基于无下采样Contourlet变换的SAR图像去噪
万方数据
第3期连学强等:基于无下采样Contourlet变换的SAR图像去噪513
为克服小波变换方向选择性差,不适宜表示图像边缘、轮廓等线奇异性的结构特征,M.N.Do和Vetterli提出了一种真正的二维图像表示方法:Contourlet变换垆1。理论和实验证明Contourlet变换的去噪效果明显优于小波去噪。但Contourlet变换不具有平移不变性,在去噪的同时容易引入一定的人工痕迹,为此M.N.D0又提出了无下采样的Cont-ourlet变换(NSCT)№J,并通过简单的阈值方法去除高斯噪声,取得了显著的效果。本文首次将NSCT应用于SAIl图像去噪领域,通过基于图像局部特征的贝叶斯软阈值去噪,取得了优于其他方法的去噪效果。
2无下采样Contourlet变换
Contourlet变换睁。是M.N.D0和Vetterli提出的一种真正的二维图像表示方法,它主要由2个步骤实现:拉普拉斯塔式分解(1aplacianpyramid,LP)和方向滤波器组(direction-alfdterbanks,DFB)滤波。首先通过LP塔式分解把原始图像分解为低频子带和高频子带。高频子带再经过方向滤波器组分解为多个方向子带。对低频子带重复上述过程就可实现图像的多分辨率、多方向分解。图1给出了Contourlet变换的滤波器组结构。由于Contour]et变换在LP分解时,需要对图像进行隔行隔列下采样,这虽然能够较大程度地降低变换地冗余性,但也导致了Contourlet变换不具有平移不变性的特陛,限制了其在某些图像处理邻域里的应用。为此M.N.Do等人又提出了NSCT饽j。NSCT去掉了Contourtet变换中的下采样步骤。类似于Contourlet变换,Nscr的结构可以分为2部分:无下采样金字塔(NSP)和无下采样方向滤波器组(NSDFB),其滤波器组结构如图2所示,有关NSCT的详细内容可参考文献[6]。
图1Contourlet变换滤波器组结构
Fig.1Contourlettransformfilter
bankstructure
图2NSCT滤波器组结构
Fig.2NSCTfilterbankstructure3基于NSCT的SAR图像去噪方法
斑点噪声通常被认为是一种随机乘性噪声,一幅被
斑点噪声污染的图像可表示为:
,,=并?11,(1)式中:菇为理想不含噪声的图像,n为斑点噪声,其统计
特性服从Gamma分布,对式(1)两边取对数可得:yl=xl+nl(2)式中:yl=InY,xl=In互,nl=In,IoArsenauh等人已证明,对Gamma分布的斑点噪声取对数后,厅l的概率密度函数近似为高斯分布"J。因此,通过对数变换乘性噪声抑制问题可以转化为加性高斯噪声去噪问题。
SAR图像的小波分解系数在各尺度表现为非高斯统计
特性,其概率分布在零点处具有非常尖锐的峰,并且在峰的两侧有长长的拖尾。Chang等人利用广义高斯分布(COD)描绘各层小波分解系数,并在此基础上提出了内容自适应Bayesian阈值去噪方法,取得了良好的效果哺】。图3给出了SAIl图像取对数后再进行NSCT分解,在尺度为3时的NSCT系数直方图。由直方图可知,SAIl图像取对数后NSCT分解系数也具有高陡度、长拖尾的非高斯特性,因此,也应该可以用广义高斯模型来很好地来描述。下面从理论上分析其概率分布,先假设其概率分布函数为:
五(茹)=Aexp(-I肛I。)(3)式中:A=茄万,卢=吉√涨',(牡
Ie。‘广~dt,矿表示标准差,c表示形状参数。
图3NSCT系数直方图(尺度=3)
Fig.3HistogramoftheNSCTcoefficients(Scale=3)
为了验证广义高斯模型是否可以有效地描述SAR图像取对数后的NSCT分解系数,参考文献[9]计算参数的方法求得形状参数C=0.7542,标准差矿=0.0421。用该模型来拟合SAR图像取对数后的NSCT分解系数。如图3所示,从该图可以看出,广义高斯模型可以有效地
描述SAR图像取对数后的NSCT分解系数。综合考虑 万方数据
514仪器仪表学报第29卷
NSCT自身的特点和SAR图像取对数后NSCT分解系数的分布,参考小波域加性高斯噪声的去除方法,本文提出一种基于NSCT的SAR图像去噪方法,去噪过程可以归纳为以下几个步骤:
(1)对原始图像取对数变换,把Gamma分布的乘性噪声转换成加性高斯噪声。
(2)对经过对数变换后的图像数据进行NSCT变换。
(3)对NSCT变换各高频子带的系数分别进行阈值处理。由于系数总体上服从广义高斯分布,且形状参数c落在[0.5,1],因此采用自适应局部贝叶斯阈值:
耻薏
式中:盯;。是尺度f、方向.『的高频子带中的噪声方差,由于NSCT不是正交变换,因此不同方向和尺度子带中的噪声方差不相同,需要分别计算,本文采用蒙特卡罗方法获得各子带的噪声方差盯;一是指尺度f,方向.『的高频子带中的第n个系数的标准差,反映的是实际图像的系数变化情况。实际应用中,假定以第n个系数为中心的一个领域中的NSCT系数服从高斯分布,利用最大似然估计获得。由于是在局部领域中计算所得,使得本文方法具有图像内容自适应的特性。
(4)NSCT逆变换。对阈值处理后的系数进行NSCT逆变换。得到新的一组数据。
