基于非局部均值滤波的sar图像去噪

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1、第34卷第4期电子与信息学报Vol.34No.42012年4月JournalofElectronics&InformationTechnologyApr.2012基于非局部均值滤波的SAR图像去噪*易子麟尹东胡安洲张荣(中国科学技术大学电子工程与信息科学系合肥230027)摘要：该文提出一种基于结构相似性指数(SSIM)的非局部均值(NonLocalmeans,NL-means)滤波的合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声抑制新方法。该方法用SSIM改进NL-means算法中小块相似性的度量，能利用结构信息来进行相干斑抑制。通过在真实SAR图

2、像上的实验表明，与GammaMAP滤波、CHMT算法、BLS-GSM算法、NL-means滤波相比，此方法在有效去除相干斑噪声的同时能更好地保持边缘结构信息。关键词：合成孔径雷达图像；图像去噪；结构相似性指数；非局部均值中图分类号：TP751文献标识码：A文章编号：1009-5896(2012)04-0950-06DOI:10.3724/SP.J.1146.2011.00918SARImageDespecklingBasedonNon-localMeansFilterYiZi-linYinDongHuAn-zhouZhangRong(Dep

3、artmentofElectronicEngineeringandInformationScience,USTC,Hefei230027,China)Abstract:ThispaperproposesanewspecklereductionalgorithmforSyntheticApertureRadar(SAR)images.ItisbasedontheNonLocal(NL)meansfilterandimprovedbyStructuralSIMilarity(SSIM).Structureinformationisintrodu

4、cedintothedespecklingmethodbymeasuringthesimilaritybetweensmallpatcheswithSSIM.SomeexperimentsonrealSARimages,comparingwithGammaMAPfilter,ContourletHiddenMarkovTree(CHMT)method,BayesLeastSquares-GaussianScaleMixtures(BLS-GSM)methodandNL-meansfilter,demonstratethatthepropos

5、edalgorithmisabletoreduceefficientlyspecklewhileretainedgesandstructureswell.Keywords:SARimage;Despeckling;StructuralSIMilarity(SSIM);NonLocalmeans(NL-means)1引言滑而丢失图像细节纹理信息的问题。随着多分辨率分析的发展，小波变换被应用到SAR图像相干斑抑合成孔径雷达(SAR)是一种主动式微波遥感[4]制中，但是由1维小波张成的可分离小波只具有有器，由于具有全天时、全天候成像、高空间分辨率

6、限的方向，不能有效地表达图像的边缘结构信息，和强穿透能力等优点，被广泛应用到军事和民用各[5]因此，Contourlet变换等多方向尺度分析方法被应领域。然而，由于其成像机理的限制，SAR图像中用到去噪中并取得了优于小波变换的结果。Lee滤自身固有的随机分布的相干斑噪声会严重影响图像波和Frost滤波都可以表示成各向同性扩散的偏微的质量，使其自动处理非常困难。因此，SAR图像分方程，文献[6]发展了各向异性扩散偏微分方程的相干斑抑制是SAR图像处理的关键步骤，对于后续去斑方法，改善了滤波性能，但是这类方法也会不SAR图像特征提取、分割、识别

7、等有重要意义。[7]可避免地带来目标模糊。近年来，马尔科夫随机场SAR图像去噪有两大主要目标，一是有效地消[8]和吉布斯随机场、BLS-GSM(BayesLeast除均匀平坦区域中的相干斑噪声，二是尽可能地保[9]Squares-GaussianScaleMixtures)等模型都被引持图像中的边缘、纹理等细节信息。几乎所有去噪入到SAR图像去噪方法中，它们都在去除斑噪声的方法都是在这两大性能之间折衷。对实数数据的同时有效地保留了场景信息，取得了较好的去噪效SAR图像去噪有传统的基于空域的滤波算法，如[1][2]果。Lee,Kuan,Fro

8、st,GammaMAP和增强Lee，增[10,11][3]2005年，Buades等人提出了针对自然图像强Frost等滤波器。它们的窗口大小固定，且都是加性白噪声的非局部均值(N