基于素描模型和可控核函數(shù)的SAR圖像相干斑抑制.pdf

1、由于合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar, SAR)具有全天時、全天候、高分辨等成像特性，SAR圖像已經(jīng)在國士防衛(wèi)、資源勘測、城市規(guī)劃、災(zāi)害監(jiān)控等多個方面得到了廣泛的應(yīng)用。然而，由于合成孔徑雷達采用合成相干方式成像，獲得的SAR圖像中不可避免地伴隨有強烈的“粒狀”斑點現(xiàn)象，即相干斑。當相干斑非常強烈時，甚至可以完全淹沒SAR圖像中關(guān)于場景目標的信息。因此，為了提高SAR圖像中目標特性的可分辨程度，實現(xiàn)SAR圖像

2、中場景內(nèi)容的自動理解與解譯，如何抑制相干斑的問題在SAR圖像處理研究之初就被提了出來，并成為SAR圖像處理關(guān)鍵技術(shù)研究的重要問題之一。本研究主要內(nèi)容包括：
　　⑴基于Marr提出的視覺計算理論和適用于自然圖像的初始素描模型及初始素描圖提取方法，利用SAR圖像所具有的統(tǒng)計特性，在分析SAR圖像邊、線檢測方法的基礎(chǔ)上，建立了SAR圖像的素描模型，并設(shè)計實現(xiàn)了SAR圖像素描圖的提取方法。上世紀八十年代，Marr通過總結(jié)心理物理學(xué)、神經(jīng)生

3、理學(xué)及解剖學(xué)等方面關(guān)于人類視覺的研究成果，指出人類視覺本質(zhì)上是一種信息處理的過程，并提出了視覺計算理論的框架原型。作為最早的計算視覺理論，Marr提出的視覺計算理論為后續(xù)計算機視覺技術(shù)以及圖像處理技術(shù)的研究和發(fā)展奠定了堅實的理論基礎(chǔ)。后來，Guo等人基于Marr視覺計算理論中的素描理論設(shè)計提出了適用于自然圖像的初始素描模型和方法，并利用自然圖像的素描信息實現(xiàn)了圖像的壓縮和重構(gòu)。借鑒 Guo等人提出的初始素描方法，我們針對SAR圖像所具有

4、統(tǒng)計分布特性和圖像模型，在分析SAR圖像邊、線檢測方法的基礎(chǔ)上，建立了SAR圖像的素描模型，并給出了SAR圖像素描圖的提取方法。在不同分辨率下SAR圖像的實驗中，該方法所提取的SAR圖像素描圖可以有效地表示SAR圖像中場景目標的幾何結(jié)構(gòu)特性（如，位置、方向信息）。同時，實驗結(jié)果還表明該方法對SAR圖像中所存在的相干斑噪聲具有一定的魯棒性。
　?、漆槍趫D像塊的像素間相似性測度忽略圖像塊內(nèi)幾何結(jié)構(gòu)特性的問題，我們在第二章所提出的S

5、AR圖像素描方法的基礎(chǔ)上設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于幾何核函數(shù)的塊相似性測度，并用于搜索當前像素的局部最大同質(zhì)區(qū)域以實現(xiàn)SAR圖像相干斑的抑制。在該方法中，基于素描圖對SAR圖像中幾何特征（如，邊、線特征的位置和方向信息）的表示能力，我們設(shè)計構(gòu)造了能夠表示局部幾何特性的幾何核函數(shù)，通過將構(gòu)造的幾何核函數(shù)與具有對稱性和自相似最大特性的比值距離相結(jié)合構(gòu)建了一種有效的基于圖像塊的像素間相似性測度。對于局部同質(zhì)區(qū)域的搜索，則基于圖像處理中的局部平穩(wěn)性假

6、設(shè)，采用區(qū)域生長的方式來獲得局部最大的同質(zhì)區(qū)域。最后，利用獲得的同質(zhì)區(qū)域，采用極大似然的準則來進行估計。由于采用基于幾何核函數(shù)的塊相似度來搜索局部勻質(zhì)區(qū)域，該方法可以有效地估計當前像素的真實值。同時，實驗結(jié)果表明，該方法在抑制相干斑的同時，能夠有效地保持SAR圖像中邊、線特征的分辨特性。
　?、轻槍鹘y(tǒng) SAR相干斑抑制方法對圖像中表示結(jié)構(gòu)信息與非結(jié)構(gòu)信息的像素采用相同方式進行處理的問題，基于SAR圖像的素描信息提出了一種基于像素

