【摘要】：針對在利用非局部均值方法對合成孔徑雷達(synthetic aperture radar,SAR)圖像降斑時,存在的圖像塊相似性度量不準確、魯棒性不高等問題,提出了一種基于自適應(yīng)非局部均值的SAR圖像相干斑抑制方法。首先,定義平滑度以刻畫圖像不同區(qū)域的紋理復(fù)雜程度,并設(shè)計自適應(yīng)匹配函數(shù),自適應(yīng)地確定圖像塊和搜索窗口的大小,以提高塊相似性度量的準確性,并在此基礎(chǔ)上提出了自適應(yīng)非局部均值算法框架。然后,利用Gabor濾波器對圖像塊的相似性進行度量,以增強塊相似性度量的魯棒性,并以所提框架為依據(jù),設(shè)計了基于Gabor濾波器的自適應(yīng)非局部均值算法。實驗結(jié)果表明,所提算法不僅能夠有效去除相干斑噪聲,而且較好地保持了圖像的紋理、邊緣、點目標等信息,為后期SAR圖像的理解與解譯奠定了良好的基礎(chǔ)。
[Abstract]:In order to solve the problem of imprecise similarity measurement and low robustness of image blocks in speckle reduction of synthetic Aperture Radar (synthetic aperture radar,SAR) images using non-local mean method, this paper proposes a new method to reduce the speckle of synthetic aperture radar (synthetic aperture radar,SAR) images. A speckle suppression method for SAR images based on adaptive nonlocal mean is proposed. Firstly, the smoothness is defined to describe the texture complexity of different regions of the image, and an adaptive matching function is designed to determine the size of image blocks and search windows adaptively, so as to improve the accuracy of block similarity measurement. On this basis, an adaptive nonlocal mean algorithm framework is proposed. Then, the Gabor filter is used to measure the similarity of image blocks, to enhance the robustness of block similarity measurement, and based on the proposed framework, an adaptive non-local mean algorithm based on Gabor filter is designed. The experimental results show that the proposed algorithm can not only effectively remove speckle noise, but also preserve the texture, edge and point target information of the image, which lays a good foundation for the understanding and interpretation of late SAR images.
【作者單位】： 裝備學(xué)院研究生院;裝備學(xué)院航天裝備系;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)資助課題
【分類號】：TN957.52

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本文編號：2231447