[发明专利]一种结合极化分解向量统计分布的极化SAR图像滤波方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，可以用于极化SAR图像的相干斑抑制。 具体是一种结合极化分解向量统计分布的极化SAR图像滤波方法。

背景技术

极化合成孔径雷达(Pol-SAR)是在SAR的基础上发展来的，它获得的目 标信息更为丰富，在军事和民事领域都得到了广泛的应用。但是，极化SAR 图像中存在相干斑噪声，这给后续的图像解译和分析带来了困难，所以， 首先就是要对极化SAR图像进行降斑处理。

目前，有很多的极化SAR降斑方法，具有代表性的有极化白化滤波 (PWF)，极化精致Lee滤波等方法，这些方法虽然对极化SAR图像有一 定的降斑效果，但是在边缘，线条等领域丢失了很多细节，使得图像变得 模糊不清。最近几年有很多学者将非局部的思想引入到极化SAR降斑中， 提出了很多的方法，如杨健等人提出的极化SAR的非局部均值滤波 ------Pretest方法，该方法是利用图像的相似块计算权值，该方法很好的利 用了图像的结构信息，对图像也有一定的降斑效果，但是经降斑后的图像 丢失了很多的小细节，如目标点，细线条等，边缘处了也出现了模糊现象。

发明内容

本发明的目的是针对以上问题，提出一种结合极化分解向量统计分布 的极化SAR图像滤波方法，主要解决现有的滤波算法在对图像滤波时不能 很好的保持图像的细节信息和散射特性的问题。

本发明的技术方案是，一种结合极化分解向量统计分布的极化SAR图 像滤波方法，包括如下步骤：

步骤一：输入极化SAR数据的相干矩阵T；

步骤二：对相干矩阵T进行混合四分量分解，即HPD分解，每一个像 素点分成四种散射类型，即：表面散射ps，偶次散射pd，体散射pv和螺旋 散射ph，每一个像素点的散射特性用一个3×1向量表示，则像素点i的散射 特性为：vec_i＝[ps_i,pd_i,pv_i+ph_i]；

步骤三：利用非局部技术，求得每一个像素点i和其邻域内其他像素点 j的权值w(i,j)；

步骤四：根据极化SAR数据的极化分解向量的分布特性，求得极化相 似性的度量公式及阈值，进而找到每一个像素点i在其邻域窗内相似性像素 点，对权值进行修改，得到最终的权值公式；

步骤五：利用最终的权值公式对每一个像素点进行估计，得到整个极化SAR图像滤波后的相干矩阵

步骤六：利用Pauli分解方法将滤波后的相干矩阵合成伪彩图。

上述步骤二包括如下步骤：

201：将相干矩阵T进行去定向处理，得到去定向后的相干矩阵T⁰，