[发明专利]一种基于邻域自适应空间滤波方法

说明书

本发明公开了一种基于邻域自适应空间滤波方法，步骤包括：步骤1：初始化输入影像的每个像素点，获取对应窗口像素值；步骤2：由小到大排序，获取上四分位像素点和下四分位像素点；步骤3：以上四分位像素点和下四分位像素点作为约束条件进行自适应邻域扩展，将获得的自适应区域为邻域信息进行自适应滤波，得到滤波影像，计算自适应区域所有像素点的坐标及其种子像素值的方差；步骤4：得到滤波影像和种子像素点的方差，判断条件是否成立；步骤5：重复步骤3‑步骤‑4，迭代计算，直到所有像素点满足判断条件，并将获取的最后一次滤波影像作为最终滤波影像。本发明的方法，保持图像边缘细节信息，清晰度高。

技术领域

本发明属于遥感影像变化检测邻域技术领域，涉及一种基于邻域自适应空间滤波方法。

背景技术

随着遥感卫星及航空航天遥感技术的迅速发展，高分影像的空间分辨率和时间分辨率大幅度提升，通过对遥感影像数据的分析和快速处理，可有效地获取地表变化信息，对探索地表变化情况提供数据支持，对城市变化、精准农业、地质灾害等方面提供重要的科学依据。一方面随着影像分辨率的提高，使获取地物信息的能力增强，但另一方面发现不同时期新旧影像微噪声多，不同地物之间光谱相互重叠，使得地物类间方差变大。

对此，传统滤波方法在滤掉椒盐噪声的同时，也使得不同地物之间混合，边界处模糊不清，大大降低了变化检测结果的可靠性和精确度。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于邻域自适应空间滤波方法，解决了现有技术的滤波方法在滤掉椒盐噪声的同时，使得不同地物之间混合，边界处模糊不清，大大降低了变化检测结果可靠性和精确度的问题。

本发明所采用的技术方案是，一种基于邻域自适应空间滤波方法，按照以下步骤实施：

步骤1：初始化输入影像的每个像素点，获取对应窗口像素值；

步骤2：统计得到的每个像素值，并由小到大进行排序，获取上四分位像素点Up_quartile_pixel和下四分位像素点Low_quartile_pixel；

步骤3：针对每个像素点为种子像素点Pixel，以上四分位像素点和下四分位像素点作为约束条件进行自适应邻域扩展，如果Pixel的值满足条件Low_quartile_pixel≤Pixel≤Up_quartile_pixel，则将满足条件的所有像素点标记为自适应区域，将获得的自适应区域为邻域信息进行自适应滤波，得到滤波影像，计算自适应区域所有像素点的坐标及其种子像素值Pixel的方差Std_n；

步骤4：将步骤3得到的滤波影像中的每个像素点为种子像素点，以步骤3中记录的坐标点作为扩展点坐标进行自适应滤波，得到滤波影像和种子像素点的方差Std_(n+1)，判断||Std_(n+1)-Std_n||≤ε是否成立，其中，n∈N⁺,ε是任意小数，若成立，则该种子点不参与下次滤波；

若不成立，该种子点下次继续参与滤波，直到||Std_(n+1)-Std_n||≤ε成立；

步骤5：将步骤4中得到的滤波影像重复上述步骤3-步骤-4的操作，迭代计算，直到所有像素点满足判断条件后，迭代停止，并将获取的最后一次滤波影像作为最终滤波影像。

本发明的有益效果是，能够在有效减少噪声的同时，保持图像边缘等细节信息，保持不同类别地物之间的清晰度，提高了类内同质度，自动化程度明显提高。

附图说明

图1是本发明方法的流程示意图；