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自适应调节滤波强度的SAR图像非局部平均抑斑算法.docx
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2023-02-23
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自适应调节滤波强度的SAR图像非局部平均抑斑算法.docx
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1. 引言
相干斑是合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像中大量随机散布的一种乘
性噪声。相干斑的存在降低了 SAR 图像的视觉质量,增加了解译处理难度,影响了目标检
测、分割等应用的有效性与精确度
[1-7]
。因此,研究保护边缘等有用细节的相干斑抑制方法
一直是 SAR 图像处理研究领域的基础问题。
SAR 图像相干斑抑制算法主要有:空域滤波
[8-10]
、变换域滤波
[11-13]
与偏微分扩散滤波
[14-16]
3 类。以 Lee 滤波
[8]
、Kuan 滤波
[9]
及其改进算法
[10]
等为代表的空域滤波,利用滑动窗
口估计的图像局部统计量来引导对相干斑的局部自适应加权滤波,算法具有简单高效等优
点,但滤波效果受窗尺度改变及局部统计量估计精度影响大。以小波变换
[11,12]
、S 变换
[13]
等为代表的变换域滤波算法,利用图像多尺度分解与软阈值收缩方法抑制各子带相干斑,
具有抑斑效果显著等优点,但多尺度分解与重构的运算量较大,同时抑斑图像易产生伪吉
布斯条纹。以斑点抑制各项异性扩散(Speckle Reducing Anisotropic Diffusion, SRAD)滤波
[14]
及其改进算法
[15,16]
为代表的偏微分扩散滤波算法,利用估计的图像局部统计量来自适应约
束扩散的方向与强度,实现各向异性扩散滤波,该类算法能较好兼顾相干斑平滑与边缘保
护,但迭代步长、次数等参数设置对抑斑结果影响较大,同时易造成抑斑图像动态范围缩
小及块效应问题。以上 3 类算法大多利用传统的局部加权滤波思路来抑制相干斑。2005
年,Buades 等人
[17]
首次提出非局部平均(Non-Local Means, NLM)思想,并在对图像加性白
噪声的抑制应用中取得了惊艳的效果。进而,一些学者将 NLM 思想引入 SAR 图像乘性相
干斑噪声抑制领域,有代表性的算法如:变换域的 SAR-BM3D 算法
[18]
、空域的 NL-CV
[19]
和 MR-NLM
[20]
算法等,这些 NLM 类算法都展现出了较传统局部加权平均更好的抑斑效
果。然而,无论是传统的局部平均算法,还是近年来提出的非局部平均算法,大多采用一
套参数来控制加权滤波,而一套滤波参数往往难以对 SAR 图像同质区与边缘纹理区都实现
最优的滤波强度调节,从而限制了相干斑抑制性能的进一步提升。
为此,本文提出了一种可自适应调节滤波强度(Adaptively Filtering Strength, AFS)的非
局部平均抑斑新算法(AFS-NLM),其主要创新有 3 点:其一,利用经 Frost 滤波
[21]
加权处
理的局部均值与方差,构建了一种能更精细刻画 SAR 图像同质区与边缘区的改进 Kuan 滤
波系数;其二,将局部均值比与改进 Kuan 滤波系数结合,提出了一种适应 SAR 图像相干
斑噪声特性的改进 NLM 滤波;其三,将偏平滑的改进 NLM、偏边缘保护的改进 NLM 及
改进 Kuan 滤波系数,引入具有选择性滤波特点的 Kuan 滤波模型中,形成了一种可自适应
调节滤波强度的加权滤波新模型,该模型具有较高的相干斑抑制水平与边缘细节保护能
力。
2. Kuan 滤波
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