基于信息论匀质性测度的各向异性扩散相干斑抑制算法

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1、航空学报Jan．252013V01．34No．1153．163ActaAeronauticaetAstronauticaSinicaISSN1000．6893CN11-1929／Vhttp：／／hkxb．buaa．edu．cnhkxb@buaa．edu．C11基于信息论匀质性测度的各向异性扩散相干斑抑制算法何友*，袁湛，蔡复青海军航空Z-程学院信息融合技术研究所，山东烟台264001摘要：针对传统各向异性扩散抑斑算法存在的均匀区域噪声平滑不充分、边缘随迭代弱化及迭代次数的确定缺乏理论指导等问题，提出了一种新的各向异性扩散抑斑算法，该算法采用信息论匀质性测

2、度作为图像中匀质区域与边缘的鉴别因子，使扩散系数能够更准确地控制扩散强度与扩散速率，从而达到充分平滑均匀区域噪声及保护边缘的目的。基于各向异性扩散方程求解与鲁棒误差范数最小化的等效性，提出了一种各向异性扩散方程的迭代停止准则。利用合成孔径雷达图像对本文算法的抑斑和边缘保持性能进行了仿真实验验证。结果表明，本文算法在均匀区域相干斑噪声抑制、边缘保持等方面均取得了优于传统算法的效果。关键词：合成孔径雷达；相干斑噪声抑制；各向异性扩散；匀质性测度；鲁棒统计量中图分类号：V2l；TN958文献标识码：A文章编号：1000—6893(2013)01—0153—11

3、合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar，SAR)是一种高分辨率成像雷达，具有全天候、全天时、多波段、多极化、可变侧视角及穿透力强等优点，在军事和民用领域有着广泛的应用。但SAR图像固有的相干斑噪声使SAR图像的自动解译和判读变得非常困难，因而在图像解译之前一个非常重要的步骤是抑制其中的相干斑噪声。而一个优良的抑斑算法应当在有效平滑掉均匀区域噪声的同时可以很好地保留图像中的结构特征和细节信息，否则抑斑算法就没有意义。基于SAR图像局部统计特性的空域滤波算法口屯1等是研究最早的一类相干斑抑制算法。这类算法简单、直观、易于工程实现，但其相干

4、斑抑制能力取决于其选取的窗口大小，因而很难兼顾均匀区域的噪声抑制和边缘及细节信息的保持。此外，小波降噪方法在近些年也被应用于SAR图像的相干斑抑制，通过阈值化小波系数口1或者建立小波系数的统计模型在贝叶斯准则下推导出后向散射系数的最优估计值[4巧]，从而实现相干斑抑制。但目前多数小波降噪方法缺乏边缘的自动保护机制，需要对原始图像进行专门的边缘检测以保留边缘像素的小波系数，如文献[6]。基于各向异性扩散(AnisotropicDiffusion，AD)方程的SAR图像降噪算法具有其独特优势。它们对图像的平滑是有选择性的：在均匀区域增强扩散作用(各向同性)，

5、充分平滑掉噪声；在边缘附近减弱甚至停止扩散(各向异性)，有效保护图像的边缘。目前，研究与应用最为广泛的各向异性扩散相干斑抑制算法是基于Pietro和Jitendra提出的AD方程(P—M模型)[7]。典型的算法有Yu和Acton提出的SRAD(SpeckleReducingAnisotropicDiffusion)L8J、Santiago和Carlos提收稿日期：2012．02．13；退修日期：2012．05—18；录用日期：2012—06—20；网络出版时间：2012·07·3115：35网络出版地址：wwwcnki．net／kcms／detail／1

6、1．1929．V．20120731．1535．004，html基金项目：国家自然科学基金(61032001，61002045)*通讯作者．Tel．：0535-6635695E-mail：yxgx@sina．corn嘲用撂武lHeY，YuanZ，CaiFQ．Specklesuppressionusinganisotropicdiffusionbasedoninformation-theoreticheterogeneitymeasure-mentiActaAeronauticaetAstronauticaSinica．2013．34(1)：153．163．

7、侮友。袁湛．蔡复青．基于信意论匀质性穗度的各向异性扩散携f斑抑翱算法．航空学报，2013-34(1)：153-163．154航空学报Jan．252013VoI．34No．1出的DPAD(DetailPreservingAnisotropicDiffu—sion)[9j，Yu等提出的KAD(KernelAnisotropicDiffusion)[101等。基于AD方程的相干斑抑制算法在实际应用时存在一些问题。首先，根据文献[11]，由Pietro和Jitendra提出的2种扩散系数是“病态”(Ill—posed)的，容易使迭代过程变得不稳定而偏离真实的解；

8、其次，变差系数(CoefficientofVariance，CV)虽然是一种广泛