[发明专利]基于SWT域改进粒子滤波的SAR图像降斑方法

摘要

本发明公开了一种基于SWT域改进粒子滤波的SAR图像降斑方法，主要解决现有DWT域基本粒子滤波方法存在的统计建模精度低以及降班后图像边缘和纹理模糊等问题。其实现过程是：(1)将待降斑的空域图像变换到平稳小波域，并提取不同变换尺度和水平、垂直及对角方向下的SWT域图像组；(2)对SWT域的图像组，应用改进粒子滤波降斑方法进行降斑处理；(3)使用平稳小波逆变换将所得的降斑后的平稳小波域图像组变换到空域，该空域图像为最终降斑结果。本发明与现有的DWT域基本粒子滤波方法相比，结果稳定，降斑效果明显、图像纹理信息、单点目标以及边界保持效果显著，可用于目标检测和目标识别。

主权项

1.一种基于SWT域改进粒子滤波的SAR图像降斑方法，包括如下步骤：(1)使用平稳小波变换SWT将待降斑的空域图像变换到平稳小波变换SWT域，以提取不同变换尺度和水平、垂直及对角方向下的SWT域图像组；(2)对所得的SWT域的待降斑图像组进行降斑处理：2a)从所得的SWT域的待降斑图像组中按照SWT的变换尺度及方向信息依次选取变换尺度及方向信息相对应的SWT域待降斑图像；2b)对所得的SWT域待降斑图像选取大小为7×7的滑动窗口；2c)设定广义高斯分布形状参数v的取值范围为[0.5-2.5]，步进为0.1；2d)利用广义高斯分布计算SWT域所取滑动窗口内图像的先验概率p(x)：p(x)=vc(σx,v)2Γ(1/v)exp(-[c(σx,v)|x-μx|]v)]]>其中，v为广义高斯分布形状参数，c(σ_x，v)为广义高斯分布锐度参数；σ_x为SWT域所取滑动窗口内无斑点噪声图像的标准差；x为SWT域无噪平稳小波系数，μ_x为SWT域所取滑动窗口内无斑点噪声图像的均值，Γ(·)为伽玛函数；2e)利用高斯分布计算SWT域所取滑动窗口内图像的似然概率p(y|x)：p(y|x)=12πσ2exp(-(y-x)22σ2)]]>其中，y为SWT域观测平稳小波系数，x为SWT域无噪平稳小波系数，σ²为SWT域所取滑动窗口内图像乘性斑点噪声的方差；2f)对SWT域所取滑动窗口内图像的先验概率进行采样，以获取每组大小为7×7的M组粒子式中，为采样得到的一组粒子，m为采样得到的一组粒子的编号；2g)在马尔可夫随机场MRF模型参数k的指导下，计算采样得到的各组粒子的权值w；2h)记录采样得到的权值最大的一组粒子及其权值，并用所得的权值最大的一组粒子更新SWT域所取滑动窗口内的图像数据；2i)更新迭代次数t：t＝t+1，并判断t是否超过设定的最大迭代次数T，如果超过T，则将T次迭代中权值最大的一组粒子及其权值存入粒子矩阵H；如果没超过T，返回步骤2d)；2j)更新广义高斯分布参数v：v＝v+0.1，并判断v是否超过设定的取值范围，如果超过设定的取值范围，则从粒子矩阵H中提取权值最大的一组粒子，此组粒子即为SWT域所取滑动窗口内降斑后的图像；如果没超过设定的取值范围，将SWT域所取滑动窗口内的图像数据置为初始值，返回步骤2d)；2k)判断滑动窗口是否遍历SWT域的待降斑图像，若遍历SWT域的待降斑图像，执行步骤2l)；若未遍历SWT域的待降斑图像，返回步骤2b)；2l)判断SWT域待降斑图像组是否全部完成降斑处理，若已全部完成降斑处理，执行步骤3)；若未全部完成降斑处理，返回步骤2a)；(3)使用平稳小波逆变换将所得的SWT域降斑后的图像组变换到空域，该空域图像为最终降斑结果。