Lee濾波與RefinedLee濾波實(shí)驗(yàn)

1、Lee濾波與Refined-Lee濾波實(shí)驗(yàn)報(bào)告一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、掌握Lee濾波與Refined-Lee濾波的原理及方法；2、掌握Lee濾波與Refined-Lee濾波濾波效果ENL/ESI分析的原理及方法；3、分析比較Lee濾波與Refined-Lee濾波的濾波性能；4、分析濾波窗口與濾波效果的關(guān)系。二、實(shí)驗(yàn)原理1、Lee濾波原理由于SAR系統(tǒng)的有限分辨率和相干性，合成孔徑雷達(dá)成像過程中總是不可避免地要產(chǎn)生一種稱為紋斑（speckle noise）的噪聲。SAR圖像中的斑點(diǎn)噪聲與數(shù)字圖像處理中所遇到的噪聲有本質(zhì)的不同，這是因?yàn)樗鼈冃纬傻奈锢磉^程有本質(zhì)上的差別。SAR圖像中的斑點(diǎn)噪聲是在雷達(dá)回波信

2、號中產(chǎn)生的，是包括SAR系統(tǒng)在內(nèi)所有基于相干原理的成像系統(tǒng)所固有的原理性缺點(diǎn)。 為了研究相干斑的統(tǒng)計(jì)特性，Goodman于1976年提出了完全發(fā)育的相干斑噪聲的概念。一般情況下，SAR的發(fā)射信號波長遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于分辨單元尺寸，SAR每個分辨單元都可看作是由許多尺寸與波長相近的散射點(diǎn)組成的，也就是所謂的“完全發(fā)育”。SAR圖像的分辨單元尺寸一般為其信號波長的幾十倍，因此，在每一時(shí)刻，雷達(dá)脈沖照射的地表單元內(nèi)部包含成百上千個與其波長相當(dāng)?shù)纳⑸潴w。在理想情況下這些散射子的回波為球面波，在球面上，其幅度處處相等。由于這些散射目標(biāo)出自于同一分辨單元之內(nèi)，合成孔徑雷達(dá)是無法將它們區(qū)分開來，因而這一單元接受到的信

3、號是這些散射目標(biāo)回波的相干疊加，該單元的最終成像結(jié)果反映的是眾多散射回波的矢量和，因此導(dǎo)致接受信號的強(qiáng)度并不完全由地物目標(biāo)的散射系數(shù)決定，而是圍繞著散射系數(shù)的值有很大的隨機(jī)起伏，稱之為衰落。這使得具有均勻散射系數(shù)的區(qū)域，它的SAR圖像中并不具有均勻的灰度，呈現(xiàn)出很強(qiáng)的噪聲表現(xiàn)，這種效應(yīng)稱為相干斑噪聲效應(yīng)。根據(jù)試驗(yàn)研究表明完全發(fā)育的相干噪聲是一種乘性噪聲，即有：(k,l)是圖像像素的坐標(biāo)，I(k,l)是實(shí)際得到的圖強(qiáng)強(qiáng)度（含有噪聲），x(k,l)是一個平穩(wěn)隨機(jī)過程，描述了地面目標(biāo)的雷達(dá)散射特性即原始信號，v(k,l)即為相干斑噪聲，它是一個均值為1，方差為的平穩(wěn)白噪聲。乘性相干斑模型如下：，噪聲

4、抑制的兩個關(guān)鍵環(huán)節(jié)：一是建立真實(shí)后向散射系數(shù)的估計(jì)機(jī)制，二是制定同質(zhì)區(qū)域像素樣本的選擇方案。Lee濾波是利用圖像局部統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行SAR圖像斑點(diǎn)濾波的典型方法之一，其是基于完全發(fā)育的斑點(diǎn)噪聲模型，選擇一定長度的窗口作為局部區(qū)域，假定先驗(yàn)均值和方差可以通過計(jì)算局域的均值和方差得到。具體計(jì)算如下：，其中，。2、Refined-Lee濾波原理由于Lee濾波器存在缺陷，即對靠近邊緣或點(diǎn)目標(biāo)的同質(zhì)區(qū)域像素濾波不夠充分，之后，Lee又提出了一種基于邊緣檢測的自適應(yīng)濾波算法，通過重新定義中心像素的鄰域來提高估計(jì)的準(zhǔn)確性。通常使用7*7的滑動窗口，具體處理如下：Step1：將7×7的滑窗分為九個子區(qū)間

