[发明专利]基于非局部双边滤波的极化SAR相干斑噪声抑制方法

权利要求书

1.一种基于非局部双边滤波的极化SAR相干斑噪声抑制方法，包括如下步骤：

(1)读取极化SAR图像数据，并进行边界镜像对称扩展，扩展半径为7；

(2)利用非局部滤波方法，寻找极化SAR图像数据中每个像素点x的相似像素点，组成相似像素点集S，得到第j个相似像素点的相似性权重w_nol(j)，1≤j≤J,J为相似像素点集S中像素点的个数；

(3)从像素点x的相似像素点集S中选取第j个相似像素点y_j，以y_j为中心取5×5大小的邻域窗Y_j，并以像素点x为参考相素，对邻域窗Y_j进行双边滤波，得到滤波后的协方差矩阵

(4)对滤波后的协方差矩阵进行权重w_nol(j)平均，得到滤波后的协方差矩阵

(5)对极化SAR图像数据的每个像素点，进行步骤(3)—步骤(4)处理，得到整个极化SAR图像数据初始滤波后的协方差矩阵

(6)对步骤(2)和步骤(5)进行2次迭代处理，得到最终的滤波后的协方差矩阵

(7)用Pauli向量法将最终的滤波后的协方差矩阵合成伪彩图，再将伪彩图转换为灰度图像。

2.根据权利要求1所述的基于非局部双边滤波的极化SAR相干斑噪声抑制方法，其中步骤(2)所述的利用非局部滤波方法，寻找像素点x的相似像素点，组成相似像素点集S，得到相似性权重w_nol(j)，按如下步骤进行：

2a)以像素点x为中心取5×5大小的邻域窗，记为图像块X,以像素点x为中心取15×15大小的邻域窗，记为搜索窗Ω，在搜索窗Ω内以各像素点为中心取5×5大小的邻域窗，记为图像块Y¹,Y²,…Yⁿ…,Y^N,N为搜索窗Ω内的像素点数；计算图像块X和搜索窗内各图像块Y¹,Y²,…Yⁿ…,Y^N之间的相似距离

dX,Yn=Σi=1kdXi,Yin1≤n≤N,]]>

式中，k为图像块内像素点的个数，取值为25，表示两个像素点之间的相似距离，|X_i|为图像块X的第i个像素点矩阵的行列式值，|Y_iⁿ|为第n个图像块Yⁿ的第i个像素点矩阵的行列式值；

2b)对步骤2a)得到的相似距离与给定的一个阈值T做比较，如果则将第n个图像块Yⁿ所对应的中心像素点放入相似像素点集S，并得到相似性权重w_nol(j)，其中阈值T和权重w_nol(j)的定义分别如下：

T=-K/l×kwnol(j)=exp(-dX,YnT),]]>

其中K是一个调节参数，设定为K＝20，l为极化SAR图像数据的视数，取值为4。