合成孔径雷达图像边缘增强的方法
【专利摘要】本发明公开了一种合成孔径雷达图像边缘增强的方法，包括：对于合成孔径雷达原始图像中每一个像素计算其归一化均值比；以合成孔径雷达原始图像中每一个像素的归一化均值比作为该像素的灰度值，重新绘制合成孔径雷达图像。本发明的方法中，应用了序列均值比优化得到相应元素的灰度值，重绘合成孔径雷达图像，增强了合成孔径雷达图像的边缘强度。
【专利说明】合成孔径雷达图像边缘增强的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及雷达图像处理【技术领域】，尤其涉及一种合成孔径雷达图像边缘增强的方法。
【背景技术】
[0002]随着合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)图像的应用越来越广泛，如何提取合成孔径雷达图像的边缘信息成为合成孔径雷达图像判读解译的关键问题。通过增强合成孔径雷达图像边缘来增强视觉效果，以利于后续应用，这已成为合成孔径雷达图像处理的一个重要内容。
[0003]合成孔径雷达图像由于是相干成像，使得其固有的斑点噪声大大影响了图像上的边缘信息，因此常规的图像边缘提取算法很难进行有效的边缘信息提取，如直接对原始图像进行处理的空域法，包括拉普拉斯锐化、图像多尺度边缘增强等，以及对原始图像进行某种变换，如小波变换等，在变换域进行处理以实现图像增强。如图像的拉普拉斯锐化是利用拉普拉斯算子对图像进行边缘增强的一种方法，拉普拉斯算子是以图像邻域内像素灰度差分计算为基础的，通过二阶微分推导出的一种图像邻域增强算法。它的基本思想是，当邻域的中心像素灰度低于它所在邻域内其他像素的平均灰度时，此中心像素的灰度应被进一步降低，当邻域的中心像素灰度高于它所在邻域内其他像素的平均灰度时，此中心像素的灰度应被进一步提高，以此实现图像的锐化处理。在算法实现过程中，拉普拉斯锐化算法通过对邻域中心像素的四方向或八方向求梯度，并将梯度和相加来判断中心像素灰度与邻域内其他像素灰度的关系，并用梯度运算的结果对像素灰度进行调整。
[0004]可见，现有技术中的上述方法都是提升图像中原有高频分量的幅度，并没有产生新的高频成分，而且合成孔径雷达图像的斑点噪声是典型乘性特性，这些边缘增强方法效果很有限，无法得到满意的边缘增强结果。
【发明内容】
[0005](一 )要解决的技术问题
[0006]为解决上述的一个或多个问题，本发明提供了一种合成孔径雷达图像边缘增强的方法，以提高边缘增强的效果。
[0007]( 二 )技术方案
[0008]根据本发明的一个方面，提供了一种合成孔径雷达图像边缘增强的方法，包括:对于合成孔径雷达原始图像中每一个像素，计算其归一化均值比；以合成孔径雷达原始图像中每一个像素的归一化均值比作为该像素的灰度值，重新绘制合成孔径雷达图像。
[0009](三)有益效果
[0010]从上述技术方案可以看出，本发明合成孔径雷达图像边缘增强方法具有以下有益效果:本发明利用不同窗口大小计算的ROA之间的差异性来增强合成孔径雷达图像的边缘信息，进一步锐化了合成孔径雷达图像的边缘强度，提高了边缘增强的效果，有利于合成孔径雷达图像的边缘检测和提取。
【专利附图】
【附图说明】
[0011]图1为本发明实施例合成孔径雷达图像边缘增强方法的流程图；
[0012]图2为本发明实施例合成孔径雷达图像边缘增强方法中计算合成孔径雷达图像的均值比步骤中构建窗口的示意图；其中，图2A为水平方向的示意图，图2B为垂直方向的不意图；图2C为左倾方向的不意图；图2D为右倾方向的不意图。
[0013]图3为本发明实施例合成孔径雷达图像边缘增强方法中输入的原始合成孔径雷达图像；