5、，區(qū)間之間有重疊，每個子區(qū)間大小為3×3。Step2：計(jì)算各子窗的均值。用這個均值構(gòu)造一個3×3的矩陣M，來估計(jì)局域窗中邊緣的方向：將×3梯度模板應(yīng)用到均值矩陣，梯度絕對值最大的方向被認(rèn)為是邊緣的方向。這里只需要用水平、垂直、45度和135度四個方向的梯度模板，相反方向互為相反數(shù)。用這個矩陣與四種邊緣模板與之進(jìn)行加權(quán)計(jì)算,選擇計(jì)算加權(quán)結(jié)果絕對值最大，確定邊緣方向。一種邊緣方向?qū)?yīng)兩種模板Xij和Xji，比較Mij和Mji大小，確定選擇哪一種窗口。所有陰影區(qū)域外的像素將取代原來滑窗內(nèi)所有的像素來計(jì)算局域均值和方差，從而重新估計(jì)局域窗的中心像素值。 3、相干斑抑制效果

6、評價(jià)(1)等效視數(shù)ENL需要注意的是，ENL的值只有在同質(zhì)區(qū)域才有效Error! Reference source not found.，這是因?yàn)橹挥性谕|(zhì)區(qū)域中，回波的起伏才主要決定于相干斑，而在非同質(zhì)區(qū)域中地物的結(jié)構(gòu)和屬性的變化是回波強(qiáng)度起伏的主要原因，因此計(jì)算ENL時(shí)，需要確定同質(zhì)區(qū)域的位置。等效視數(shù)(EquivalentNumberofLooks，ENL):多視強(qiáng)度SAR圖像滿足Gamma分布，觀察其均值方差與視數(shù)的關(guān)系，人們提出了等效視數(shù)的概念。對SAR強(qiáng)度圖像，如果某強(qiáng)度均勻的局部區(qū)域I中像素的均值和方差分別為E(I)和Var(I)，則定義其等效視數(shù)ENL為:從多視強(qiáng)度圖像的均值和

7、方差可知，即等效視數(shù)ENL在數(shù)值上等于用于多視平均的獨(dú)立強(qiáng)度圖像的數(shù)目，例如，一幅相干斑指數(shù)值為0.5的4視SAR強(qiáng)度圖像的ENL就是4。同樣，對多視幅度SAR圖像同樣可以定義其等效視數(shù)，但上式的定義對于幅度圖像并不適用，對于SAR幅度圖像，ENL的定義應(yīng)該是：這里0.5227是由于單視SAR幅度圖像的標(biāo)準(zhǔn)方差值，這一定義是與利用單視圖像的幅度值進(jìn)行平均實(shí)現(xiàn)多視處理相吻合的。ENL常常被用于衡量原始SAR圖像的相干斑程度，但由于進(jìn)行多視平均的強(qiáng)度圖像存在相關(guān)所以在整個SAR圖像中ENL常常不是恒定的整數(shù)。由于良好刻畫了圖像的相干斑程度，等效視數(shù)是最常用的評價(jià)相干斑抑制濾波器平滑效果的參數(shù)，等效

8、視數(shù)越大，表明圖像區(qū)域越光滑，相干斑噪聲抑制的效果越好。（2）輻射分辨率輻射分辨率是衡量SAR系統(tǒng)灰度級分辨能力的一種量度，更準(zhǔn)確地說，它定量地表示了SAR系統(tǒng)區(qū)分目標(biāo)后向散射系數(shù)的能力。輻射分辨率的好壞直接影響SAR 圖像的判讀和定量化應(yīng)用。輻射分辨率的大小由消除斑點(diǎn)噪聲的多少直接決定。為了改善SAR圖像的整體質(zhì)量，通常采用斑點(diǎn)噪聲抑制技術(shù)來獲得圖像輻射分辨率的提高。例如，單視圖像的輻射分辨率不會好于3dB，而四視圖像的輻射分辨率為1.8dB，即經(jīng)過四視處理后，圖像的輻射分辨率改善了1.2dB。輻射分辨率定義為（3）邊緣保持指數(shù)ESI邊緣保持指數(shù)表示處理后濾波器對邊界的保持能力，分為水平邊緣

9、保持指數(shù)和垂直邊緣保持指數(shù)。邊緣保持指數(shù)值愈高，邊緣保持能力愈好，其公式為其中，m表示圖像像元的個數(shù)，R1表示沿濾波后圖像邊緣交接處左右或上下互鄰像元的灰度值，R2表示沿原始圖像邊緣交接處左右或上下互鄰像元的灰度值。ESI值的取值范圍是0,1,當(dāng)其值為1時(shí)，圖像的邊緣得到完全保持，值為0時(shí)，圖像已變?yōu)橐粋€平面，沒有任何變化。ESI的值越大，濾波器的邊緣保持能力越強(qiáng)。三、實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求上交電子版實(shí)驗(yàn)報(bào)告，實(shí)驗(yàn)報(bào)告內(nèi)容包括問題求解思路，實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖表、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析以及實(shí)驗(yàn)源程序。（采用Matlab或C語言）四、問題求解思路1、Lee濾波器設(shè)計(jì)圖1 Lee濾波器設(shè)計(jì)流程圖2、Refined Lee濾波器

