專利名稱：基于swt域改進(jìn)粒子濾波的sar圖像降斑方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及圖像降噪，可用于對(duì)SAR圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè) 和目標(biāo)識(shí)別。
背景技術(shù)：
為了從SAR圖像中獲取成像區(qū)域的有關(guān)信息，必須對(duì)其進(jìn)行有效的解譯，而乘性 斑點(diǎn)噪聲的存在降低了目標(biāo)的檢測(cè)概率，阻礙了對(duì)SAR圖像的進(jìn)一步研究。因此抑制SAR圖 像相干斑的研究一直是SAR成像處理與圖像分析中的一個(gè)重要課題，其關(guān)鍵是在去除斑點(diǎn) 噪聲的同時(shí)較好的保持圖像的邊緣及紋理信息。早期抑制SAR圖像斑點(diǎn)噪聲采用的方法為 多視處理，但此方法同時(shí)會(huì)帶來(lái)圖像分辨率的降低。進(jìn)一步的濾波方法則是空間濾波方法， 如Lee、Kuan、Fr0St、Refined Lee等空域?yàn)V波器。90年代以后，小波變換以及多分辨分析方 法被引入到SAR圖像濾波處理領(lǐng)域之中。研究證明在小波域處理圖像能夠很好的保持圖像 的細(xì)節(jié)信息，因此基于小波的濾波方法受到了極大關(guān)注并廣泛應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域。對(duì)于 SAR圖像，小波系數(shù)不可避免地受到噪聲干擾，因此很難直接根據(jù)系數(shù)的大小來(lái)區(qū)別邊緣與 噪聲，需要借助小波系數(shù)的統(tǒng)計(jì)特性來(lái)識(shí)別邊緣，這也正是小波域閾值方法的局限性所在。小波系數(shù)的統(tǒng)計(jì)模型選擇及其參數(shù)估計(jì)對(duì)于基于貝葉斯理論的濾波方法來(lái)說(shuō)至 關(guān)重要。研究表明在各種模型中，廣義高斯分布GGD能夠更好的描述小波系數(shù)的統(tǒng)計(jì)特性， 但貝葉斯估計(jì)處理中，當(dāng)小波系數(shù)用廣義高斯分布建模時(shí)，真實(shí)信號(hào)的小波系數(shù)很難得到 閉環(huán)解從而限制了其應(yīng)用。為解決這一問(wèn)題，Dusan和Mihai提出了離散小波變換DWT域基 本粒子濾波降斑方法DWT-PF，將基本粒子濾波引入SAR圖像降斑處理，從而確定小波域中 廣義高斯分布參數(shù)并在此參數(shù)下依據(jù)最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則選取最優(yōu)粒子。粒子濾波多應(yīng)用于 雷達(dá)目標(biāo)跟蹤，其優(yōu)勢(shì)在于解決非線性、非高斯問(wèn)題，對(duì)于非平穩(wěn)、非高斯的SAR圖像降斑， 粒子濾波理論的引入為其問(wèn)題的解決開(kāi)辟了一條新的、有效的途徑。Dusan和Mihai將粒子 濾波應(yīng)用于SAR降斑取得了較好的效果，驗(yàn)證了粒子濾波應(yīng)用于SAR圖像降斑處理領(lǐng)域的 有效性。但經(jīng)過(guò)對(duì)其方法的深入研究，可發(fā)現(xiàn)此方法采用的離散小波變換由于下采樣操作 具有移變性，相比于平穩(wěn)小波變換SWT，并不利于圖像的統(tǒng)計(jì)建模，而且粒子權(quán)值的計(jì)算與 迭代過(guò)程存在偏差，無(wú)法實(shí)現(xiàn)最優(yōu)粒子的選取，主要表現(xiàn)為降斑后圖像邊緣及紋理模糊。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服上述已有問(wèn)題的缺點(diǎn)，提出了 一種基于SWT域改進(jìn)粒子濾 波的SAR圖像降斑方法，以解決基本粒子濾波降斑方法中存在的統(tǒng)計(jì)建模精度低以及降班 后圖像邊緣及紋理模糊等問(wèn)題。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)步驟包括如下(1)使用平穩(wěn)小波變換SWT將待降斑的空域圖像變換到平穩(wěn)小波變換SWT域，以提 取不同變換尺度和水平、垂直及對(duì)角方向下的SWT域圖像組；(2)對(duì)所得的SWT域的待降斑圖像組進(jìn)行降斑處理
2a)從所得的SWT域的待降斑圖像組中按照SWT的變換尺度及方向信息依次選取 變換尺度及方向信息相對(duì)應(yīng)的SWT域待降斑圖像；2b)對(duì)所得的SWT域待降斑圖像選取大小為7X7的滑動(dòng)窗口 ；2c)設(shè)定廣義高斯分布形狀參數(shù)ν的取值范圍為W. 5-2. 5]，步進(jìn)為0.1;2d)利用廣義高斯分布計(jì)算SWT域所取滑動(dòng)窗口內(nèi)圖像的先驗(yàn)概率p(X)
