[发明专利]一种基于两参数加权的多时相SAR影像滤波算法

说明书

一种基于两参数加权的多时相SAR影像滤波算法，包括步骤1)，对多时相SAR影像进行预处理，选定参考影像；步骤2)，以参考影像为基准对其他N‑1景SAR影像进行配准处理；步骤3)，将所有SAR影像分成4*4块，得到N*16个小图像块，评价每个小图像块的等效视数和平均梯度两参数指标，构建权重图；步骤4)，权重归一化，生成重建影像；步骤5)，对重建影像进行非局部高斯加权中值滤波，完成基于两参数加权的多时相SAR影像滤波。本发明基于配准技术对多时相SAR影像进行滤波处理，有效利用了同一区域多幅影像的信息，提高了不同区域之间的识别能力，改善了SAR影像质量。

技术领域

本发明涉及影像处理技术领域，尤其涉及一种基于两参数加权的多时相SAR(Synthetic Aperture Radar)影像滤波方法。

背景技术

合成孔径雷达SAR(Synthetic aperture radar)是一种工作在微波频段的主动式成像雷达，由于采用主动工作方式，因此具有全天时全天候的成像能力。合成孔径雷达系统所生成的SAR影像具有分辨率高、信息量大等优点，常被应用于国土资源调查、航空遥感、环境保护、减灾救灾等领域。

由于多个散射体同时被照射，使得雷达接收机接受到的信号产生一定的波动，从而使合成孔径雷达系统对目标散射系数的测量产生较大的偏差，最终以相干斑的形式表现在图像上。相干斑的存在破坏了SAR影像正确反映地物目标的散射特性，严重损坏了影像的质量，如何抑制相干斑噪声是提升SAR影像质量的关键。

随着我国航天事业的蓬勃发展，各行各业对遥感影像日益旺盛的需求促使SAR系统的功能已日趋完善，目前合成孔径雷达已经可以提供长时间序列的高质量影像数据，这为SAR影像滤波系统的发展提供了强有力的条件。

现有的滤波方式主要是基于单景SAR影像对相干斑噪声进行抑制，但是随着SAR卫星成像能力的不断提升，SAR卫星可以在短时间内获取长时间序列影像，如何利用多景影像最大程度还原某一地区的辐射信息已经成为了当前SAR影像滤波研究的新趋势，联合处理同一区域的多张图像可能比恢复单个图像提供更好的滤波结果，这为SAR影像的去噪领域开辟了新的方向。

发明内容

本发明的目的在于解决现有技术中的至少一部分技术问题，提供了一种基于两参数加权的多时相SAR影像滤波算法，对长时间序列影像进行处理提升SAR影像质量。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面，提供了一种基于两参数加权的多时相SAR影像滤波算法，所述方法包括：

对多时相SAR影像进行预处理，所述预处理包括配准处理；

以所述多时相影像中的一副影像作为参考影像，以所述参考影像为基准对N-1幅卫星拍摄的多时相影像进行配准处理；

目前SAR影像的配准方法有：基于区域灰度值的配准方法和基于特征的配准方法。影像配准包括关键点的检测、特征描述、关键点匹配、误匹配点剔除；

基于区域灰度值的配准方法对噪声敏感，而且算法准确性受目标形变影响过大；

基于特征的配准方法具有较高的配准正确率，因为SAR影像成像情况复杂，又有斑点噪声的存在；

我们采用了一种适合SAR影像的影像梯度算法，用比值法代替差值法来消除SAR影像边缘的乘性噪声，即比值梯度法，使SIFT算法对SAR影像同样适用。

本发明第二方面，提供了一种基于两参数加权的多时相SAR影像滤波算法，所述方法包括：

平均梯度(AVG)就是一幅图像的梯度图上所有点的均值。它反映了图像中的微小细节反差和纹理变化特征，同时也能反映出图像的清晰度。一般来说平均梯度越大，图像层次也就越丰富，变化就越多，图像也就越清晰。所以我们可以把平均梯度当做影像模糊程度的评价标准，其数学表达式为：