10、設(shè)計(jì)圖2 Refined Lee濾波器設(shè)計(jì)流程圖五、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析1、Lee濾波實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析圖3 原始SAR圖像由于原始圖像較大，處理較慢，本實(shí)驗(yàn)只為驗(yàn)證算法，故可以取原圖像中的一塊典型區(qū)域進(jìn)行分析和處理。截取的圖像如下：圖4 待處理的圖像從上圖可以看出，圖像較暗，為了便于觀察和分析，對圖像進(jìn)行線性拉伸處理，如下圖所示。圖5 對待處理圖像進(jìn)行線性拉伸后的圖像圖6 Lee濾波前后圖像的對比從上圖可以看出，Lee濾波后，圖像的灰度值變得比較均勻，相干斑噪聲明顯減少。圖7 Lee濾波對點(diǎn)狀目標(biāo)的濾波效果圖8 Lee濾波對線狀目標(biāo)的濾波效果圖9 Lee濾波對面目標(biāo)的濾波效果從上圖可以看出，Lee濾波

11、對靠近邊緣或點(diǎn)目標(biāo)的同質(zhì)區(qū)域像素濾波不夠充分，目標(biāo)邊緣變模糊。對濾波窗口大小分別取3×3、5×5、7×7、9×9，比較其濾波效果，如下圖所示。以5×5、7×7為例，從圖中可以看出，7×7的濾波窗口的濾波效果較好，因?yàn)闉V波窗口越大，用來計(jì)算所取的樣本像素點(diǎn)越多，濾波效果就會越好，這是符合實(shí)際情況的。圖10 Lee濾波5×5與7×7濾波窗口大小的效果的比較2、Refined Lee濾波實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析圖11 Refined Lee濾波前后圖像的對比從上圖可以看出，Refined Lee濾波后，圖像的灰度值變得比

12、較均勻，相干斑噪聲明顯減少，目標(biāo)變得更加清晰。圖12 Refined Lee濾波對點(diǎn)狀目標(biāo)的濾波效果圖13 Refined Lee濾波對線狀目標(biāo)的濾波效果圖14 Refined Lee濾波對面目標(biāo)的濾波效果從上圖可以看出，Refined Lee濾波對靠近邊緣或點(diǎn)目標(biāo)的同質(zhì)區(qū)域像素濾波比較充分，目標(biāo)邊緣比較清晰。對濾波窗口大小分別取3×3、5×5、7×7、9×9，比較其濾波效果，如下圖所示。以5×5、7×7為例，從圖中可以看出，7×7的濾波窗口的濾波效果較好，因?yàn)闉V波窗口越大，用來計(jì)算所取的樣本像素點(diǎn)越多，濾波效果就會越好，這

13、是符合實(shí)際情況的。圖15 Refined Lee濾波5×5與7×7濾波窗口大小的效果的比較3、Lee濾波與Refined Lee濾波的比較（1）主觀視覺評價(jià)圖16 Lee濾波與Refined Lee濾波的比較圖17 Lee與Refined Lee點(diǎn)狀目標(biāo)的濾波效果的比較圖18 Lee與Refined Lee線狀目標(biāo)的濾波效果的比較圖19 Lee與Refined Lee面狀目標(biāo)的濾波效果的比較從以上兩圖的比較可以看出，對于Lee濾波，對靠近邊緣或點(diǎn)目標(biāo)的同質(zhì)區(qū)域像素濾波不夠充分，目標(biāo)邊緣變模糊，濾波效果較差。對于Refined Lee濾波，對靠近邊緣或點(diǎn)目標(biāo)的同質(zhì)區(qū)域像素濾波

14、比較充分，目標(biāo)邊緣比較清晰，濾波效果較好。（2）客觀評價(jià)等效視數(shù)ENL表 1等效視數(shù)ENL的比較濾波方式濾波窗口等效視數(shù)ENLLee濾波3×32.28375×53.18677×73.97479×94.5539Refined Lee濾波3×32.53615×52.99257×73.34839×93.7359圖20 Lee與Refined Lee等效視數(shù)與濾波窗口大小關(guān)系曲線從上圖可以看出，在一定范圍內(nèi)隨著濾波窗口的增大，等效視數(shù)逐漸增大。邊緣保持指數(shù)ESI先用edge函數(shù)提取邊緣，如下圖所示，再對圖中紅色方框所示邊緣進(jìn)行分析。圖21 邊緣保持指數(shù)計(jì)算示意圖表 2邊緣保持指數(shù)ESI的比較濾波方式濾波窗口邊緣保持指數(shù)ESILee濾波3×30.68265×50.27047×70.12149×90.1167Refined Lee濾波3×30.87925×50.74867×70.60379×90.4983圖22 Lee與Refined Lee邊緣保持指數(shù)與濾波窗口大小關(guān)系曲線從上圖可以看出，Refined Lee的邊緣保持能力比Lee要好，在一定范圍內(nèi)隨著濾波窗口的增大，邊緣保