基于子視數(shù)據(jù)相關(guān)性的極化合成孔徑雷達(dá)圖像噪聲抑制

劉坤，馬文萍，劉紅英

（西安電子科技大學(xué)智能感知與圖像理解教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室智能感知與計(jì)算國際聯(lián)合研究中心，陜西西安710071）

基于子視數(shù)據(jù)相關(guān)性的極化合成孔徑雷達(dá)圖像噪聲抑制

劉坤，馬文萍，劉紅英

（西安電子科技大學(xué)智能感知與圖像理解教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室智能感知與計(jì)算國際聯(lián)合研究中心，陜西西安710071）

基于極化合成孔徑雷達(dá)（PolSAR）的子視數(shù)據(jù)相關(guān)性提出了一種新的非局部濾波器。非局部算法在一個較大的空域中搜尋待濾波元素所在圖像塊的相似圖像塊，并以基于它們的相似程度來對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)濾波。因而相似度計(jì)算在非局部濾波器里起到至關(guān)重要的作用。Pol-SAR圖像子視數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性包含有較對應(yīng)的多視數(shù)據(jù)點(diǎn)之間更多的信息，這些信息有利于更加精準(zhǔn)的計(jì)算非局部濾波器中相似度的估計(jì)。新提出的濾波器通過假設(shè)檢驗(yàn)來估計(jì)兩組子視數(shù)據(jù)集是否同質(zhì)，并以此為依據(jù)估計(jì)圖像塊之間的相似性。通過對同質(zhì)區(qū)域的加權(quán)濾波實(shí)現(xiàn)對PolSAR數(shù)據(jù)的噪聲抑制。對比實(shí)驗(yàn)證實(shí)了新提出的濾波器的有效性和優(yōu)異性能。

信息處理技術(shù)；遙感圖像；極化合成孔徑雷達(dá)；相干斑；非局部；子視數(shù)據(jù)；假設(shè)檢驗(yàn)

0 引言

極化合成孔徑雷達(dá)（PolSAR）在農(nóng)林業(yè)遙感監(jiān)測、遙感測繪、水文氣象地理遙感、海洋學(xué)、海冰監(jiān)測、國防等領(lǐng)域有著諸多應(yīng)用，發(fā)達(dá)國家常年優(yōu)先發(fā)展其相關(guān)技術(shù)。據(jù)公開報(bào)道，我國高分辨率對地觀測重大專項(xiàng)中具有全極化成像能力的合成孔徑雷達(dá)（SAR）衛(wèi)星也即將在不久之后發(fā)射升空，這無疑將為我國PolSAR相關(guān)技術(shù)研究提供新的發(fā)展動力和基礎(chǔ)支持。然而自SAR技術(shù)誕生之日起，相干斑噪聲的存在就給SAR圖像在實(shí)際工程應(yīng)用帶來了困難［1］。尤其在數(shù)據(jù)量越來越大，SAR圖像分析越來越依賴于機(jī)器自動實(shí)現(xiàn)的今天，對噪聲抑制工作也提出了更高的要求。

不同于僅采用單一極化方式電磁波進(jìn)行探測的單極化SAR系統(tǒng)，多極化SAR或全極化SAR（統(tǒng)一簡稱PolSAR）因?yàn)橥瑫r通過水平與垂直通道發(fā)射、接收雷達(dá)信號，可以通過各個極化通道之間的極化相關(guān)性來反應(yīng)被探測目標(biāo)的散射特性，從而提供推斷目標(biāo)屬性的極化特征。這也使得PolSAR圖像的噪聲抑制工作更加復(fù)雜，約束條件更多。

多視處理技術(shù)是最早應(yīng)用于PolSAR系統(tǒng)中的去噪方法之一，在雷達(dá)成像過程中通過硬件實(shí)現(xiàn)，在目前的PolSAR系統(tǒng)中廣泛采用。多視處理采用非相干疊加的方法來平滑相干斑噪聲，通常通過降低處理器帶寬，劃分波束為若干子波束，并對每個子波束單獨(dú)成像得到子視數(shù)據(jù)，然后將子視數(shù)據(jù)非相干數(shù)據(jù)疊加而得到多視處理結(jié)果。經(jīng)過多視處理后得到的PolSAR數(shù)據(jù)稱為多視數(shù)據(jù)，以區(qū)別于未經(jīng)多視處理的單視數(shù)據(jù)。

