[发明专利]一种激光主动成像的图像噪声抑制方法

说明书

本发明涉及一种激光主动成像的图像噪声抑制方法，属于图像噪声抑制方法。采用不同尺度结构元素，分别对激光主动成像的图像进行形态开‑闭和形态闭‑开滤波运算，根据图像局部区域的匀质性，将多尺度形态学滤波结果融合；多尺度形态学的图像去噪是将各个尺度结构元素的形态滤波结果进行加权平均。本发明基于形态学的滤波方法易于硬件逻辑结构实现，具有能实时处理和较好地保持图像边缘，采用多个尺度的结构元素进行形态学滤波去噪，利用图像局部区域的匀质性，作为各尺度结构元素滤波图像的融合依据，可以获得更好的激光图像去噪效果。可以应用于激光主动成像系统、合成孔径雷达、红外医学成像等存在散斑噪声的图像去噪场合。

技术领域

本发明涉及一种图像噪声抑制方法，特别涉及一种利用图像区域匀质性对多尺度形态学滤波结果进行融合的激光图像去噪方法。

背景技术

近年来，激光主动成像技术迅速发展起来，因为该技术能提供更加稳定、清晰的目标图像，能够为准确描述目标几何形状提供更丰富的信息,所以在雷达侦察、目标探测与跟踪、精确制导等军事领域具有广泛的应用前景。然而,激光照射下的目标图像会受到激光散斑的调制,散斑噪声的存在使图像的质量严重下降,这必然影响对目标的识别及跟踪精度,所以研究适用于激光图像中散斑噪声的噪声抑制方法具有重要的实用价值。

散斑噪声为信号相关噪声,本质上是非线性的,比加性噪声难去除。国内外学者提出了各种各样的图像滤波算法。经典的算法有Lee、Kuan、SBF以及小波滤波等，这些方法在抑制散斑噪声的同时，很多边缘细节信息也受到了损失。非局部均值滤波(NLM)能够充分利用整幅图像中蕴含的信息，在有效抑制噪声的同时很好地保留图像的纹理结构，但其执行计算复杂度较大，算法运行速度较慢。

基于形态学的滤波方法易于硬件逻辑结构实现，具有能实时处理和较好地保持图像边缘的优点，但传统的形态学滤波算法用于激光图像去噪时，其噪声压缩能力较差，所以如果能对传统形态学滤波算法进行改进，就可以在保持图像边缘的前提下，提高激光图像中的散斑噪声抑制能力。

发明内容

本发明提供一种激光主动成像的图像噪声抑制方法，结合激光图像特点，提出了一种多尺度形态学滤波方法，将激光图像在多个尺度下进行形态学滤波处理，然后充分利用大尺度结构元素滤波效果强和小尺度结构元素保持边缘细节清晰的优势,根据计算的图像区域匀质性系数，将不同尺度下的形态学滤波结果融合，达到既能抑制噪声又能保持图像边缘的目的。

本发明采取的技术方案是，包括下列步骤：

(一)、采用不同尺度结构元素，分别对激光主动成像的图像进行形态开-闭和形态闭-开滤波运算；

选取不同尺度的“disk”结构元素，半径分别为d₁、d₂……d_n，结构元素用B_d(i)表示，B_d(1)为半径为d₁的“disk”结构元素，B_d(2)为半径为d₂的“disk”结构元素，以此类推；设F(x,y)为输入信号，S(x,y)为输出信号，利用结构元素B_d(i)对输入信号作形态开-闭和形态闭-开运算，运算结果分别表示为OC_d(i)(x,y)、CO_d(i)(x,y)；

将形态开-闭和形态闭-开运算结果相结合：

其中，代表形态学开运算，代表形态学闭运算，OCCO_d(i)(x,y)代表利用半径为d_i的“disk”结构元素进行形态开-闭和形态闭-开运算相结合的滤波结果图像；

(二)根据图像局部区域的匀质性，将多尺度形态学滤波结果融合；