混合均值平滑雷達圖像降噪方法研究

摘要：降噪方法是無人機雷達圖像識別中較重要的一步，本文首先闡述了為什么要降噪和相干斑產(chǎn)生的機理，然后對無人機雷達圖像進行取對數(shù)處理，把乘性噪聲變?yōu)榧有栽肼暎缓笸ㄟ^平穩(wěn)小波變換對經(jīng)過取對數(shù)的圖像進行分解，再對細(xì)節(jié)像進行獨立分量分析，同時計算出相干斑噪聲指數(shù)，對指數(shù)小的分量進行均值平滑處理，最后使用平穩(wěn)小波變換變換進行重構(gòu)，得到降噪后的雷達圖像。

關(guān)鍵詞：降噪方法；圖像識別；小波變換

中圖分類號：TP391.41 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9599 （2012） 22-0000-02

1 相干斑噪聲產(chǎn)生機理

由于無人機雷達圖像與紅外、可見光圖像在成像機理上存在著差異，無人機上的雷達是一種相干成像傳感器。無人機雷達能夠提高分辨率的主要因素是雷達信號的相干性。雷達圖像中的每一個像素記錄的雷達的回波強度其實就是其回波所覆蓋的地面區(qū)域的總回波強度，只有在理想情況下，這些散射子的球面波上的幅度才會處處相等。在無人機雷達圖像中的分辨率單元內(nèi)的每個散射中心都產(chǎn)生一個具有獨立的相位和振幅的子回波?？偟幕夭ㄆ鋵嵕褪窍蚋鱾€方向散射的所有子回波的矢量和形成的。由于隨機的電磁波子回波相位在空間中進行矢量求和合成總的回波時，振幅會發(fā)生相互抵消或疊加的現(xiàn)象，所以總會存在偏差在總回波強度與子回波的平均強度之間。這種隨機的偏差現(xiàn)象在無人機雷達圖像中呈現(xiàn)出強噪聲的形式，通常我們稱之為相干斑噪聲現(xiàn)象。

2 雷達圖像對數(shù)變換

由于雷達圖像的相干斑點噪聲屬于乘性噪聲，但目前許多基于小波變換的降噪濾波技術(shù)都是鎮(zhèn)對加性噪聲的，不能使用以往的降噪算法對雷達圖像進行去噪。相干斑點噪聲濾除的整個過程我們可以看成是用小波分析的方法進行處理的最小均方誤差問題。用小波系數(shù)壓縮方法對無人機雷達圖像斑點噪聲降噪的第一步是對無人機雷達圖像進行對數(shù)變換，得到新的圖像：

加性高斯噪聲是一種各頻譜分量服從均勻分布，且幅度服從高斯分布的噪聲信號。而且加性高斯噪聲的可加性和幅度值服從高斯分布。

3 獨立分量分析

4 平穩(wěn)小波變換

（1）即使在SWT需要更多的計算要求和更大的內(nèi)存，它使更好的去噪質(zhì)量和更好的邊緣檢測能力。

（2）在向下取樣的過程中，由于系數(shù)的數(shù)目隨著DWT的分辨率水平減半，所以它通常是適合離散信號或圖像的大小是2的乘方圖片。但是平穩(wěn)小波變換可以應(yīng)用在任意大小的圖像上，為了保持在所有分辨率水平下的系數(shù)的數(shù)目是相同的，所以沒有應(yīng)用向下采樣過程。出于這個原因， SWT也可以稱為非抽樣小波變換。

5 基于平穩(wěn)小波變換和獨立分量分析的均值平滑雷達圖像降噪方法

由于最低頻子帶LL由于包含了大部分的像素值，所以應(yīng)用均值濾波進行降噪。在進行所有子圖像的平滑操作以后，聯(lián)合起來進行反平穩(wěn)小波變換來重構(gòu)被降噪的圖像。

6 總結(jié)

本章的降噪方法是無人機雷達圖像識別中較重要的一步，首先闡述了為什么要降噪和相干斑產(chǎn)生的機理，然后對無人機雷達圖像進行取對數(shù)處理，把乘性噪聲變?yōu)榧有栽肼?，然后通過平穩(wěn)小波變換對經(jīng)過取對數(shù)的圖像進行分解，再對細(xì)節(jié)像進行獨立分量分析，同時計算出相干斑噪聲指數(shù)，對指數(shù)小的分量進行均值平滑處理，最后使用平穩(wěn)小波變換變換進行重構(gòu)，得到降噪后的雷達圖像。