當(dāng)前快速發(fā)展的各類PolSAR去噪技術(shù)大多是基于圖像的方法，在雷達(dá)系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)后通過軟件實(shí)現(xiàn)噪聲抑制。基于圖像的去噪算法在處理多視數(shù)據(jù)時通常是直接針對多視數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到去噪結(jié)果的。這一方面是由于大多數(shù)PolSAR設(shè)備都采用了多視處理技術(shù)，多視數(shù)據(jù)處理應(yīng)用廣泛；另一方面也有公開供研究使用的多視數(shù)據(jù)較少同時提供有對應(yīng)的單視數(shù)據(jù)的現(xiàn)實(shí)原因?；趫D像的PolSAR去噪技術(shù)大體可分為空域?yàn)V波方法和變換域?yàn)V波方法兩類。而其中的空域?yàn)V波方法中近年來非局部去噪技術(shù)發(fā)展較快。Lee等［2］對這些新提出的濾波器進(jìn)行了介紹和回顧。例如Pretest濾波器［3］、非局部Lee濾波［4］、非局部DSM濾波器［5］等。需要注意的是，這些非局部濾波器在處理多視PolSAR數(shù)據(jù)時都是在多視處理之后基于PolSAR多視復(fù)矩陣進(jìn)行濾波去噪的。這相當(dāng)于首先進(jìn)行多視平均實(shí)現(xiàn)第一次相干斑抑制，再“串行”進(jìn)行第二次基于圖像的去噪。這樣做在多視平均時僅利用了一個多視數(shù)據(jù)點(diǎn)對應(yīng)的各子視數(shù)據(jù)之間的非相干性，忽略了不同多視數(shù)據(jù)點(diǎn)對應(yīng)子視數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性所提供的信息。而在大部分基于圖像的濾波過程中則不再考慮這部分由子視數(shù)據(jù)提供的“冗余”信息。

本文基于PolSAR子視數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性提出了一種新的非局部濾波器。新方法在合理選取子視數(shù)據(jù)樣本的基礎(chǔ)上通過假設(shè)檢驗(yàn)的方式判斷兩數(shù)據(jù)點(diǎn)是否同質(zhì)，然后對同質(zhì)區(qū)域中的數(shù)據(jù)點(diǎn)做基于圖像塊的加權(quán)濾波。該方法將多視處理去噪與基于圖像的去噪方法有機(jī)結(jié)合在一起，為多視PolSAR去噪技術(shù)提供了新的思路。

1 PolSAR數(shù)據(jù)模型及多視處理

1.1 多視PolSAR數(shù)據(jù)模型

全PolSAR系統(tǒng)通過多個極化通道發(fā)射、接收雷達(dá)信號進(jìn)行遙感成像，極化散射矩陣為

式中:Shh為水平發(fā)射、水平接收通道；Shv為水平發(fā)射、垂直接收通道；Svh為垂直發(fā)射、水平接收通道；Svv為垂直發(fā)射、垂直接收通道。

為了描述后向散射，通常按照不同的正交單位矩陣將S矩陣矢量化。按照S矩陣的直接展開得到的單位矩陣對其矢量化可得到:

如果按照Pauli基矢量化，則得到的散射矢量為

根據(jù)這兩種散射矢量，在實(shí)際中可以通過極化協(xié)方差矩陣C或極化相干矩陣M來處理后向散射問題。其中極化協(xié)方差矩陣為

極化相干矩陣為

上述極化協(xié)方差矩陣與相干矩陣都是4×4的復(fù)矩陣。如果考慮到極化互異性Shv=Svh，則二者都可簡化為3×3的復(fù)矩陣，二者可以相互轉(zhuǎn)換。為描述方便，本文使用極化協(xié)方差矩陣描述算法原理。

為了降低相干斑噪聲對PolSAR數(shù)據(jù)的負(fù)面影響，PolSAR系統(tǒng)大多會采用多視處理的技術(shù)方法提高圖像質(zhì)量。無論是通過子帶劃分平均還是在圖像上直接進(jìn)行多視平均，其原理都是對子視數(shù)據(jù)的非相干疊加。C矩陣的多視處理記為

