[发明专利]一种基于伪PID的自然梯度的极化SAR图像相干斑去噪方法

说明书

技术领域

本发明属于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)图像相干斑去噪处理领域，具体涉及一种基于伪PID的自然梯度的极化SAR图像相干斑去噪方法。 

背景技术

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)是一种多参数、多通道的微波成像雷达系统，可以同时获得地面场景在不同极化组合下的雷达图像，提供了单极化SAR无法比拟的更多的信息量。在海洋学、冰河学以及陆地研究中有着广泛的应用。其能够获得高质量图像并具有全天候工作能力，在过去几十年里，很多国家都发展了星载和机载SAR技术。SAR克服了传统雷达的缺陷，能够获得高分辨率图像，这十分有利于目标的侦查和识别。SAR还突破了传统相干雷达的限制，不会受多云气候和夜间天气的影响，尤其是类似热带地区的多变化天气国家的地理图像获取能力很突出。目前，很多卫星装备都装载了SAR系统，尤其是在军事领域的应用更广泛，在军事侦察时，SAR利用其高分辨和高穿透能力，被应用于发现和识别军事目标，因为金属材料对电磁波由很强的后向散射效应。由于SAR图像中的相干斑噪声现象很大程度上地降低了图像的可读性，以致图像解译和信息提取变得很困难。由于SAR能够对同一地物信息给出一组极化组合图像这一特点，独立分量分析(ICA)在SAR图像信号处理领域的应用前景很突出，在处理SAR图像相干斑时有很大的优势。本发明把ICA应用在在遥感领域中的SAR图像处理方面，在极化SAR图像增强以及相干斑去噪方面取得了很好的实现结果。 

为了抑制SAR图像的相干斑，早期采用的多视处理技术是在SAR的成像过程中，在方位向降低处理器带宽，将方位向信号的频谱分割成若干段，进行分别成像，形成SAR多视子图像，然后进行非相干叠加；另外可以在方位处理时，保持原来的分辨率，雷达成像后以牺牲SAR图像的空间分辨率为代价，通过降低SAR图像分辨率的方法进行非相干叠加。随着SAR图像的应用范围不断扩展，提高了对地面分辨率的要求，多视处理已经不能满足要求，这样成像后的相干斑降噪就成为SAR图像滤波技术研究的主流方向。在假定噪声模型基础上，经典滤波算法有Lee滤波、Frost滤波、MAP滤波等，这些算法的特点是能够自适应地平滑地滤掉均匀区域内的斑点噪声，同时能够比较好地保留图像细节纹理和目标特征。 

ICA的着眼点是从多个混合数据出发，利用观测数据间的高阶统计特性，实现源信号与噪声的分离。应用ICA处理实际数据之前，需要实验数据满足ICA的基本数学模型以及一定的约束条件。若将ICA应用到处理极化SAR图像相干斑噪声抑制中，那么极化SAR图像的多 幅极化组合图像可以转化为ICA算法的输入观测向量，生成的输出向量经过重构处理后，根据极化SAR相干斑性能评估标准来确定其中的一幅图像为去除斑点后的图像。 

在ICA中自然梯度算法又是最常用的一类方法，本发明基于自然梯度算法，提出了伪PID自然梯度方法。 

发明内容

本发明的目的在于提出了一种是通过伪PID来调节步长使得ICA中的自然梯度算法具有快速去斑能力的有效消除SAR图像相干斑的基于伪PID的自然梯度的极化SAR图像相干斑去噪方法。 

本发明的目的是这样实现的： 

(1)把同一时刻采集的一组n幅极化SAR图转换成一维矢量图像，第i幅图像表示为x_i，每一幅图像的大小为N×M像素点，每一幅图像把后一行的第一个像素点紧跟着前一行的最后一个像素点，得到一个长度为N×M的一维行矢量X_i，将所有的行矢量组成一个输入图像矢量信号X=X1...Xn;]]>

(2)对一维图像信号进行预处理： 

X中减去均值矢量E(X)，使X为均值为零的变量；每一路信号X_i的数学期望采用算术平均值代替，第i路信号去均值为：