本發(fā)明涉及一種圖像處理技術，特別是一種sar圖像相干斑抑制的計算方法。

背景技術：

目前，已有不少基于各向異性擴散的sar圖像相干斑抑制方法被提出，其中經(jīng)典的各向異性擴散抑斑方法主要有：p-m各向異性擴散濾波算法、sard抑斑方法、dpad抑斑方法等。

p-m各向異性擴散濾波算法將偏微分方程應用在了圖像上，該方法是在加性噪聲的基礎上提出的，傳統(tǒng)p-m擴散不宜直接用于sar圖像的抑斑處理，這是因為：其一，p-m擴散要么不能徹底抑制邊緣區(qū)域噪聲，要么容易引起邊緣細節(jié)損失；其二，p-m擴散使用的梯度算子對受乘性噪聲污染的sar圖像容易產(chǎn)生邊緣檢測非恒虛警與擴散不均衡問題。

yu與acton首次揭示了經(jīng)典的空域lee濾波、frost濾波同各向異性擴散p-m之間的內(nèi)在關系，在sar圖像乘性相干模型假設基礎上，發(fā)展了相干斑抑制的各向異性擴散srad。srad可以理解為迭代的lee濾波，而整個迭代濾波過程受瞬時變差系數(shù)控制。而dpad對srad的主要改進是利用kuan濾波代替srad采用的lee濾波去估計擴散函數(shù)。而由局域窗估計生成的lee濾波與kuan濾波系數(shù)本身沒有方向性，不能匹配sar圖像的局部幾何特征，是一種靜態(tài)的自適應參量。因此，srad與dpad的擴散濾波過程會使擴散的不均衡性在多次迭代過程中被積累放大，并最終導致具有高icv值的局部區(qū)域出現(xiàn)嚴重的塊效應現(xiàn)象。所以擴散系數(shù)并不滿足charbonnier準則，在同質(zhì)區(qū)域時兩個方向的擴散速度不同；異質(zhì)區(qū)域時擴散系數(shù)雖然都為零，但擴散速度不同。

技術實現(xiàn)要素：

為解決現(xiàn)有技術存在的上述問題，本發(fā)明要設計一種可以實現(xiàn)擴散系數(shù)在同質(zhì)區(qū)域時擴散速度保持一致的擴散系數(shù)最優(yōu)的sar圖像相干斑抑制的計算方法。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術方案如下：一種擴散系數(shù)最優(yōu)的sar圖像相干斑抑制的計算方法，包括以下步驟：

a、讀取一幅sar圖像；

b、計算sar圖像的點列矩陣的εr(x,y)；

按下式計算步驟a讀取的sar圖像的點列矩陣的εr(x,y)：

其中

每一個窗函數(shù)在水平方向的形狀是gaussian的，在垂直方向時形狀是gamma的。它由三個參數(shù)σx、α、β確定。σx控制著窗的長度，α和β控制著窗的寬度和窗之間的距離，并且要求α＞1，β＞0。這里εr0(x,y)是像素點在sar圖像同質(zhì)區(qū)域時的值。

此處的窗函數(shù)指的是式(4)所示的兩個2-d窗函數(shù)，即wu(x,y)和wl(x,y)。

在sar圖像的同質(zhì)區(qū)域時，εr(x,y)→εr0(x,y)，即g→g0，此時c(g)→1，能在sar圖像的同質(zhì)區(qū)域時進行平滑；在sar圖像的異質(zhì)區(qū)域時，εr(x,y)→0即g→∞，此時c(g)→0，起到保護sar圖像結構信息的作用。

p表示p個方向，(x,y)表示當前待測像素點。

c、計算擴散系數(shù)c(g)；

利用步驟b得到的εr(x,y)通過下式計算擴散系數(shù)c(g)；

式中g＝-log(εr(x,y))，g0＝-log(εr0(x,y))；

在垂直于梯度方向ξ上其擴散系數(shù)為：

在平行于梯度的方向η上擴散系數(shù)為：

下面基于charbonnier準則，對擴散系數(shù)進行分析：

c1、在sar圖像的同質(zhì)區(qū)域時，此時g→g0，則對于cξ有

同理對于cη有

通過式(8)和式(9)得到，cη＝cξ＝1，具有相同的擴散速率。

c2、在sar圖像的異質(zhì)區(qū)域時，此時g→∞，此時在ξ方向上

在η方向上有

通過式(11)得到，cη當g→∞時從負方向接近于0，對sar圖像的邊緣起逆平滑的作用，增強圖像的邊緣信息。在η方向的擴散速率與ξ方向的擴散速率之比為

通過式(10)-(12)得出擴散系數(shù)滿足charbonnier準則。

c3、擴散系數(shù)c(g)的一階導數(shù)為

因為g≥g0，c(g)在[g0,∞)單調(diào)遞減，確保其擴散過程是平穩(wěn)的。

擴散系數(shù)c(g)的影響函數(shù)為：

當g→∞時，則c(g)是良態(tài)的，保證擴散過程穩(wěn)定收斂到最優(yōu)解。

d、對sar圖像進行相干斑抑制；

利用步驟c得到的擴散系數(shù)，通過下式對sar圖像進行相干斑抑制計算；

其中，擴散系數(shù)c(g)由式(5)確定。擴散系數(shù)在sar圖像的同質(zhì)區(qū)域和sar圖像的異質(zhì)區(qū)域均滿足charbonnier準則，尤其是在sar圖像的異質(zhì)區(qū)域時，在η方向的擴散系數(shù)cη沿負方向趨于零，并且cη的擴散速度快于cξ，有利于保持sar圖像的結構。并且給出的改進擴散系數(shù)的是良態(tài)的，根據(jù)you準則，保證在迭代過程中得到真實解。ω包含圖像的同質(zhì)區(qū)域和異質(zhì)區(qū)域，指的是整幅圖像。