式中:〈·〉表示多視平均；L為視數(shù)；Ci為第i視子視協(xié)方差矩陣。

1.2 多視PolSAR數(shù)據(jù)的非局部均值去噪

在經(jīng)過多視處理后，非局部PolSAR去噪濾波器對協(xié)方差矩陣在搜索窗內(nèi)進(jìn)行基于圖像塊的加權(quán)平均濾波。若多視圖像中待濾波像素為x，對應(yīng)該像素點(diǎn)的多視極化協(xié)方差矩陣為〈C（x）〉.搜索窗記為S，搜索窗內(nèi)某數(shù)據(jù)點(diǎn)為y，y點(diǎn)對x點(diǎn)的加權(quán)濾波系數(shù)以ω（x，y）表示，則通過搜索窗內(nèi)所有點(diǎn)對待濾波點(diǎn)進(jìn)行濾波的公式為

與傳統(tǒng)濾波器相比，非局部濾波器的濾波系數(shù)ω（x，y）是通過圖像塊之間的相似性計(jì)算得到的。由于圖像塊包含更豐富的信息，可以比單一像素點(diǎn)更好地體現(xiàn)出待濾波點(diǎn)與其空域臨近點(diǎn)之間的關(guān)系，所以非局部濾波器通常會獲得較傳統(tǒng)濾波器更好的去噪結(jié)果。

2 基于子視數(shù)據(jù)相關(guān)性的PolSAR數(shù)據(jù)噪聲抑制

2.1 基于假設(shè)檢驗(yàn)的子視數(shù)據(jù)相關(guān)性估計(jì)

PolSAR中一個數(shù)據(jù)點(diǎn)對應(yīng)的子視協(xié)方差矩陣是一組獨(dú)立同分布的復(fù)矩陣，其第v階對數(shù)累積量k可通過下面一組公式［6］計(jì)算得出:

式中:μv為C矩陣第v階對數(shù)矩；kv為由對應(yīng)的第v階對數(shù)累積量；kvmax為由kv按照階數(shù)順序組成的最高階數(shù)為vmax的向量，為保證計(jì)算精度，通常其中的最高階數(shù)vmax取4即可滿足需要；表示n個元素中取i個元素的組合數(shù)。

Anfinsen［7］指出，對于一定數(shù)量的可認(rèn)為是獨(dú)立同分布的PolSAR協(xié)方差矩陣數(shù)據(jù)集，可以近似認(rèn)為滿足中心極限定理的要求，并且可以得到:

式中:E｛·｝表示數(shù)學(xué)期望。則

即可通過卡方近似來檢驗(yàn)樣本是否符合總體分布。取統(tǒng)計(jì)檢測量

式中:χ2（p）表示自由度為p的卡方分布。取顯著程度α，假設(shè)H0為接受樣本服從總體的概率密度分布，H1為樣本不服從總體的概率密度分布，則有假設(shè)檢驗(yàn)如下:

對于視數(shù)為L的PolSAR圖像而言，為了能夠較好描述某一點(diǎn)分布模型的樣本總體，需要保證樣本總體中包含一定數(shù)量的獨(dú)立同分布的協(xié)方差矩陣。如果僅以某一數(shù)據(jù)點(diǎn)的子視數(shù)據(jù)集作為總體樣本，則有可能因?yàn)闃颖緮?shù)量不足，對計(jì)算帶來偏差。所以首先通過方向窗選擇，根據(jù)空間小鄰域內(nèi)紋理方向性特征選取待濾波點(diǎn)附近的一組數(shù)據(jù)點(diǎn)。并以選取結(jié)果對應(yīng)的所有子視協(xié)方差矩陣構(gòu)成樣本總體。本文采用8個5×5大小的方向窗（如圖1，黑色為0，白色為1）匹配的方法在PolSAR圖像的總功率圖中對待濾波點(diǎn)鄰域進(jìn)行卷積，按照卷積結(jié)果選取貢獻(xiàn)最大的方向窗中窗口值為1的數(shù)據(jù)點(diǎn)，并得到其對應(yīng)的子視數(shù)據(jù)集。對L視PolSAR數(shù)據(jù)而言共可得到樣本數(shù)量為15L的樣本總體。