(5)均值校正Ⅲ1:由于采用了对数变换,取对数变换后的图像的均值是有偏差的,解决这一问题的方法是在进行指数变换前先减去取对数变换后的图像的均值。
(6)取指数。对均值校正后的数据取指数,得到去噪后的SAR图像。
4实验结果
为了验证算法的有效性,本文对lena、barara、peppers三幅测试图像叠加不同的斑点噪声,分别采用小波软阈值去噪(WT)、Contourlet软阈值去噪(CT)、小波Cycle—Spinning去噪(WTCS)、Contourletcycle—Spinning去噪(CTCS)和NSCT软阈值去噪(NSCT)等5种方法进行去噪,其中CT、CTCS、NSCT三种方法的分解层数为3,每层的分解方向数分别为4、8、16。得到实验数据如表1所示。由表l可以看出,本文所提方法PSNR值明显高于其他几种去噪方法。图4和图5给出了图像视数为20时Lena图像和Barbara图像去噪效果的局部对比图,所用的去噪方法从左到右分别为WT、CT、WTCS、CTCS、NSCT。由图中可以看出Contourlet去噪,纹理和边缘等细节信息恢复的比小波去噪好,但会导致一些类似小波中Gibbs现象的视觉失真;WTCS和CTcS对于Gibbs现象的视觉失真有一定抑制,但总体抑制效果不如本文所提的NSCT去噪方法。另外本文所提方法在抑制噪声的同时对于边和纹理等细节信息保护得较好,如图4中的帽檐部分和图5中纹理信息等。
表1图像去噪效果比较
Table1Comparisonofthedenoisingresults
图4Lena图像去噪效果局部对比图
Fig.4Comparisonofthe
localdenoisingresultsforLenaimage
图5Barbara图像去噪效果局部对比图
Fig.5Compal'isonofthelocaldenoisingresultsfor
Barbara
iJ瑚铲
万方数据
第3期连学强等:基于无下采样Contourlet变换的SAR图像去噪515
为了验证本文所提算法在实际SAR图像去噪中的应用效果,对美国Sandia国家实验室的一幅分辨率为lm的农场中心SAR图像运用上述各种算法进行测试,测试结果如图6所示。均匀区域的降斑性能可以用等效视数(ENL)来衡量,等效视数越大,表明降斑的性能越好。图6已给出右上角均匀区域测得的ENL值,从中可以看出本文提出的算法性能明显优于其他算法。另外,本文提出的算法在保证了抑制斑点噪声的同时。还有效地保持了边缘、纹理等结构特征,从图6中间偏右的白色建筑物的去噪效果可以验证这一结论。
(e)CT-CS(ENLffil02.60)(f)NSCT-Baycs(ENL=I12.38)
图6SAR图像去噪效果对比图
Fig.6ComparisonofdenoisingresultsforSARimage
5结论
Contourlet变换是一种新的真正的二维图像表示方法,具有多分辨率、多方向、时频局部和各向异性等特点,在图像处理领域有着广泛的应用前景。由于Contoutlet变换不具有平移不变性,利用Contoulet变换进行去噪时容易引入较多的人工痕迹,为此本文将NSCT引入到SAR图像去噪中,并且从理论上证实了SAR图像取对数后NSCT分解系数服从广义高斯分布,进而提出一种自适应局部贝叶斯阈值的SAR图像斑点噪声去除方法,仿真和实际实验表明所提方法的具有更好的抑制噪声的能力,且能更好地保护边缘和纹理等细节信息。
参考文献
[1]魏钟栓.合成孔径雷达卫星[M].北京:科学出版社,2001:187-215.
WElzSH.Syntheticapertureradarsatellite[M].Bei-
jing:SciencePress,2001:187-215.
[2]uFK,CROFrC.Comparisonofseveraltechniquestoobtainmultiple-lookSARimagery[J].IEEETram.Ge8一
ci.RemoteSensing,1983,21(3):370-375.
[3]LEELS,JURKEVICHI.Specklefalteringofsyntheticaperture
radarimages:AReview[J].RemoteSensingReviews,1994,8(4):313-340.
[4]ARGENTIF.SpeckleremovalfromSARimagesintheundecimateddomain[J].IEEETransactionsonGeosci—
ence
andRemoteSensing,2002,40(11):2363-2374.[5]DOMN,VETrERLIM.TheContourlettransform:Anefficientdirectionalmuhiresohtionimagerepresentation
[J].IEEETram.Img.Proc.,2005,14(6):760-769.[6]DOMN,ZHOUJP.ThenonsubsampledContourlettransform:theory,design,andapplications[J].IEEE
Tram.Img.Proe.,2005,1:469-472.
