[发明专利]一种基于BM3D的SAR图像相干斑抑制方法

权利要求书

1.一种基于BM3D的SAR图像相干斑抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)对L视SAR图像进行自然对数变换：

对输入的L视SAR图像I₀或经过对SAR的原始数据进行L视成像得到的L视SAR图像I₀进行自然对数变换，得到视数为L的对数域SAR图像I₁，L≥1；

(2)对对数域SAR图像I₁进行预处理：

(2.1)对对数域SAR图像I₁进行相干斑噪声均值偏置，得到相干斑噪声均值为零的对数域SAR图像I₂；

(2.2)计算对数域SAR图像I₂中各像素点像素值的最大值并通过对I₂进行归一化，得到取值范围为[0,1]的归一化对数域SAR图像I₃；

(3)计算归一化对数域SAR图像I₃中相干斑噪声的标准差σ：

对归一化对数域SAR图像I₃进行小波变换，得到低频子带小波系数LL、水平高频子带小波系数HL、垂直高频子带小波系数LH和对角高频子带小波系数HH，并通过HH计算I₃中的相干斑噪声的标准差σ；

(4)采用BM3D算法对归一化对数域SAR图像I₃进行相干斑抑制：

(4.1)以对数域SAR图像I₃坐标为(0,0)的点x为起始像素点，并选取x周围k×k个像素点组成图像块P，k＞1，然后将在x周围n×n个像素点组成的区域内搜寻到的与P相似的m个图像块Q组成相似块组G(P)，n＞k＞1，m≥1，G(P)的表达式为：

G(P)＝{Q:d(P,Q)≤τ^step1}

其中，d(P,Q)为图像块P和与P相似的图像块Q之间的欧式距离，τ^step1为衡量相似度的阈值；

(4.2)将相似块组G(P)堆叠成三维数组G(P)_3D，并对G(P)_3D进行协同硬阈值滤波，得到滤波结果

其中T_3Dhard和T^-1_3Dhard分别为三维小波变换和三维小波反变换，γ为硬阈值处理，λ_3D为阈值；

(4.3)将恢复为m个二维图像块组，并放回到G(P)在图像I₃中对应的位置，得到G(P)的基本去噪结果再对进行聚集，得到图像I₃的基本去噪图像I_basic：

其中，x_m为相似块组G(P)中的第m个相似块，为x_m的特征函数，ω^basic为x_m的权重：

其中，N_har为γ(T_3Dhard(G(P)))中非零元素的个数；

(4.4)以基本去噪图像I_basic坐标为(0,0)的点x为起始像素点，并选取x周围k×k个像素点组成图像块S，然后将在x周围n×n个像素点组成的区域内搜寻到的与S相似的l个图像块T组成相似块组G^basic(S)，l≥1，并在图像I₃中的相同位置取l个图像块组成相似块组G^wie(S)，G^basic(S)的表达式为：

G^basic(S)＝{Q:d(S,T)≤τ^step2}

其中，d(S,T)为图像块S和与S相似的图像块T之间的欧式距离，τ^step2为衡量相似度的阈值；

(4.5)将相似块组G^wie(S)堆叠成三维数组G^wie(S)_3D，对G^wie(S)_3D进行协同维纳滤波，得到滤波结果为

其中，和分别为三维小波变换和三维小波反变换，ω^wie为维纳滤波系数：

(4.6)将恢复为l个二维图像块组，并放回到G^wie(S)在图像I₃中对应的位置，得到G^wie(S)的基本去噪结果再对进行聚集，得到图像I₃相干斑抑制后的对数域SAR图像I₄，公式为：

其中，x_l为相似块组G^basic(S)中的第l个相似块，是x_l的特征函数；

(5)对对数域SAR图像I₄进行反变换：

(5.1)对对数域SAR图像I₄中的每个像素点的像素值乘以得到反归一化SAR图像I₅；

(5.2)对反归一化SAR图像I₅进行自然指数变换，得到指数域SAR图像I₆；

(5.3)将指数域SAR图像I₆中像素值超过255的像素点的像素值设置为255，得到L视SAR图像I₀的抑斑图像I_result。