基于非局部分类处理的 SAR 图像降斑

摘要：

针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）图像不同内容间的统计特性差距较大以及采用非局部降斑方法处理 SAR 图像时会产生图像细节丢失及伪影等现象，提出了一种基于非局部分类处理的 SAR图像降斑方法。首先对相似块方差系数的均值采用阈值比较的方法将图像分为同质区和异质区，在寻找目标块对应的相似块时，根据图像块中心像素点所属的类别选择合适的参数进行块匹配，并在获得相似块后分别使用加权平均的方法处理同质区目标块和3D 变换域硬阈值收缩方法处理异质区目标块。该方法不仅能在块匹配过程中选择不同的块尺寸和搜索范围以提高块匹配的精度，而且使用不同方法处理同质区和异质区时能够在图像降斑与细节保持的权衡中达到更好的平衡。实验结果表明，该方法充分利用同质区和异质区的特点，结合不同的方法进行分类处理可有效提高图像降斑性能，在 SAR 图像降斑性能指标和视觉效果方面均达到了较高水平。

关键词：合成孔径雷达、图像分类、非局部降斑

分类号：TN957.52

资助基金：国家自然科学基金61301224；中央高校基本科研业务费CDJZR11160003，CDJZR10160003，CDJZR12160014，CDJZR13160008；重庆市自然科学基金cstc2012j A40001；重庆市科技攻关计划cstc2012gg－yyjs0572资助课题

在线出版日期：2016-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：551-556