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      基于形狀自適應(yīng)非局部均值的極化sar數(shù)據(jù)相干斑抑制方法

      文檔序號:6566064閱讀:255來源:國知局
      專利名稱:基于形狀自適應(yīng)非局部均值的極化sar數(shù)據(jù)相干斑抑制方法
      技術(shù)領(lǐng)域
      本發(fā)明屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體地說是一種相干斑抑制方法,該方法可用于對極化SAR數(shù)據(jù)的相干斑抑制。
      背景技術(shù)
      隨著雷達(dá)技術(shù)的快速發(fā)展,SAR已趨向于極化SAR發(fā)展,極化SAR能夠得到更豐富的目標(biāo)信息,有利于提高目標(biāo)檢測,辨別和分類能力等等的特性體現(xiàn)了極化SAR系統(tǒng)的優(yōu)勢,但是極化SAR和SAR —樣,它受著相干斑噪聲的嚴(yán)重干擾。因此,相干斑的抑制成為一個經(jīng)久不衰的研究課題。對于極化SAR數(shù)據(jù),相干斑抑制的目的在于能夠在抑制相干斑的同時且保持住數(shù)據(jù)的極化特性,邊緣細(xì)節(jié)以及紋理信息?,F(xiàn)有對極化SAR數(shù)據(jù)相干斑抑制的方法很多,其中1)極化白化濾波PWF是最早的一個濾波方法,該方法通過對極化SAR數(shù)據(jù)散射矩陣元素的優(yōu)化組合來完成對span數(shù)據(jù)的相干斑抑制,但是該方法的缺點在于它只對極化 SAR數(shù)據(jù)中的span數(shù)據(jù)進(jìn)行相干斑抑制,而其余極化SAR數(shù)據(jù)的各元素并沒有進(jìn)行相干斑的抑制。2)最為經(jīng)典的方法是精致極化Lee濾波,它通過使用非方形邊緣方向窗口進(jìn)行濾波,濾波后的數(shù)據(jù)在邊緣的特性保持方面效果顯著,但是,在紋理細(xì)節(jié)信息和邊緣的保持上,濾波效果并非特別理想,使得有用的邊緣模糊掉了,因此在相干斑的抑制中,數(shù)據(jù)原有的一些細(xì)節(jié)信息并未很好的保留。3)最近新提出的改進(jìn)的sigma濾波,它解決了原始sigma濾波的暗像素不被濾波和濾波數(shù)據(jù)存在誤差等缺點,并有效的保持了亮目標(biāo)像素,該方法在邊緣的保持上優(yōu)于精致極化Lee濾波方法,但是在邊緣和紋理的處理上,由于相干斑噪聲的影響,這種濾波還是不能最好的區(qū)分相干斑噪聲和邊緣紋理信息,在邊緣處出現(xiàn)了粘連和毛刺現(xiàn)象,使有用的邊緣紋理信息不能被完整的保留。4)目前非局部均值濾波在圖像去噪方面取得了顯著的效果,同時將該方法應(yīng)用于極化SAR數(shù)據(jù)相干斑抑制中也取得了不錯的效果。該方法無論在邊緣的保持上還是同質(zhì)區(qū)域的平滑上都優(yōu)于精致極化Lee濾波和改進(jìn)Sigma濾波方法,但是在邊緣和紋理的處理上, 由于不能夠取到足夠的相似塊的影響,這種濾波還是不能最好的平滑同質(zhì)區(qū)域的同時保持邊緣紋理信息,使有用的邊緣紋理信息不能被完整的保留。

      發(fā)明內(nèi)容
      本發(fā)明的目的在于克服上述已有技術(shù)的缺點,提出一種基于形狀自適應(yīng)非局部均值的極化SAR數(shù)據(jù)相干斑抑制方法,以在抑制相干斑的同時保持亮目標(biāo)和邊緣紋理細(xì)節(jié)信息,提高極化SAR數(shù)據(jù)的相干斑抑制效果。為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明包括如下步驟
      (1)將一組極化SAR數(shù)據(jù)表示為含有9個元素的3X3協(xié)方差矩陣C,并使用協(xié)方 差矩陣C的第一行第一列元素Cll和第三行第三列元素C33對協(xié)方差矩陣C進(jìn)行亮目標(biāo)檢 測和保留;(2)對協(xié)方差矩陣C的非亮目標(biāo)像素進(jìn)行如下形狀自適應(yīng)的非局部均值濾波2a)取協(xié)方差矩陣C 一個非亮目標(biāo)待估計像素X,以像素X為中心擴(kuò)展出7X7的 待估計相似塊Z(X)和21X21的搜索窗Q,在搜索窗Q內(nèi)取一個像素y,以像素y為中心 擴(kuò)展出7X7的相似塊z (y),取協(xié)方差矩陣C的第一行第一列元素C11、第二行第二列元素 C22和第三行第三列元素C33獲得span數(shù)據(jù),span = C11+C22+C33 ;2b)計算待估計塊z (x)與相似塊z (y)之間的相似度(x,y)
