[发明专利]基于NSCT域局部高斯模型的SAR图像降斑方法

权利要求书

1.一种基于NSCT域局部高斯模型的SAR图像降斑方法，包括如下步骤：

(1)输入待降斑SAR图像；

(2)非下采样Contourlet变换

2a)按照下式，将SAR图像的乘性噪声转化为加性噪声：

I＝RX＝X+(R-1)X＝X+N

其中，I为所观测到的被噪声污染的图像强度，R为相干斑，其均值为1，X为地物的真实后向散射强度，N为将要滤除的加性噪声；

2b)进行非下采样Contourlet变换，获得Contourlet变换低频子带系数和高频方向子带系数；

(3)高频系数收缩

3a)保持低频子带系数不变；

3b)利用降斑后图像与无噪图像之间的最小均方误差，按下式求解权重系数；

a_k＝[θ_k(y)^Tθ_k(y)]^-1{θ_k(y)^Ty-σ²div[θ_k(y)]}

其中，a_k为权重系数，[θ_k(y)^Tθ_k(y)]^-1为逆运算符号，θ_k(y)^T为θ_k(y)的转置，θ_k(y)为阈值函数，k＝1，2……K，K的取值范围为1～100，y为输入的待降斑图像Contourlet变换高频方向子带系数，σ为噪声标准差，div为求导运算；

3c)按照下式对高频方向子带系数进行收缩，得到估计的无噪图像Contourlet高频各方向子带系数：

F(y)=Σk=1Kakθk(y)]]>

其中，F(y)为估计的无噪图像Contourlet高频各方向子带系数，∑为求和运算，a_k为权重系数，θ_k(y)为阈值函数，k＝1，2……K，K的取值范围为1～100；

(4)对低频子带系数和估计的无噪图像Contourlet高频各方向子带系数进行非下采样Contourlet逆变换，得到降斑后SAR图像；

(5)输出降斑后SAR图像。

2.根据权利要求1所述的基于NSCT域局部高斯模型的SAR图像降斑方法，其特征在于：步骤(2)所述的非下采样Contourlet变换分解层数为3-6层。

3.根据权利要求1所述的基于NSCT域局部高斯模型的SAR图像降斑方法，其特征在于：步骤2b)所述的Contourlet变换方法为：

第一步，将待降斑图像输入非下采样的塔形滤波器组，得到待降斑图像的一层Contourlet分解的低频子带系数和带通信号；

第二步，将带通信号输入非下采样的方向滤波器组，得到待降斑图像一层Contourlet分解的高频方向子带系数，高频方向子带数目为2^N，其中，N为正整数；

第三步，将低频子带系数作为新的输入源图像，重复上述第一步和第二步，完成所选取的非下采样Contourlet变换分解层数的变换，得到待降斑图像Contourlet分解的低频子带系数和高频方向子带系数。

4.根据权利要求1所述的基于NSCT域局部高斯模型的SAR图像降斑方法，其特征在于：步骤3b)和3c)所述的阈值函数按照下式取得：

θk(y)=Σk=1Kye-(k-1)y22T2]]>

其中，θ_k(y)为阈值函数，k＝1，2……K，K的取值范围为1～100，y为输入的待降斑图像Contourlet变换高频各方向子带系数，∑为求和运算，为指数运算，σ为噪声标准差。