2.2 基于子視數(shù)據(jù)相關(guān)性的同質(zhì)區(qū)域選擇

因?yàn)椴捎昧藞D像塊之間的相似度來替代像素點(diǎn)之間的相似度，非局部算法可以在一個較大的搜索窗內(nèi)可以更加準(zhǔn)確的濾波加權(quán)系數(shù)。本文算法中兩圖像塊之間的相似性計(jì)算方法如圖2所示。

圖2中以兩圖像塊中對應(yīng)位置多視數(shù)據(jù)點(diǎn)用同一種顏色表示。例如待濾波圖像塊中的紅色多視數(shù)據(jù)點(diǎn)m，首先按照圖1中的8個方向窗選取其鄰域中的15個數(shù)據(jù)點(diǎn)，這些數(shù)據(jù)點(diǎn)的15L個子視協(xié)方差矩陣（紅色）組成了描述m附近數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分布模型的樣本總體。搜索窗內(nèi)另外任一其他圖像塊中對應(yīng)位置的數(shù)據(jù)點(diǎn)n（紅色）的子視數(shù)據(jù)集（紅色）與m是否服從同樣分布則按照（14）式，通過假設(shè)檢驗(yàn)判別。兩圖像塊的相似性則可按照下式計(jì)算:

式中:h為一個圖像塊中所含像素點(diǎn)的個數(shù)。同時，以Q值檢驗(yàn)兩個圖像塊的中心數(shù)據(jù)是否是同質(zhì)的:

圖1 通過方向窗選擇待濾波點(diǎn)附近的子視數(shù)據(jù)集Fig.1 Sublook dataset selection on the neighborhood of the datapoint to be filtered

圖2 兩圖像塊之間的相似性計(jì)算Fig.2 Similarity between two patches

在搜索窗內(nèi)得到同質(zhì)區(qū)域之后，以基于圖像塊計(jì)算得到的數(shù)據(jù)點(diǎn)間的相似性作為濾波系數(shù)對全圖Q極化協(xié)方差矩陣進(jìn)行加權(quán)平均，得到濾波結(jié)果，如圖3所示。

圖3 對同質(zhì)像素加權(quán)濾波Fig.3 Weighted averaging of the homogenous data

2.3 基于子視數(shù)據(jù)相關(guān)性的PolSAR去噪算法

本文算法步驟如下:

步驟1 由全圖子視數(shù)據(jù)計(jì)算全圖對數(shù)累積量。

按照（8）式～（10）式，計(jì)算全圖數(shù)據(jù)的對數(shù)累積量。

步驟2 對一個待濾波點(diǎn)進(jìn)行濾波。

步驟2.1 通過方向窗選擇待濾波像素x所在圖像塊中每個數(shù)據(jù)點(diǎn)y對應(yīng)的子視數(shù)據(jù)集。

步驟2.2 循環(huán)圖像塊。以步驟2.1中得到的每一組子視數(shù)據(jù)集為樣本總體，按照（17）式計(jì)算對另一圖像塊中對應(yīng)位置的數(shù)據(jù)點(diǎn)的子視數(shù)據(jù)做求取假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。循環(huán)本步驟計(jì)算兩圖像塊之間統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量Q.并判斷兩圖像塊中心數(shù)據(jù)點(diǎn)是否同質(zhì)。

步驟2.3 循環(huán)搜索窗S.對搜索窗S內(nèi)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)按照步驟2.2的辦法判斷是否與待濾波數(shù)據(jù)點(diǎn)同質(zhì)。對同質(zhì)數(shù)據(jù)點(diǎn)記錄假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。

步驟2.4 搜索窗內(nèi)同質(zhì)像素點(diǎn)加權(quán)濾波。像素點(diǎn)x處對應(yīng)的多視協(xié)方差矩陣〈C（x）〉的濾波結(jié)果〈C（x）〉f計(jì)算公式為

步驟3 循環(huán)下一待濾波點(diǎn)，按照步驟2對全圖進(jìn)行濾波。

如將（14）式視為一步，則本文算法與其他非局部去噪算法時間復(fù)雜度相同。除此以外，本文方法實(shí)際運(yùn)算時的速度還會受到不同軟件對Q值計(jì)算過程中的矩陣運(yùn)算速度的影響。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