7、分類和自適應(yīng)鄰域搜索的SAR圖像相干斑抑制方法。在SAR圖像中，由于包含邊、線等幾何特征的分辨單元中通常存在占主導(dǎo)地位的散射元，完全發(fā)展相干斑的假設(shè)條件在這些分辨單元中是不成立的。因此，對SAR圖像不同區(qū)域采用相同的濾波方法進行估計，往往會導(dǎo)致SAR圖像細節(jié)信息的損失。這里，我們充分利用SAR圖像素描圖對SAR圖像中邊、線等幾何特征的表征能力，將SAR圖像中的像素分為具有方向特性的像素（位于邊、線特征處的像素）和不具有方向特性的像素。對

8、于具有方向特性的像素，由于其局部存在顯著的幾何方向特性，設(shè)計了基于幾何結(jié)構(gòu)塊的非局部濾波方法進行估計；而對于不具有方向特性的像素，則通過設(shè)計基于統(tǒng)計分布的像素級相似性測度，選擇基于自適應(yīng)鄰域濾波方法進行估計；對于交疊處的像素則采用基于分布的加權(quán)方式融合兩方法得到的估計值。由于采用基于素描圖的分類策略將基于幾何結(jié)構(gòu)塊的非局部濾波方法與基于自適應(yīng)鄰域的濾波方法相結(jié)合實現(xiàn)SAR圖像相干斑的抑制，該方法不僅可以有效地抑制SAR圖像中的斑點噪聲，

9、還可以保持SAR圖像中的細節(jié)信息，特別是一些細微的紋理特征和點目標。
　?、仍趥鹘y(tǒng)的基于自適應(yīng)鄰域的SAR圖像相干斑抑制方法中，通常采用基于像素的特征來計算其局部自適應(yīng)鄰域。然而，對于SAR圖像中的邊、線特征處的像素沿其局部方向具有很強的相關(guān)性，垂直于該方向的相關(guān)性具有很快的衰減特性；而對于SAR圖像中的點目標，則依據(jù)點目標的尺度大小，其局部像素的相關(guān)性呈現(xiàn)出不同的衰減特性。這說明在設(shè)計相似性測度時必須要考慮圖像的局部幾何特性。這

10、里，借鑒自然圖中可控核函數(shù)的構(gòu)造方法，在分析SAR圖像中的邊緣檢測算子的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)造適用于SAR圖像的梯度方法提出了一種SAR圖像可控核函數(shù)構(gòu)造方法并用于SAR圖像的相干斑抑制。在該方法中，借鑒自然圖像中梯度算子的特性，我們設(shè)計了一種適用于SAR圖像的梯度計算方法，并利用所設(shè)計的梯度計算方法構(gòu)造了能夠表示SAR圖像局部幾何特性的SAR圖像可控核函數(shù)。接著，通過將SAR圖像可控核函數(shù)與基于相干斑比值分布的相似性測度相結(jié)合來計算每一個像

11、素的自適應(yīng)鄰域。最后，采用極大似然的準則來估計SAR圖像的真實信號。由于構(gòu)造SAR圖像可控核函數(shù)所需要的參數(shù)是利用適用于SAR圖像的梯度算子來估計的，所構(gòu)造的SAR圖像可控核函數(shù)可以很好地表示SAR圖像局部鄰域的幾何特性。實驗表明，由于采用基于SAR圖像可控核函數(shù)的局部自適應(yīng)鄰域計算方法，該方法在抑制相干斑的同時，不僅可以有效地保持SAR圖像中的邊、線特征的分辨特性，還具有很好的均值保持特性。
　?、山鼛啄?，基于非局部均值的濾波方

12、法是圖像去噪研究的熱點方法之一?，F(xiàn)存的非局部均值濾波器多數(shù)都是采用具有固定支撐的圖像塊來計算其中心像素間的相似性權(quán)重。然而，由于位于邊、線特征等處圖像塊內(nèi)的像素具有很強的幾何相關(guān)性，采用基于固定支撐圖像塊的非局部均值方法不能很好地恢復(fù)圖像中的邊緣、細小目標。因此，需要設(shè)計能夠表示局部幾何特性的核函數(shù)來對圖像塊支撐進行修正以提高塊相似性測度的魯棒性。這里，我們針對SAR圖像梯度算子中由于采用人為設(shè)定的指數(shù)加權(quán)方式導(dǎo)致該梯度算子在檢測中具有

13、方向偏好的問題，設(shè)計了一種無方向偏好的加權(quán)方法。同時，考慮到SAR圖像中場景內(nèi)容具有尺度多樣性特點，我們提出了基于多尺度融合的SAR圖像可控核函數(shù)構(gòu)造方法，并將其應(yīng)用于SAR圖像的非局部濾波方法中實現(xiàn)SAR圖像相干斑的抑制。在該方法中，局部搜索窗內(nèi)像素與中心像素間的相似性權(quán)重是通過所獲得的SAR圖像可控核函數(shù)與基于相干斑比值分布的相似性測度相結(jié)合來計算，并采用加權(quán)極大似然的方法估計中心像素的真實值。實驗表明，由于采用基于SAR圖像可控核