[发明专利]基于非局部均值算法的SAR图像相干斑抑制方法

权利要求书

1.基于非局部均值算法的SAR图像相干斑抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，输入待处理SAR图像，读取待处理SAR图像的灰度数据集；设置待处理SAR图像的邻域块大小为N×N，搜索域Ω大小为M×M，灰度差阈值为ts；N＜M；

步骤2，选取待处理SAR图像中的一个像素点i作为待处理像素，采用二值加权函数剔除待处理像素邻域块内与其灰度差别大的像素点，得到待处理像素i的自适应二值权值矩阵T_i；

步骤3，对于搜索域内的任一像素点j，j∈Ω，根据待处理像素i的自适应二值权值矩阵T_i，计算待处理像素i与搜索域内每个像素点的比率距离，进而得到待处理像素i的高斯核函数滤波参数h_i；

步骤4，根据待处理像素i与搜索域内每个像素点的比率距离及其对应的高斯核滤波参数h_i，计算待处理像素i的归一化系数z(i)；采用待处理像素i的归一化系数z(i)对搜索域内像素点进行归一化，得到对应的权重w_ij；

步骤5，采用搜索域内像素相对于待处理像素i的权重w_ij，对待处理像素i进行自适应非局部均值滤波处理，得到待处理像素i滤波后的像素灰度值x′_i；

步骤6，对待处理SAR图像中的所有像素点分别进行步骤2～5，得到滤波后的SAR图像，即完成对输入图像的相干斑抑制。

2.根据权利要求1所述的基于非局部均值算法的SAR图像相干斑抑制方法，其特征在于，N为奇数。

3.根据权利要求1所述的基于非局部均值算法的SAR图像相干斑抑制方法，其特征在于，所述采用二值加权函数剔除待处理像素邻域块内与其灰度差别大的像素点，具体为：采用一个二值加权函数：

其中，x_i表示待处理像素i的灰度值，x_l表示以像素i为中心的邻域内的一个像素点的灰度值；

则待处理像素i的自适应二值权值矩阵T_i的表达式为：T_i＝{t_il，l∈N_i}

其中，N_i表示中心像素i的邻域块。

4.根据权利要求1所述的基于非局部均值算法的SAR图像相干斑抑制方法，其特征在于，所述根据待处理像素i的自适应二值权值矩阵T_i，计算待处理像素i与搜索域内每个像素点的比率距离，具体为：

(a)计算待处理像素i的邻域块与搜索域内像素点j的邻域块之间的比率距离d″_ij：

其中，T_i表示待处理像素i的自适应二值权值矩阵，定义函数Ξ(t)＝max(t，1/t)，Y_i表示以像素i为中心的图像块，Y_j表示以像素j为中心的图像块，./表示点除，表示高斯加权欧式距离，α代表高斯核的标准差；

(b)对搜索域内的其余像素点，按照步骤(a)计算其与待处理像素i的比率距离。

5.根据权利要求2所述的基于非局部均值算法的SAR图像相干斑抑制方法，其特征在于，所述待处理像素i的高斯核函数滤波参数h_i的获取过程为：对搜索域内的所有像素与中心像素邻域块之间的比率距离按照从大到小进行排序，然后取位于中间位置的值即中值作为待处理像素i的高斯核函数滤波参数。

6.根据权利要求1所述的基于非局部均值算法的SAR图像相干斑抑制方法，其特征在于，步骤4中，根据待处理像素i与搜索域内每个像素点的比率距离及其对应的高斯核滤波参数h_i，计算待处理像素i的归一化系数z(i)，其计算公式为：

则像素j相对于中心像素i的权值w_ij的计算公式为：

且权重w_ij满足以下条件：

其中，d″_ij表示待处理像素i的邻域块与搜索域内像素点j的邻域块之间的比率距离。

7.根据权利要求1所述的基于非局部均值算法的SAR图像相干斑抑制方法，其特征在于，所述采用搜索域内像素相对于待处理像素i的权重w_ij，对待处理像素i进行自适应非局部均值滤波处理，其计算公式为：

其中，x′_i表示像素i经过自适应非局部均值滤波之后的灰度值，Ω表示搜索域，x_j为搜索域内的像素j的灰度值，w_ij表示像素j相对于待处理像素i的权值。