同質(zhì)區(qū)域選取結(jié)果是否合理對本文算法十分重要，圖4展示了3個典型窗口中同質(zhì)區(qū)域選取的結(jié)果。為了使視覺效果更加直觀，窗口設(shè)定較大（101× 101）。同質(zhì)區(qū)域用二值圖像描述，黑色表示與搜索窗中心點(diǎn)同質(zhì)。由圖4可以看到與中心點(diǎn)散射特性一致、圖像特征相符的數(shù)據(jù)點(diǎn)被篩選了出來。

圖4 搜索窗內(nèi)同質(zhì)區(qū)域選取結(jié)果Fig.4 Homogenous region selection in searching window

對海洋浮冰的檢測是近年來PolSAR圖像處理中的重要應(yīng)用方向之一。而PolSAR在城市郊區(qū)的成像結(jié)果通常較為復(fù)雜，包含多類目標(biāo)，常用來驗(yàn)證各種PolSAR數(shù)據(jù)處理算法的有效性。選取Convair-580 SAR的兩組數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)［8］驗(yàn)證本文去噪算法的性能。其中第1組數(shù)據(jù)是該雷達(dá)系統(tǒng)對海冰的成像結(jié)果，第2組數(shù)據(jù)則是對城市郊區(qū)的成像結(jié)果。兩組數(shù)據(jù)都是10視數(shù)據(jù)，也就是每一個數(shù)據(jù)點(diǎn)對應(yīng)10個子視數(shù)據(jù)。海冰圖像大小為520×544，城郊數(shù)據(jù)大小為256×256.圖像采用Pauli分解通過紅色、綠色、藍(lán)色3個通道進(jìn)行偽彩顯示。

由歐洲太空局開發(fā)的開源軟件PolSARPro是業(yè)內(nèi)學(xué)者最常使用的PolSAR研究開源軟件，其自帶的各種處理算法作為標(biāo)準(zhǔn)程序被廣泛用作對比程序。該軟件最近新發(fā)布了其5.0版本，新版本內(nèi)整合加入了Lee介紹的幾種最新非局部PolSAR濾波方法［2］。包括非局部Lee濾波與非局部Sigma濾波器。另外Pretest濾波器也被用作對比算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。本文算法的實(shí)驗(yàn)硬件環(huán)境為CPU intel i3（3.2 GHz），內(nèi)存4 G（1 333 MHz）；軟件環(huán)境為Matlab 2013.

本文就以PolSARPro 5.0中的上述3種非局部濾波算法以及經(jīng)典的精致極化Lee濾波作為對比算法，對比討論本文算法的去噪性能特點(diǎn)。對于包括本文方法在內(nèi)的4種非局部去噪算法而言，搜索窗大小以及圖像塊大小是兩個主要參數(shù)，一般來講搜索窗口在合理范圍內(nèi)取得越大，則對圖像平滑效果越好，且通常有益于保持圖像的邊緣和區(qū)域信息。圖像塊尺度較小時有利于保持點(diǎn)目標(biāo)信息；較大時則有利于圖像的平滑。為確保結(jié)果對比有效合理，4種非局部方法選擇了相同的搜索窗口大小與圖像塊大小。具體參數(shù)設(shè)定如下:精致極化Lee濾波的窗口大小為7×7，包括本文算法在內(nèi)的4種非局部濾波器:非局部Lee濾波器、非局部Sigma濾波器、Pretest濾波器以及本文濾波器中的搜索窗口大小均設(shè)定為15×15，圖像塊大小為7×7.前二者的閾值系數(shù)為20.Pretest方法閾值為-300.本文算法中β值為2.5.實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5、圖6所示。

以等效視數(shù)（ENL）和BRISQUE［9］值兩個指標(biāo)來測試5種不同算法的濾波效果。其中ENL表征同質(zhì)區(qū)域的平滑效果。ENL越大表明圖像中同質(zhì)區(qū)域越平滑。在每一組測試數(shù)據(jù)中選取了兩個圖像塊，通過計(jì)算其總功率圖的ENL值來評價算法對同質(zhì)區(qū)域的平滑能力。BRISQUE用于在無參考情況下評估圖像空域信息。BRISQUE數(shù)值越小表示被評價圖像的質(zhì)量越高。兩組數(shù)據(jù)的BRISQUE值均由全圖計(jì)算得出。具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表1所示。

