文档介绍：基于贝叶斯非局部均值的极化sar数据的相干斑抑制方法
专利名称：基于贝叶斯非局部均值的极化sar数据的相干斑抑制方法
技术领域：
本发明属于图像数据处理技术领域，具体地说是一种相干斑抑制方法，该方法可 用于对极化SAR数据的去噪。
据，Svv表示ν向发射和ν向接收的回波数据，Shv表示h向发射ν向接收的回波数据，AA* 到CCf分别代表Tll到T33九个元素，即kk*代表Tll，AB*代表T12，AC*代表T13，BA*代表 T21, BB* 代表 T22, BC* 代表 T23, CA* 代表 T31, CB* 代表 T32, CC* 代表 T33，由 Tll = AA* = Stt+SvvI2, T22 = BB* = I Shh-Svv12可知，通常它们有着较强的回波值，而T33为| Shv|2，它的 回波值通常很小，因此本实施例只用
Tll和T22来检测亮目标；lb)将Tll的所有像素从小到大排列，取出第t个像素，得到该像素值kl， i = 」，n为Til像素总数；Ic)使用3x3滑窗对Tll的逐个像素进行扫描，当滑窗中9个像素中大于kl的个 数超过TK时，将此3x3区域视为亮目标区域，TK通常取5或6 ；Id)对T22做与上述步骤la)-Ic)相同的处理，得到T22的亮目标区域；Ie)将Tll和T22得到的亮目标区域的位置一起作为整个极化SAR数据T矩阵的 亮目标，并保留这些亮目标不被滤除。步骤2，对相干矩阵T元素进行滤波。这里仅介绍对相干矩阵T的Tll元素进行滤波的过程，T矩阵其余元素的滤波过 程与Tll 一致，不做赘述2a)取Tll 一个非亮目标像素X，以χ为中心扩展出7x7的局部区域z(x)和21x21 的搜索窗Ω ；2b)在Tll搜索窗内取一个以像素y为中心的7x7区域ζ (y)，ζ (y)和ζ (χ)之间 的相似度权值w (x, y)用span数据进行计算，由于span = | Shh 12+2 | Shv |2+1 Svv |2，可以看出 span数据含有所有极化SAR数据的极化特性，因此我们选取span数据来计算滤波权值。2c)在span数据中找到两个区域ζ' (χ)和ζ' (y)，Tll的局部区域ζ (χ)的坐 标位置在span数据对应为区域ζ' (x), Tll搜索窗内的区域ζ (y)的坐标位置在span数 据中对应为区域ζ' (y)；2d)计算ζ (χ)与ζ (y)之间的相似度d(x, y)
Ufl ( \、1TT1^MM为区域的大小，值为7x7，z' m(x)为span数据中ζ' (χ)区域的第m个像素，而 ζ' m(y)为span数据中z' (y)区域的第m个像素；2e)利用相似度d(x, y)计算ζ (χ)与ζ (y)之间的权值w(x，y)
_8]如)二斤)h为可调节参数，当h取0. 3倍的噪声标准差时滤波效果最好；2f)用搜索窗Ω内每个像素对应的7x7区域对ζ (χ)进行加权滤波，得到其滤波结 果，滤波式为
ζ{χ)=T^j Σ w(x' y)z(y)
^yx) yen为z(x)的滤波结果，C(χ)为归一化函数表示为C(x) = Σ ve Ω (χ, y)；2g)对Tll的逐个像素进行上述步骤2a)_2f)的处理，得到滤波后的Tll数据；2h)对T矩阵的其余元素T12-T33进行