      權(quán)利要求
      1.一種基于形狀自適應(yīng)非局部均值的極化SAR數(shù)據(jù)相干斑抑制方法,包括如下步驟(1)將一組極化SAR數(shù)據(jù)表示為含有9個元素的3X3協(xié)方差矩陣C,并使用協(xié)方差矩陣C的第一行第一列元素Cll和第三行第三列元素C33對協(xié)方差矩陣C進(jìn)行亮目標(biāo)檢測和保留;(2)對協(xié)方差矩陣C的非亮目標(biāo)像素進(jìn)行如下形狀自適應(yīng)的非局部均值濾波2a)取協(xié)方差矩陣C 一個非亮目標(biāo)待估計像素X,以像素χ為中心擴(kuò)展出7X7的待估計相似塊Z(X)和21X21的搜索窗Ω,在搜索窗Ω內(nèi)取一個像素y,以像素y為中心擴(kuò)展出7X7的相似塊ζ (y),取協(xié)方差矩陣C的第一行第一列元素C11、第二行第二列元素C22 和第三行第三列元素C33獲得span數(shù)據(jù),span = C11+C22+C33 ;2b)計算待估計塊ζ (χ)與相似塊ζ (y)之間的相似度咚(x,y)
      2.根據(jù)權(quán)利要求書1所述的相干斑抑制方法,其中步驟(1)所述的用協(xié)方差矩陣C中的第一行第一列元素Cll和第三行第三列元素C33對協(xié)方差矩陣C進(jìn)行亮目標(biāo)檢測和保留,按如下步驟進(jìn)行2a)將協(xié)方差矩陣C表示為
      3.根據(jù)權(quán)利要求書1所述的相干斑抑制方法,其中步驟(3)所述的用Sinclair向量法對濾波后的協(xié)方差矩陣C合成偽彩圖,按如下步驟進(jìn)行3a)對濾波后的協(xié)方差矩陣C的第三行第三列元素C33進(jìn)行開平方處理= 并將該IsvvI作為待合成偽彩圖的紅色分量R ;3b)對濾波后的協(xié)方差矩陣C的第二行第二列元素C22進(jìn)行開平方處理 Vc^ = ViKI,并將該作為待合成偽彩圖的綠色分量G ;3c)對濾波后的協(xié)方差矩陣C的第一行第一列元素Cll進(jìn)行開平方處理= ,并將該IshJ作為待合成偽彩圖的藍(lán)色分量B;3d)根據(jù)RGB三基色原理,用所述R、G、B三個顏色分量合成相干斑濾波后的偽彩圖。
      全文摘要
      本發(fā)明公開了基于形狀自適應(yīng)非局部均值的極化SAR數(shù)據(jù)相干斑抑制方法,主要解決現(xiàn)有極化SAR相干斑抑制技術(shù)不能很好的濾除同質(zhì)區(qū)域的相干斑噪聲和不能有效保持邊緣細(xì)節(jié)信息以及完整的保持極化信息的缺點。其實現(xiàn)過程為(1)輸入極化SAR數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣C;(2)對協(xié)方差矩陣C進(jìn)行亮目標(biāo)保持;(3)對協(xié)方差矩陣C的非亮目標(biāo)元素進(jìn)行形狀自適應(yīng)的非局部均值濾波;(4)對不同形狀塊估計的結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均;(5)通過Sinclair向量方法將去斑后的協(xié)方差矩陣C生成偽彩圖,以顯示觀察濾波的效果。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比顯著提高了極化SAR數(shù)據(jù)的相干斑抑制的能力,能夠有效的平滑同質(zhì)區(qū)域和保持邊緣細(xì)節(jié)信息,可用于極化SAR數(shù)據(jù)的預(yù)處理過程。
      文檔編號G06T5/10GK102306379SQ20111027634
      公開日2012年1月4日 申請日期2011年9月16日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月16日
      發(fā)明者劉坤, 劉忠偉, 劉芳, 周嬌, 楊國輝, 楊奕堂, 王爽, 白靜, 裴靜靜 申請人:西安電子科技大學(xué)
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