[7]ARSENAULTHH,APRILG.Propertiesofspeckleinte—gratedwithafiniteapertureandlogarithmicallytran80
formed[J].JournalOpticalSocietyAmerica,1976,66
(11):1160?1163.
[8]CHANGSG,BINY.Adaptivewaveletthresholdingforimagedenoisingandcompression[J].IEEETram.Img.
Proc.,2000,9(9):1532—1546.
[9]DOMN,VE7几:ERuM.Wavelet.basedteXttLreretrievalusinggeneralizedGaussiandensityandKullback—Leibler
distance[J].IEEETram.IⅡ19.Proc.,2002,II(2):
146.158.
[10]XIEH,PIERCELE.Statisticalpropertiesoflogarithmi—tally
transformedspeckle[J].IEEETram.Gesci.Re—moteSensing,2002,40(3):721-727.
作者简介
连学强,2005年于集美大学获得学士
学位,现为厦门大学信息科学与技术学院硕
士研究生,主要研究方向为图像处理和小波
分析。
电话:0592-2564285;E.mail:lianxq一82@si—
Ha.COrn
LitmXucqiangachievedbachelordegreefromJimeiUniversi—tyin2005.NowheisamasterstudentinInstituteofInformationScienceandTechnology,XiamenUniversity.Hismainresearchinterestisimageprocessingandwaveletanalysis.
Address:InstitudeofInformationScienceand
Technology,Xia- 万方数据
516仪器仪表学报第29卷
menUniversity,Xiamen361005,Fujian,China
Tel:+86-592-2564285;E-mail:lianxq_82@sina.corn
丁兴号(通信作者),1998年于合肥工
业大学获得学士学位,2003年于合肥工业
大学获得博士学位,现为厦门大学信息科学
与技术学院副教授,主要研究方向为小波分
析及应用和图像处理。
地址:厦门大学信息科学与技术学院.361005
E.mail:dxh@Y..mu.edu.cn
DingXinghaoachievedbachelordegreein1998,doctorde-greein2003
bothfromHefeiUniversity0fTechnology.NowheisallassociateprofessorinInstituteofInformationScienceandTechnology,XiamenUniversity.His
mainresearchinterestiswaveletanalysisandapplication,andimageprocessing.
Address:ImtitudeofInformationScienceandTechnology,Xia-menUniversity,Xiamen36t005,Fujian,China
E—mail:dxh@xmu.edu.cn 万方数据
基于无下采样Contourlet变换的SAR图像去噪
作者:连学强, 丁兴号, 闫敬文, Lian Xueqiang, Ding Xinghao, Yan Jingwen
作者单位:厦门大学信息科学与技术学院,厦门,361005
刊名:
仪器仪表学报
英文刊名:CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
年,卷(期):2008,29(3)
被引用次数:5次
参考文献(10条)
1.DO M N;VETTERLI M Wavelet-based texture retrieval using generalized Gaussian density and Kullback-Leibler distance 2002(02)
2.XIE H;PIERCE L E Statistical properties of logarithmically transformed speckle 2002(03)
3.CHANG S G;BIN Y Adaptive wavelet thresholding for image denoising and compression[外文期刊]
2000(09)
4.ARSENAULT H H;APRIL G Properties of speckle integrated with a finite aperture and logarithmically transformed 1976(11)
5.DO M N;ZHOU J P The nonsubsampled Contourlet transform:theory,design,and applications 2005
6.DO M N;VETTERLI M The Contourlet transform:An efficient directional multiresolution image representation 2005(06)
7.ARGENTI F Speckle removal from SAR images in the undecimated domain[外文期刊] 2002(11)
8.LEE L S;JURKEVICH I Speckle filtering of synthetic aperture radar images:A Review 1994(04)
9.LI F K;CROFT C Comparison of several techniques to obtain multiple-look SAR imagery[外文期刊] 1983(03)
10.魏钟栓合成孔径雷达卫星 2001
引证文献(5条)
1.朱果平基于Contourlet变换的图像滤波[期刊论文]-电脑开发与应用 2011(3)
2.彭敏.刘文波.张弓一种基于NSCT域的自适应阈值函数SAR图像去噪[期刊论文]-佳木斯大学学报(自然科学版) 2009(6)
3.刘国金.曾孝平.田逢春.成可立.韩亮基于非下采样Contourlet变换和谱图理论的扩散去噪[期刊论文]-仪器仪表学报 2009(10)
4.肖泉.丁兴号.王守觉.郭东辉.廖英豪基于自适应超完备稀疏表示的图像去噪方法[期刊论文]-仪器仪表学报2009(9)
5.陈新兵.杨世植.王先华.乔延利基于曲面拟合与广义总变分的卫星图像盲复原[期刊论文]-仪器仪表学报
2009(9)
本文链接:https://www.360docs.net/doc/963674276.html,/Periodical_yqyb200803012.aspx