航海雷达图像噪声抑制方法研究.pdf

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1、第30卷第3期海洋技术V01．30，No．3垫!!兰!旦皇!塞竺堡!望些皇丝些!!￡：丝!!航海雷达图像噪声抑制方法研究丁献文1，万荣胜2，王建1，郑小罗1(1．上海海洋大学海洋科学研究院，上海201306；2．广州海洋地质调查局，广东广州510075)摘要：针对航海雷达图像上常见的同频干扰噪声．提出了一种有效的抑制方法。谊方法采用阚值分割技术对噪声进行检测．然后对检测出的噪声点进行插值修复。使用x波段航海雷达图像对谊方法进行检验。采用信噪比、偏差指数和相关系数等指标进行定量评价。结果表明．提出的新方法既能显著地抑制航海雷达图像的同频干扰噪声，又能较好地保待原始图像的信

2、息．具有良好的降噪效果。它的综合性能明显优于传统的均值滤波和中值滤波方法。关键词：噪声：航海雷达；同频干扰；Delaunay三角网；K分布中围分类号：TP7226．1仰51Tl文献标志码：B文章编号：1003—202912011)03—0013—04航海雷达(MarineRadar)，又叫船用雷达或导航雷达，是指安装在船上用于船舶避碰、定位和导航的雷达111。它工作在X波段和S波段。航海雷达在图像采集、传输和显示过程中常受到各种因素干扰，如接收机的性能、雨雪以及其它雷达的干扰等121，造成图像中含有噪声。按成因划分，噪声主要有3种：接收机内部的热噪声、雨雪干扰噪声和同频

3、干扰噪声IZq。其中，同频干扰噪声所占比例最大。所谓同频干扰．是指由邻近同频段雷达发射的电磁波进入本船雷达天线产生的回波[41。在图像上常表现为放射状的亮线．长短不一。严重影响了图像画面质量(见图1)。围1航海雷达含噪图像收稿日期基金项目作者简介20ll一04—25上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金赍助项目($5C09023)丁献文(1980-)．男．副研究员，博士，主研方向：海洋遥感为了抑制同频干扰噪声。国内有人进行了专门研究。郝燕玲等目提出了利用航海雷达图像序列来抑制同频干扰噪声的方法。该方法先设定一个阙值，然后计算当前图像的像元灰度值与后续31幅图像序列相同

4、位置上的灰度中间值的差值。通过比较该差值与设定的阈值之间的大小来检测当前图像中属于噪声的像元；噪声像元被检测出来之后，使用改进的中值滤波算法对其进行修复。宋占杰等in]提出了航海雷达图像同频干扰噪声的去除方法。该方法先使用增强模板突出噪声。再在噪声增强了的图像上设定阈值。检测出噪声像元。然后使用反距离加权(InverseDiataneeWeighflag,IDW)插值法对噪声像元进行修复。上述两种方法都能在保持图像灰度信息的情况下消除航海雷达图像中的同频干扰噪声。前一种方法基于雷达图像序列判断噪声像元．修复噪声像元的中值滤波算法运算速度快：后一种方法基于单幅雷达图像判断

5、噪声像元．修复噪声像元的反距离加权插值法运算速度慢。在这两种方法中，关于如何选取噪声检测的阈值。都还没有给出具体的方案。此外，在噪声像元的修复过程中，都采用了单一的方法．没有考虑航海雷达图像的像元在方位向和距离向上的空间相关性。针对上述问题．本文提出了航海雷达图像同频干扰噪声的抑制方法。该方法给出了选取阚值的具体方案；考虑了像元在方位向和距离向上的空间相关性。采用分段插值的策略。1航海雷达图像同频干扰噪声的检测对航海雷达图像的同频干扰噪声．可以通过设定一个闲值r来进行检测。记距离——方位角直角坐标系中的二维灰度图像为l(ij)，其中，i∈【1朋．JE【1,N，则阈值r可

6、以根据经验模型来估算。如K分布海杂波模型n．公式如下：log，。(一Jog．。如)=』(v)x20x1。g．。[p一％)／_一m。)]+log．。¨(v)](1)14海洋技术第30卷式中：昂为虚警率；r为阈值；m为海杂波均值；m为0电压对应的灰度值；口为K分布的形状参数；函数正(口)和正@)的表达式分别为瓶@)勘，，109l。[^(，)]：4×lo-{[‰(们)]2纠+D，其中，A=0．088，B=0．687，C=2．0，D=-O．39，E=0．055，F--0．166。以实际的X波段航海雷达图像(见图1)为例，其大小为512x512像元，图像灰度值范围为[123，21

7、81。图像的距离向分辨率为7．5m．图像中心区域与本船的实际距离约31．2km。采用K分布海杂波模型估算阈值。已知O电压对应的灰度值mo=127。取虚警率P：1．OxlO{，图像区域对应的形状参数估计值v---O．4，从而．^(口)=O．047，五(口)=1．15，估算出海杂波均值m后。由式(1)可得，7'--139，使用该阈值对图1进行分割，得到噪声检测结果(见图2)。2航海雷达图像噪声点的插值修复检测出同频干扰噪声以后，需要选择合适的插值方法对其进行修复。考虑到：①原始航海雷达图像像元在二维空间上的分布特点是距离图像中心越近。像元点越