基于异质性测量和非局部平均的斑点噪声抑制

摘要

传统的欧氏距离不能鲁棒地度量含有相干斑噪声的SAR图像块之间的相似性.针对这一问题,将SAR图像的异质性测量方法与传统的欧氏距离结合,产生了一种新的SAR图像相似性测度,并在此基础上,提出了一种新的用于斑点噪声抑制的非局部平均滤波算法.该算法首先计算相似性窗口之间的欧氏距离和搜索窗口的变差系数;然后利用搜索窗口的变差系数自动调整退化参数h,并在欧氏距离和调整后的退化参数的基础上计算新的SAR图像相似性测度;最后利用新的相似性测度对待处理像素点进行非局部平均恢复.对仿真与实际SAR图像的斑点噪声抑制实验表明,新算法能有效去除斑点噪声和保留边缘纹理等细节区域,视觉效果很好;且与现有的非局部抑斑算法相比,计算复杂度大大降低.