[发明专利]一种基于改进非局部均值的非下采样Shearlet降斑方法

说明书

本发明涉及一种基于改进非局部均值的非下采样Shearlet降斑方法，包括以下步骤：S1.将SAR图像进行对数变换；S2.分解成低通滤波图像和高通滤波图像；S3.带通滤波处理；S4.使用改进的非局部均值滤波算法处理变换图像，得到降斑图像；S5.将得到的低通滤波图像和降斑图像进行重构；S6.对重构图像指数变换。本发明利用具有最优的稀疏表示的剪切波来处理同样具有极好稀疏性的高分三SAR图像，并且采用非下采样Shearlet变换代替传统的Shearlet变换，避免了由于采样操作造成的频谱混叠现象，有效的利用了剪切波的良好的方向性，有效的保留了图像的边缘细节部分。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于改进非局部均值的非下采样Shearlet降斑方法。

背景技术

高分三号是世界上成像模式最多的合成孔径雷达(SAR)卫星，具有12种成像模式，而且它能同时发射、接收水平波和垂直波，是我国首颗多极化SAR卫星。高分三号卫星的投入使用，填补了民用高分辨率合成孔径雷达卫星的空白，标志着高分专项全天时全天候对地观测能力初步形成，对服务经济社会发展、保障国家安全和民生安全具有重要意义。但是由于相干成像机理，导致高分三SAR图像也会产生亮暗相间的斑点，严重影响图像的解译，所以能否有效地滤除图像的斑点并同时保留边缘信息显得尤为重要。

高分三号卫星由于成像模式多，分辨率高导致形成的高分三SAR图像的边缘、点、纹理等信息异常明显，说明高分三SAR图像具有良好的稀疏性。传统的Lee滤波、Kuan滤波、GammaMAP滤波没有考虑到图像的稀疏性，不适合处理具有明显稀疏性的高分三SAR图像。

Shearlet具有最优的稀疏表示和最完备的数学理论，所以使用Shearlet来处理高分三SAR图像的降斑。但是传统Shearlet变换中采样操作会造成频谱混叠，导致一个方向上出现几个方向上的信息，严重破坏了剪切波的良好的方向性。

传统非局部均值滤波利用图像本身所具有的的冗余性，并且考虑了尽可能多的图像的相似性结构信息，但是存在图像细节平滑过度，权值分配容易受到斑点影响的问题。

发明内容

为了解决采用传统非局部均值滤波降斑效果不明显的问题，本发明提供了一种基于改进非局部均值的非下采样Shearlet降斑方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

一种基于改进非局部均值的非下采样Shearlet降斑方法，包括以下步骤：

步骤一、将SAR图像进行对数变换，得到转换图像；

步骤二、将所述转换图像分解成一个低通滤波图像和一个高通滤波图像

步骤三、先在伪极化格上对高通滤波图像进行离散傅里叶变换产生矩阵再对该矩阵进行带通滤波处理，然后将带通滤波处理后的结果做二维逆傅里叶变换，得到变换图像；

步骤四、使用改进的非局部均值滤波算法处理变换图像，得到降斑图像；改进的非局部均值滤波算法为：

式(1)中：NL[V](i)为降斑结果；f_k(i,j)为加权核函数，i，j为任意像素点；

式(2)中，h为平滑参数，N为滤波参数；

式(3)中：Ni与Nj分别表示以像素i和像素j为中心的方形邻域；α为高斯加权的标准差，α＞0，||·||₂为范数；

步骤五、将得到的低通滤波图像和降斑图像进行Shearlet重构；

步骤六、对Shearlet重构后的图像进行指数变换，得到降斑后的图像。