图像去斑方法是SAR图像解译与分析的一个关键技术问题。

SAR图像去斑的关键在于滤除斑点噪声的同时，尽可能的保持图像的边缘和细节信息。随着多尺度几何分析(Multiscale Geometric Analysis，MGA)的发展，频域滤波的方法被广泛应用到了SAR图像的去斑当中，常用的频域滤波方法有小波(Wavelet)去斑，非下采样轮廓波(Nonsubsampled Contourlet，NSCT)去斑、非下采样方向波(Nonsubsampled Directionlet，NSDT)去斑等方法。

西安电子科技大学申请专利“基于邻域方向性信息的SAR图像降斑方法”(专利申请号：200910022866.1，公开号：CN101566688A)中提出了一种基于邻域方向性信息的SAR图像去斑方法。该专利申请利用非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet，NSCT)对图像分解，根据对数高斯分布和混合指数分布获得条件似然比，根据邻域方向性模型获得先验比，最后根据似然比和先验比获得缩减因子对分解出的高频子带进行缩减，将缩减变化后的系数进行重构得到去斑图像。该专利申请获得的去斑图像虽然能保持SAR图像的边缘和纹理细节，但是仍然存在的不足是，该专利申请去斑后的SAR图像中匀质区域仍有伪纹，而且去斑图像中仍会丢失一些边缘信息和纹理细节。

西安电子科技大学申请专利“基于非下采样方向波变换与融合的SAR图像去噪方法”(专利申请号：201310092935.2，公开号：CN103177428A)中提出了一种基于非下采样方向波变换与融合的SAR图像去噪方法。该专利申请将SAR图像分为匀质区域与目标区域，对图像进行非下采样方向波变换获得三组方向波系数，然后对三组方向波系数分别去噪，将去噪后的系数进行重构得到对应的三幅去噪图像，最后将三幅去噪图像进行融合得到最终去噪的SAR图像。该专利申请虽具有去噪后的SAR图像目标区域细节信息保持较好、匀质区域较平滑的优点，但是仍然存在的不足是，该专利申请没有充分考虑SAR图像的几何特征以及SAR图像在非下采样方向波变换域的统计特性，所以去斑后的SAR图像中的细节和边缘信息会有部分丢失。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提出了一种基于概率模型和NSDT的SAR图像去斑方法。本发明可以有效去除SAR图像中匀质区域像素点的斑点噪声，保持了SAR图像的边缘和细节信息。

为实现本发明目的的具体步骤包括如下：

(1)输入任选的一幅待去斑的SAR图像。

(2)非下采样方向波变换：

对输入的待去斑的SAR图像进行尺度为L的非下采样方向波变换，得到不同尺度下的高频子带系数及低频子带系数。

(3)对高频子带系数求标签掩码：

按照下式，得到不同尺度下高频子带系数的标签掩码：