基于迭代与边缘映射强度的SAR图像相干斑抑制方法技术

本发明专利技术提供一种基于迭代与边缘映射强度的SAR图像相干斑抑制方法，包括：获取合成孔径雷达相干斑图像，并对所述合成孔径雷达相干斑图像进行归一化指数拉伸；基于拉伸后的相干斑图像计算边缘映射强度图；通过阈值逐级下降的方式找出边缘映射强度图的最佳阈值；基于所述边缘映射强度图的最佳阈值构建出扩散函数，并对图像中每一点进行像素差分加权；对差分加权后的图像与原图像求取比值图的变差系数值；将前后两次迭代的比值图变差系数差异作为迭代停止条件，当满足迭代停止条件时则输出抑斑图像，否则进行下一次迭代，并更新边缘映射强度图。图。图。

【技术实现步骤摘要】
基于迭代与边缘映射强度的SAR图像相干斑抑制方法


[0001]本专利技术涉及遥感图像处理
，具体而言，尤其涉及一种基于迭代与边缘映射强度的SAR图像相干斑抑制方法。

技术介绍

[0002]基于各向异性的非线性扩散图像抑斑方法，因其能够在抑制相干斑与保留边缘之间能实现较好的平衡，已广泛应用于SAR图像抑斑领域中。各向异性扩散算法的主要思想是根据目标像素与其邻域像素间的梯度差异来确定每个邻域像素在对目标像素进行平滑的过程中所起到的作用，目的在于抑制相干斑的同时保留边缘纹理。而在各向异性扩散算法中，其中控制平滑程度的核心就在于扩散系数；而在各向异性扩散算法的发展过程中，对于扩散系数的改进主要包括以下几个方面：1)基于瞬时变差系数的改进；2)基于图像熵的改进；
[0003]第一种基于瞬时变差系数的改进，利用瞬时变差系数作为边缘检测算子，其特点是利用Frost滤波与P
‑
M模型之间的联系构建了一种扩散函数并将瞬时变差系数引入扩散函数中。其次，还有一种方式是利用瞬时变差系数作为边缘检测算子，其特点是利用了Kuan滤波与P
‑
M模型之间的联系构建出一种不同的扩散函数并将瞬时变差系数引入该函数中。第二种是基于图像熵改进的SRAD算法，利用图像熵作为一种边缘检测算子，其特点是是利用原始图像熵的均值作为分类阈值并结合图像熵来构建扩散函数。然而上述方法的共性问题是上述各向异性扩散算法的扩散系数都随着迭代次数的增加对边缘存在不断平滑，从而在迭代次数较多时导致边缘出现模糊的问题。
专利
技术实现思路

