基于改进贝叶斯非局部均值滤波器的SAR图像去斑方法

摘要

本发明公开了一种改进的贝叶斯非局部均值滤波器用于合成孔径雷达SAR图像去斑方法，它属于图像处理技术领域，主要克服原始贝叶斯非局部均值滤波器的去斑结果中点、边缘等强反射目标的亮度被压缩以及均值保持不理想等问题。其实现过程是：(1)对输入的SAR图像v，进行均值预估计，得到预估计的均值矩阵u；(2)对输入SAR图像中像素点xi处的搜寻区域进行块预选取，结果记为块集合Δ0；(3)对块集合Δ0中的元素进行点预选取，结果记为点集合Δ；(4)利用均值矩阵u和点集合Δ，对输入SAR图像中每个像素点使用基于贝叶斯非局部均值滤波器得到去斑图像。本发明能实现均值和纹理保持，并能很好的保护点和边缘等强反射目标的亮度，有利于点目标和边缘检测。

主权项

1.一种基于改进贝叶斯非局部均值滤波器的SAR图像去斑方法，包括如下步骤：(1)对输入的合成孔径雷达SAR图像v，进行先验均值预估计，得到预估计的先验均值矩阵u；(2)对输入合成孔径雷达SAR图像v中的像素点，按如下步骤进行块预选取：2a)以每个像素点x_i为中心，选取N×N大小的邻域作为该像素点的搜寻区域；2b)以像素点x_i为中心，取M×M大小的块，块内各像素点的灰度值记为矩阵v(x_i)；2c)以搜寻区域中除中心像素点x_i外的每一个像素点x_j为中心，取M×M大小的块，块内各像素点的灰度值记为矩阵v(x_j)；2d)设定块预选取的范围为0.8～1.4，同时计算上述两个矩阵v(x_i)和v(x_j)的均值比值其中，m(v(x_i))和m(v(x_j))分别是矩阵v(x_i)和v(x_j)的均值；2e)将上述比值μ与设定块预选取的范围比较，如果μ在设定块预选取范围内时，则保留像素点x_j，并将搜寻区域中所有被保留的像素点记为块集合Δ₀，否则抛弃像素点x_j；(3)对上述块集合Δ₀中的像素点进行如下点预选取：3a)使用改进西格玛滤波器的方法，计算点预选取的范围(IA1，IA2)；3b)设定灰度阈值T_v＝125，如果像素点x_i处的灰度值大于T_v，用计算出的点预选取范围(IA1，IA2)对块集合Δ₀中的像素点进行点预选取，如果块集合Δ₀内像素点的灰度值在点预选取范围(IA1，IA2)内，则保留像素点，并将所有被保留的像素点记为点集合Δ，否则抛弃像素点；3c)如果像素点x_i处的灰度值小于等于T_v，则不需要对块集合Δ₀中的像素点进行点预选取，这时点集合Δ就等于块集合Δ₀；(4)重复步骤(2)和(3)，得到输入合成孔径雷达SAR图像中每个像素点的点集合Δ，基于先验均值矩阵u，使用基于贝叶斯非局部均值滤波的方法对每个像素点的点集合Δ进行灰度值加权平均，作为每个像素点的估计值，得到去斑图像。