在這兩組數(shù)據(jù)中，海冰的PolSAR圖像結(jié)構(gòu)復(fù)雜，由于冰面、積雪、海水相互交織，圖像上沒有很完整的區(qū)域結(jié)構(gòu)，多數(shù)成塊的區(qū)域比較零散破碎，且大小不一，并且不同散射特性的區(qū)域邊界并不很清晰。由于該數(shù)據(jù)中較難找出視覺上就可看出“同質(zhì)”的圖像塊，在圖中左上方冰層結(jié)構(gòu)比較破碎的部分取圖像塊A，并同時在左下方冰層結(jié)構(gòu)相對比較完整的部分取圖像塊B，同時比較兩塊數(shù)據(jù)的濾波結(jié)果。通過對比可以發(fā)現(xiàn)，4種非局部算法對同質(zhì)區(qū)域的平滑效果均遠(yuǎn)好過傳統(tǒng)的精致極化Lee濾波。其中在區(qū)域一致性較好的B處本文方法平滑效果最好。另外本文算法取得了最小的BRISQUE結(jié)果。值得注意的是，A位置所在冰面本身具有許多細(xì)微的結(jié)構(gòu)，非局部算法因?yàn)閷ν|(zhì)區(qū)域平滑能力較強(qiáng)，當(dāng)這些結(jié)構(gòu)的空間尺度上比非局部算法中的圖像塊還要小的時候，一些細(xì)小的結(jié)構(gòu)就被平滑掉了。而傳統(tǒng)的精致極化Lee濾波雖然平滑效果有限，但卻能夠更好地保持這些細(xì)小的結(jié)構(gòu)。就這幅圖像而言，如果在濾波之后對整體圖像通過其他空域方法進(jìn)行分類等分析時，區(qū)域一致性更好的非局部算法能提供更好的基礎(chǔ)。但如果是從視覺上分析冰層的特性，去噪性能更好的非局部方法則會失去更多有用信息。這也提示我們在工程實(shí)際中針對不同問題的具體需要應(yīng)當(dāng)選取適合的去噪方法。

圖5 海冰數(shù)據(jù)去噪效果對比Fig.5 Comparison of different filters on ice dataset

圖6 城郊數(shù)據(jù)去噪效果對比Fig.6 Comparison of different filters on suburb dataset

表1 噪聲抑制效果對比Tab.1 Performance in terms of ENL and BRISQUE

而對城郊數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)，從數(shù)據(jù)指標(biāo)上，本文算法在有效抑制斑點(diǎn)噪聲對圖像影響的同時，能較好地保持圖像中各類目標(biāo)的邊緣、區(qū)域完整性。從視覺效果上來看，當(dāng)大面積區(qū)域中存在極化特性緩慢變化的現(xiàn)象時，本文方法能更好地保持區(qū)域整體極化特性的一致性。這是因?yàn)樽右晹?shù)據(jù)為濾波器提供了更多的有用信息。而從圖像右下角的城區(qū)部分的濾波結(jié)果可見，Pretest方法的去噪結(jié)果更優(yōu)，這主要是由于本文算法通過方向窗選擇待濾波圖像塊中每一個數(shù)據(jù)點(diǎn)的子視數(shù)據(jù)樣本集，這在提高了相似度計(jì)算的準(zhǔn)確性同時，也犧牲了部分濾波器對小于方向窗尺度的變化細(xì)節(jié)的保持能力。另一方面，對所有濾波器在兩組數(shù)據(jù)上濾波結(jié)果的BRISQUE計(jì)算表明，本文方法較優(yōu)。這體現(xiàn)出子視數(shù)據(jù)相關(guān)性提供了更加豐富的信息，使得本文方法對圖像質(zhì)量的提高較其他方法具有更多優(yōu)勢。