[0014]图4为本发明实施例合成孔径雷达图像边缘增强方法中计算窗口大小为3的均值比；
[0015]图5为本发明实施例合成孔径雷达图像边缘增强方法中计算窗口大小为5的均值比；
[0016]图6为本发明实施例合成孔径雷达图像边缘增强方法中计算窗口大小为7的均值比；
[0017]图7为运用本发明施例合成孔径雷达图像边缘增强方法对图3的原始合成孔径雷达图像进行处理后的合成孔径雷达图像。
【具体实施方式】
[0018]为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。
[0019]需要说明的是，在附图或说明书描述中，相似或相同的部分都使用相同的图号。在附图中以简化或是方便标示，且附图中未绘示或描述的实现方式，为所属【技术领域】中普通技术人员所知的形式。另外，虽然本文可提供包含特定值的参数的示范，但应了解，参数无需确切等于相应的值，而是可在可接受的误差容限或设计约束内近似于相应的值。
[0020]本发明合成孔径雷达图像边缘增强的方法，利用不同窗口大小计算合成孔径雷达图像的对应的均值比(Ratio Of Averages,简称R0A)，然后将这些不同窗口的ROA组合起来，计算同一图像位置上的最佳归一化差异指数，提取最佳的归一化差异指数进行锐化，从而实现合成孔径雷达图像的边缘增强。
[0021]在本发明的一个示例性实施例中，提出了一种合成孔径雷达图像边缘增强方法的流程图。图1为本发明实施例合成孔径雷达图像边缘增强方法的流程图。如图1所示，本实施例包括以下步骤:
[0022]步骤S102，对于合成孔径雷达原始图像中每一个像素，计算其归一化均值比；
[0023]其中，对于合成孔径雷达原始图像中的一个像素，计算其归一化的步骤进一步包括:
[0024]步骤S102a，利用N个不同大小的正方形窗口计算该像素的均值比，得到基于不同大小正方形窗口的均值比序列，其中N为大于2整数；
[0025]其中，对于合成孔径雷达原始图像中一个像素，以正方形窗口大小为Wl计算其均值比Rwi:
【权利要求】
1.一种合成孔径雷达图像边缘增强的方法，包括: 对于合成孔径雷达原始图像中每一个像素，计算其归一化均值比: 以合成孔径雷达原始图像中每一个像素的归一化均值比作为该像素的灰度值，重新绘制合成孔径雷达图像。
2.根据权利要求1所述的合成孔径雷达图像边缘增强的方法，采用以下方法，计算合成孔径雷达原始图像中一个像素的归一化均值比: 利用N个不同边长大小的正方形窗口计算该像素的均值比，得到基于不同边长大小正方形窗口的均值比序列； 在所述均值比序列中选取均值比的最大值与最小值； 利用所述均值比的最大值与最小值，计算该像素的最佳归一化差异指数； 根据所述最佳归一化差异指数，计算该像素的归一化均值比。
3.根据权利要求2所述的合成孔径雷达图像边缘增强的方法，对于边长大小为wl个像素的正方形窗口，按照以下公式，计算该像素的均值比Rwi:
4.根据权利要求3所述的合成孔径雷达图像边缘增强的方法，所述k=1,2,3,4;
5.根据权利要求3所述的合成孔径雷达图像边缘增强的方法，其中，所述N=3，所述wI = 3，5，7。
6.根据权利要求2至5中任一项所述的合成孔径雷达图像边缘增强的方法，采用以下公式，计算该像素的最佳归一化差异指数:
7.根据权利要求6所述的合成孔径雷达图像边缘增强的方法，采用以下公式，计算该像素的归一化均值比:
E (x, y) = [1.0-1 (X，y) ] X 2 55.0。
【文档编号】G06T5/00GK103455975SQ201210171874
【公开日】2013年12月18日 申请日期:2012年5月29日 优先权日:2012年5月29日
【发明者】尤红建, 张翰墨 申请人:中国科学院电子学研究所