SAR影像滤波算法

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1、3.SAR图像相干斑滤波算法目前已有大量的雷达相干斑抑制算法，这些算法可分为成像前的多视平滑预处理和成像后的滤波两大类。而成像后的滤波又包括空域滤波和频域滤波两种。为了减少相干斑噪声，早期的方法是在SAR成像处理中，通过降低处理器带宽形成多视图子图像，然后对多视子图像进行非相干叠加来降低相干斑噪声。这种非相干叠加来降低斑点噪声的方法称为多视处理。多视处理通过牺牲SAR图像的空间分辨率为代价来对相干斑进行抑制，已不能满足空间高分辨率的要求。空域滤波方法是利用图像像素的空间相关性对相干斑进行滤波，一般是利用一个滑动窗口，然后对窗口内的像素进行加权得到窗口中心点的像素值。频域的方法主要是利用小波

2、变换，比较著名的有小波软阈值方法，基于小波变换和多尺度分析的滤波方法。以下分别介绍增强Lee滤波算法，Kuan滤波算法，Frost滤波算法，最大后验概率（MAP）滤波算法，边缘保持最优化（EdgePreservingOptimizedSpeckle，EPOS）滤波算法等。3.1传统滤波方法传统滤波算法包括均值滤波、中值滤波等。这类算法的特点是直接对图像进行处理，没有考虑任何噪声模型，也没有考虑噪声的统计特性。这些算法实现起来比较简单，但效果不太理想。它们计算简单，速度快，均匀区域的斑点噪声去除效果较好。缺点是细节保持得不好，图像边缘变模糊，点目标损失大，随着处理窗口的增大，图像的整体模糊和

3、分辨率下降更严重。正是由于这两种传统滤波算法不适合相干斑噪声的乘性特点，实际中较少采用。3.1.1均值滤波均值滤波是将平滑窗口内所有像元的灰度值进行平均计算，然后赋给平滑窗口的中心像元，其数学表达式为：（2-17）式中，为滤波后中心元素灰度值，为滤波窗口内各个像元的灰度值，窗口大小为。3.1.2中值滤波中值滤波是一种非线性信号处理技术。它假设信号有极端的数值，即认为在平滑窗口内噪声是极大值或极小值。中值滤波将平滑区域内所有像素的中值作为平滑区域中心像元值。设为奇数项离散系列（=1，…2n-1，=1,…2n-1），为按大小重新排列的奇数项离散系列，则中值滤波的数学表达式为：（2-18）式中，

4、为滤波后的中心像元灰度值，为滤波前平滑模板内各个像元的原始灰度值，为平滑模板内各个像元重新排列后的灰度值，窗口大小为。3.2基于局域统计特性的自适应滤波算法自适应滤波是近30年以来发展起来的一种最佳滤波方法。它是在维纳滤波、Kalman滤波等线性滤波基础上发展起来的一种最佳滤波方法。由于它具有更强的适应性和更优的滤波性能，从而在工程实际中，尤其在信息处理技术中得到了广泛的应用。自适应滤波的研究对象是具有不确定的系统或信息过程。这里的“不确定性”是指所研究的处理信息过程及其环境的数学模型不是完全确定的。其中包含一些未知因素和随机因素。3.2.1自适应滤波原理自适应滤波器的原理如图3-1所示：

5、图3-1自适应滤波原理图图中表示时刻的输入信号值，表示时刻的输出信号值，表示时刻的参考信号值或所期望响应信号值，误差信号为与之差。自适应滤波器的滤波参数受误差信号控制，根据的值而自动调整，使之适合下一时刻的输入，以便使得输出接近于所期望的参考信号。局域自适应滤波算法是在图像上取一个平滑窗口，以窗口内所有像素值作为滤波器的输入值进行处理，得到的结果作为窗口内中心元素的滤波值。而在平滑窗口内如何完成滤波运算，是这类相干斑抑制算法研究的核心内容。基于局域统计的自适应滤波算法，应满足以下条件才能适合于SAR图像的处理：⑴不要求确知信号的统计模型；⑵要达到保留边缘且加强细节；它可分为以局域统计特性（

6、均值和方差）为依据和以其统计分布为依据两大类：⑶有很好的相干斑抑制效果；⑷算法高效，使每一个像素都能在滤波窗口内独立进行。3.2.2Sigma滤波该算法建立在SAR图像的乘性噪声模型上，假设斑点噪声的分布为高斯分布，窗口内的像素灰度值与其中心像素的灰度值比较接近。其基本原理为：Sigma滤波器将范围内的像素进行平均，即可去除差别过大的象素的影响。我们知道，对于一维高斯分布，采样点落在区间的概率是93.5％。在窗口滤波过程中，只选取窗口内像素灰度值落在范围内的点，将它们的平均值作为中心像素灰度的估计，而其它变化显著的像素则被视作边缘而不做滤波处理。首先计算滤波窗口内各像元灰度的平均值作为滤波

7、中心像元的平均值；然后再求窗口内标准差作为滤波中心像元点的标准差，公式如下（设窗口为（2M＋1）（2N+1））：（2-19）（2-20）Sigma滤波器的算法表达式如下：（2-21）（2-22）（2-23）孤立散射体不应受到斑点平滑的影响，为此设置阈值，如果范围内的象素数小于或等于K＝（滤波窗口大小＋1）/2，则以中心象素周围最近的四点象素平均值作为滤波输出。3.2.3Lee滤波及其增强算法Lee滤波基于完全发育的斑点乘