式(15)的偏微分方程所示的各向異性擴散模型通過雅可比迭代進行求解。假定一個小的時間步長δt，在x方向和y方向的空間步長為h，離散時間和空間坐標可按下式計算：

t＝nδt,n＝0,1,2,...(16)

x＝ih,i＝0,1,2,...m-1(17)

y＝jh，j＝0,1,2,....n-1(18)

這里m×n是圖像f的大小，此時并且具有對稱的邊界條件，即

計算式(15)所示的srad的偏微分方程所需的散度其計算公式如下：

具有和圖像f相同大小的邊界條件，則式(15)的離散化的更新函數(shù)為

如滿足迭代停止條件則迭代停止，否則轉(zhuǎn)到步驟b。

與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明具有以下有益效果：

1、本發(fā)明改進的擴散系數(shù)改善了已有擴散系數(shù)在同質(zhì)區(qū)域時擴散速度不一致的缺點；由于本發(fā)明的擴散系數(shù)能夠在同質(zhì)區(qū)域?qū)崿F(xiàn)各項同性擴散，即cη＝cξ＝1，可以較好地去除相干斑；而在異質(zhì)區(qū)域時cη＝cξ＝0，停止擴散，可以對sar圖像的邊緣起逆平滑的作用，增強圖像的邊緣信息。在η方向的擴散速率與ξ方向的擴散速率之比為零，可看出擴散系數(shù)滿足charbonnier準則。實驗對比驗證了本發(fā)明的計算方法的有效性與優(yōu)越性。

2、本發(fā)明提出提出的擴散系數(shù)其一階導數(shù)為因為g≥g0，c(g)單調(diào)遞減，能確保其擴散過程是平穩(wěn)的。c(g)的影響函數(shù)為當g→∞時，c(g)是良態(tài)的，保證擴散過程是穩(wěn)定的可以收斂到最優(yōu)解。從理論上證明了本發(fā)明的擴散系數(shù)在相干斑抑制過程中迭代是穩(wěn)定的。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的改進srad算法與srad算法及dpad算法實驗結果對比。

圖2是三種算法相干斑抑制后其邊緣結果圖的對比。

圖3是本發(fā)明的流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖及實驗對比分析結果對本發(fā)明進行進一步地描述。

為了驗證的計算方法的有效性，本發(fā)明根據(jù)圖3所示的流程圖對真實sar圖像進行實驗。兩個環(huán)節(jié)的實驗中迭代次數(shù)均為50次，時間步長為0.05。選取p＝8。

此實驗環(huán)節(jié)選取3幅真實sar圖像進行處理，實驗結果如圖1所示。

對三種的計算方法相干斑抑制的圖像其邊緣結果如圖2所示。圖1中第一列是原始sar圖像，a1的大小為250×207，a2的大小為256×256，a3的大小為256×256，其中矩形框標出的區(qū)域為sar圖像的均勻區(qū)域。第二列是經(jīng)過原始srad的計算方法處理后的結果，第三列是經(jīng)過dpad的計算方法處理后的結果，第四列是經(jīng)過本發(fā)明的計算方法處理后的結果。圖像從視覺上效果上可以看出srad方法相干斑抑制后的圖像與本發(fā)明的計算方法相比差距不很明顯，肉眼不容易看出，但由后面表1的性能比較可知，本發(fā)明的性能指標要比srad方法的好；而dpad方法相干斑抑制后的圖像仍然具有很多斑塊，不夠平滑，抑斑效果不好，從而可知本發(fā)明的計算方法對sar圖像進行相干斑抑制后邊緣保留能力較好。

圖2中第一列是srad處理后的圖像進行邊緣檢測的結果，第二列是dpad處理后的圖像進行邊緣檢測的結果，第三列是本發(fā)明的計算方法處理后的圖像進行邊緣檢測的結果。從圖中可以看出，srad方法與dpad方法相干斑抑制后的圖像進行邊緣檢測，圖像中本應該平滑的區(qū)域仍然具有多余的邊緣，而本發(fā)明的計算方法相干斑抑制后再進行邊緣檢測，多余邊緣要少。所以三種的計算方法相干斑抑制后再進行邊緣檢測，本發(fā)明的計算方法的相干斑抑制效果要好一些。

其結果的性能比較如表1所示。

表1srad和dpad與本發(fā)明的計算方法實驗結果性能比較

表1中第一列是圖像名稱，即原始的sar圖像，以b開頭的是原始srad的計算方法處理后的名稱，以c開頭的是dpad的計算方法處理后的名稱，以d開頭的是本發(fā)明的計算方法處理后的名稱；計算enl所選的均勻區(qū)域為圖1中用矩形框標出的區(qū)域。平滑指數(shù)的大小代表其相干斑的抑制程度。表1中本發(fā)明的計算方法與srad的計算方法均值偏差大于零，代表對sar圖像進行相干斑抑制就會對sar圖像的結構進行破壞。但是本發(fā)明的的計算方法的均值偏差小于srad的計算方法的均值偏差，表明在保持圖像結構方面是要優(yōu)于srad的；雖然dpad的均值偏差小于零，但它在相干斑的時候會產(chǎn)生斑塊效應，去噪效果不好。而且當在sar圖像的同質(zhì)區(qū)域時，由于本發(fā)明的計算方法新構建的擴散系數(shù)在η方向ξ方向的擴散速度一樣，使得其平滑效果也要優(yōu)于srad，即enl較高。