[0004]鉴于现有技术的不足，本申请提供一种基于迭代与边缘映射强度的SAR图像相干斑抑制方法。本专利技术给出一种基于边缘映射强度的扩散系数的构建与阈值判定准则，该准则可以有效在同质区域抑斑的同时保持边缘不被平滑。
[0005]本专利技术采用的技术手段如下：
[0006]一种基于迭代函数与边缘映射强度的SAR图像各向异性扩散相干斑抑制方法，包括：
[0007]获取合成孔径雷达相干斑图像，并对所述合成孔径雷达相干斑图像进行归一化指数拉伸；
[0008]基于拉伸后的相干斑图像计算边缘映射强度图；
[0009]通过阈值逐级下降的方式找出边缘映射强度图的最佳阈值；
[0010]基于所述边缘映射强度图的最佳阈值构建出扩散函数，并对拉伸后的相干斑图像中每一点进行像素差分加权；
[0011]对差分加权后的图像与原图像求取比值图的变差系数值；
[0012]将前后两次迭代的比值图变差系数差异作为迭代停止条件，当满足迭代停止条件
时则输出抑斑图像，否则进行下一次迭代，并更新边缘映射强度图。
[0013]进一步地，对所述合成孔径雷达相干斑图像进行归一化指数拉伸，包括：
[0014]将图像的像素值先进行归一化；
[0015]将归一化后的像素值取exp(I)运算，其中I表示图像像素。
[0016]进一步地，通过阈值逐级下降的方式找出边缘映射强度图的最佳阈值，包括：
[0017]将阈值设定为可取范围内的最大值，并根据该阈值获取边缘映射强度图阈值化处理后连通域数目；
[0018]基于固定步长逐渐减小阈值，并根据阈值获取边缘映射强度图阈值化处理后连通域数目，直至阈值减小到可取范围内的最小值；
[0019]构建阈值大小与缘映射强度图阈值化处理后连通域数目的关系；
[0020]获取多个连通域数目峰值中最大的峰值作为最佳的估计阈值。
[0021]进一步地，基于所述边缘映射强度图的最佳阈值构建出扩散函数，包括：基于以下公式对对所述扩散函数进行修正：
[0022][0023]M＝exp
H*k
[0024]其中，c为修正后的扩散系数，k为迭代次数，H为上升速率，ESM为边缘映射强度，T为边缘映射强度阈值。
[0025]进一步地，对图像中每一点进行像素差分加权，包括：
[0026]根据以下公式对图像中每一点进行像素差分加权：
[0027][0028]其中，u0(x,y)表示未受相干斑影响的原图像，代表Ω的边界，代表的外法向量，u(x,y；t)表示第t次迭代时的抑斑图像，c表示扩散系数。
[0029]进一步地，对差分加权后的图像与原图像求取比值图的变差系数值，包括：根据以下公式求取差分加权后的图像与原图像求取比值图：
[0030][0031]其中，R
i
表示比值图像，I
o
表示原始图像，I
d
表示抑斑后的图像，K为常数。
[0032]进一步地，将前后两次迭代的比值图变差系数差异作为迭代停止条件，包括：根据以下公式构建迭代停止条件：
[0033][0034]其中，ε是预设的门限值，表示比值图的均值，表示比值图的标准差，iter表示第iter次迭代。
[0035]进一步地，该方法还包括根据以下公式计算迭代步长：
[0036][0037]其中iter表示迭代次数，表示偏移量，所述偏移量与扩散系数曲线的变化相对应。
[0038]较现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
[0039]本专利技术给出一种基于边缘映射强度的扩散系数的构建与阈值判定准则，该准则可以有效在同质区域抑斑的同时保持边缘不被平滑。本专利技术还给出了一种基于边缘函数的扩散方程构建方法与一种基于迭代函数自适应步长的构建，相比于传统各向异性扩散算法，专利实现了完全自适应，使得算法的执行效率更高。
[0040]基于上述理由本专利技术可在遥感图像处理等领域广泛推广。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0042]图1为本专利技术方法执行流程图。
[0043]图2为本专利技术真实SAR图像的连通域数目分布。
[0044]图3为本专利技术M在不同量级下时扩散函数曲线。
[0045]图4(a)为本专利技术迭代次数与比值图的变差系数之间的关系。
[0046]图4(b)为本专利技术迭代次数与边缘保持指数之间的关系。
[0047]图5(a)为本专利技术迭代步长不同时迭代次数与等效视数的关系。
[0048]图5(b)为本专利技术迭代步长不同时迭代次数与边缘保持指数的关系。
具体实施方式
[0049]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0050]需要说明的是，本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于迭代与边缘映射强度的SAR图像相干斑抑制方法，其特征在于，包括：获取合成孔径雷达相干斑图像，并对所述合成孔径雷达相干斑图像进行归一化指数拉伸；基于拉伸后的相干斑图像计算边缘映射强度图；通过阈值逐级下降的方式找出边缘映射强度图的最佳阈值；基于所述边缘映射强度图的最佳阈值构建出扩散函数，并对拉伸后的相干斑图像中每一点进行像素差分加权；对差分加权后的图像与原图像求取比值图的变差系数值；将前后两次迭代的比值图变差系数差异作为迭代停止条件，当满足迭代停止条件时则输出抑斑图像，否则进行下一次迭代，并更新边缘映射强度图。2.根据权利要求1所述的一种基于迭代与边缘映射强度的SAR图像相干斑抑制方法，其特征在于，对所述合成孔径雷达相干斑图像进行归一化指数拉伸，包括：将图像的像素值先进行归一化；将归一化后的像素值取exp(I)运算，其中I表示图像像素。3.根据权利要求1所述的一种基于迭代与边缘映射强度的SAR图像相干斑抑制方法，其特征在于，通过阈值逐级下降的方式找出边缘映射强度图的最佳阈值，包括：将阈值设定为可取范围内的最大值，并根据该阈值获取边缘映射强度图阈值化处理后连通域数目；基于固定步长逐渐减小阈值，并根据阈值获取边缘映射强度图阈值化处理后连通域数目，直至阈值减小到可取范围内的最小值；构建阈值大小与缘映射强度图阈值化处理后连通域数目的关系；获取多个连通域数目峰值中最大的峰值作为最佳的估计阈值。4.根据权利要求1所述的一种基于迭代与边缘映射强度的SAR图像相干斑抑制方法，其特征在于，基于所述边缘映射强度图的最佳阈值构建出扩散函数，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：史晓非，李光鑫，邓志宇，吕苗，张新鹏，倪魁元，陈方圆，申自洋，
申请(专利权)人：大连海事大学，
类型：发明
国别省市：