4 結(jié)論

多視PolSAR去噪濾波器的發(fā)展中，子視數(shù)據(jù)本身提供的冗余信息長期沒有得到充分利用。本文以子視數(shù)據(jù)相關(guān)性來測量PolSAR圖像中多視數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的相關(guān)性。在此基礎(chǔ)上選擇同質(zhì)區(qū)域并對Pol-SAR數(shù)據(jù)做基于非局部均值思想的噪聲抑制處理。本文方法在實(shí)驗(yàn)中取得的良好效果證明了通過子視數(shù)據(jù)相關(guān)性能夠?qū)崿F(xiàn)對多視PolSAR數(shù)據(jù)噪聲抑制。本文還將新提出的算法與經(jīng)典算法以及其他非局部算法進(jìn)行了對比，分析了不同原理算法的優(yōu)勢與特點(diǎn)。

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［1］ 袁禮海，宋建社，沈濤.合成孔徑雷達(dá)圖像特征關(guān)鍵度分析與分類算法研究［J］.兵工學(xué)報(bào)，2007，28（10）:1186-1190. YUAN Li-hai，SONG Jian-she，SHEN Tao，Research on feature key-degree and classification algorithms for SAR images［J］.Acta Armamentarii，2007，28（10）:1186-1190.（in Chinese）

［2］ Lee J S，Ainsworth T L，Wang Yan-ting，et al.Polarimetric SAR speckle filtering and the extended sigma filter［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2015，53（3）:1150-1160.

［3］ Jiong C，Yilun C，Wentao A.Nonlocal filtering for polarimetric SAR data:apretest approach［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2011，49（5）:1744-1754.

［4］ Zhong Hua，Zhang Jing-jing，Liu Gan-chao.Polarimetric SAR speckle filtering and the extended sigma filter［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2014，52（7）:4198-4210.

［5］ Liu Gan-chao，Zhong Hua.Nonlocal means filter for polarimetric SAR data despeckling based on discriminative similarity measure［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing Letters，2014，11（2）:514-518.

［6］ 劉坤，馬文萍，劉紅英，等.基于矩陣對數(shù)累積量的極化合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)去噪方法［J］.兵工學(xué)報(bào)，2014，35（9）:1400-1407. LIU Kun，MA Wen-ping，LIU Hong-ying，et al.Matrix log cumulant-based speckle filtering method for polarimetric synthetic aperture radar data［J］.Acta Armamentarii，2014，35（9）:1400-1407.（in Chinese）

［7］ Anfinsen S N.Statistical analysis of multilook polarimetric radar images with the Mellin transform［D］.Troms?，Norway:University of Troms?，2010.

［8］ European Space Agency，airborne data sources［DB/OL］.［2012-12-23］.http:∥earth.eo.esa.int/polsarpro/input.thml.

［9］ Mittal A，Moorthy A K，Bovik A C.No-reference image quality assessment in the spatial domain［J］.IEEE Transactions on Image Processing，2012，21（12）:4695-4708.

Speckle Suppression of Polarimetric Synthetic Aperture Radar Images Based on Sublook Data Correlation

LIU Kun，MA Wen-ping，LIU Hong-ying
（International Research Center for Intelligent Perception and Computation，Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education，Xidian University，Xi'an 710071，Shaanxi，China）

A new non-local filter based on the sublook data correlation is proposed for the speckle suppression of multilook polarimetric synthetic aperture radar（PolSAR）.Non-local techniques search for patches similar to the reference patch in a spatially extended neighborhood，and process the image with weighted averaging method based on the similarity.Therefore，similarity measurement plays an important role for non-local approaches.The sublook data of multilook PolSAR samples contain more correlation information than just the samples themselves，which could benefit the effectiveness of the similarity measurement in non-local filters.The proposed filter measures the correlation of two groups of sublook data in order to find the patch-based similarity.Then the homogeneous samples are selected to suppress the speckle based on the similarity.Experimental results and comparison with other filters illustrate an outstanding performance of the proposed filter.

information processing technology；remote sensing image；polarimetric synthetic aperture radar；speckle；non-local；sub-look data；hypothesis test

TN957

A

1000-1093（2015）07-1288-07

10.3969/j.issn.1000-1093.2015.07.018

2015-06-12

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（61271302、61173092）；高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計(jì)劃項(xiàng)目（B07048）；教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃項(xiàng)目（NCET-11-0692）

劉坤（1985—），男，博士研究生。E-mail:mliukun@163.com；馬文萍（1978—），女，副教授。E-mail:wpma@mail.xidian.edu.cn