權(quán)利要求
1.一種基于SWT域改進(jìn)粒子濾波的SAR圖像降斑方法，包括如下步驟(1)使用平穩(wěn)小波變換SWT將待降斑的空域圖像變換到平穩(wěn)小波變換SWT域，以提取不 同變換尺度和水平、垂直及對(duì)角方向下的SWT域圖像組；(2)對(duì)所得的SWT域的待降斑圖像組進(jìn)行降斑處理2a)從所得的SWT域的待降斑圖像組中按照SWT的變換尺度及方向信息依次選取變換 尺度及方向信息相對(duì)應(yīng)的SWT域待降斑圖像；2b)對(duì)所得的SWT域待降斑圖像選取大小為7X7的滑動(dòng)窗口 ；2c)設(shè)定廣義高斯分布形狀參數(shù)ν的取值范圍為
，步進(jìn)為0. 1 ；2d)利用廣義高斯分布計(jì)算SWT域所取滑動(dòng)窗口內(nèi)圖像的先驗(yàn)概率p(X)
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其中步驟2d)所述的利用廣義高斯分布計(jì)算SWT域所取 滑動(dòng)窗口內(nèi)圖像的先驗(yàn)概率P (χ)，是在給定廣義高斯分布形狀參數(shù)ν的情況下，依據(jù)SWT域 所取滑動(dòng)窗口內(nèi)圖像的局部統(tǒng)計(jì)特性求取廣義高斯分布銳度參數(shù)c ( ο χ，ν)，按下式計(jì)算
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其中步驟2e)所述的利用高斯分布計(jì)算SWT域所取滑 動(dòng)窗口內(nèi)圖像的似然概率P (y IX)，是依據(jù)SWT域所取滑動(dòng)窗口內(nèi)圖像的局部統(tǒng)計(jì)特性求取 此似然概率的分布參數(shù)SWT域所取滑動(dòng)窗口內(nèi)圖像的乘性斑點(diǎn)噪聲的方差σ 2，按下式計(jì) 算
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其中步驟2g)所述的在馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)MRF模型參數(shù)k 的指導(dǎo)下，計(jì)算采樣得到的各組粒子的權(quán)值w，是按如下步驟4a)將SWT域所取滑動(dòng)窗口內(nèi)圖像定義為馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)MRF鄰域系統(tǒng)R :R= {s+i, s+j}，式中，(s，s)表示MRF鄰域系統(tǒng)R的中心像素點(diǎn)位置，i表示MRF鄰域系統(tǒng)R中的像 素點(diǎn)位置相對(duì)中心像素點(diǎn)位置的水平偏移，-3 < i < 3 ;j表示MRF鄰域系統(tǒng)R中的像素點(diǎn) 位置相對(duì)中心像素點(diǎn)為位置的垂直偏移，-3 ^ j ^ 3 ； 4b)計(jì)算MRF鄰域系統(tǒng)的MRF模型參數(shù)k
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于SWT域改進(jìn)粒子濾波的SAR圖像降斑方法，主要解決現(xiàn)有DWT域基本粒子濾波方法存在的統(tǒng)計(jì)建模精度低以及降班后圖像邊緣和紋理模糊等問(wèn)題。其實(shí)現(xiàn)過(guò)程是(1)將待降斑的空域圖像變換到平穩(wěn)小波域，并提取不同變換尺度和水平、垂直及對(duì)角方向下的SWT域圖像組；(2)對(duì)SWT域的圖像組，應(yīng)用改進(jìn)粒子濾波降斑方法進(jìn)行降斑處理；(3)使用平穩(wěn)小波逆變換將所得的降斑后的平穩(wěn)小波域圖像組變換到空域，該空域圖像為最終降斑結(jié)果。本發(fā)明與現(xiàn)有的DWT域基本粒子濾波方法相比，結(jié)果穩(wěn)定，降斑效果明顯、圖像紋理信息、單點(diǎn)目標(biāo)以及邊界保持效果顯著，可用于目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)識(shí)別。
文檔編號(hào)G06T5/10GK102129672SQ20111006082
公開(kāi)日2011年7月20日 申請(qǐng)日期2011年3月15日 優(yōu)先權(quán)日2011年3月15日
發(fā)明者劉明, 劉高峰, 吳艷, 左磊, 張鵬, 李明, 甘露 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)