一种改进的合成孔径声呐图像Lee滤波算法*

金凤来 钟何平

(1.海军装备部驻天津地区防救军事代表室 天津 300042)(2.海军工程大学海军水声技术研究所 武汉 430033)

一种改进的合成孔径声呐图像Lee滤波算法*

金凤来1钟何平2

(1.海军装备部驻天津地区防救军事代表室 天津 300042)(2.海军工程大学海军水声技术研究所 武汉 430033)

针对合成孔径声呐图像相干斑抑制难的问题,提出了一种改进的Lee滤波相干斑抑制算法。该方法将Lee滤波与中值滤波相结合,能够在保持图像边缘细节的同时有效消除相干斑。最后通过对真实合成孔径声呐图像相干斑抑制试验验证了所提方法的有效性。

合成孔径声呐; 相干斑抑制; Lee滤波

1 引言

合成孔径声呐(Synthetic Aperture Sonar，SAS)是一种新型的高分辨率水下成像声呐[1～2],其基本原理是利用小尺寸基阵沿空间匀速直线运动来合成大的孔径基阵,在运动轨迹的顺序位置发射并接收回波信号,根据空间位置和相位关系对不同位置的回波信号进行相干叠加处理,进而获得沿运动方向(方位向)的高分辨率。由于它具有距离向和方位向分辨率恒定的特点,被广泛应用于水下小目标搜索、航道测绘、水下战场精细测绘与侦察、海洋湖泊河流地形/地貌测绘等。同合成孔径雷达一样,合成孔径声呐受自身固有相干斑噪声影响严重[3～4],使得SAS图像不能有效地反映目标的反射特性,严重影响着SAS图像的质量,使得SAS图像的自动后续处理变得非常困难[5]。因此,抑制SAS图像相干斑噪声有着十分重要的意义。目前常用的SAS图像滤波算法有多视处理、中值滤波、均值滤波和统计型滤波,每种滤波算法都有各自的优缺点。本文在常用滤波方法的基础上,将中值滤波与Lee滤波[6]相结合,优化了Lee滤波计算结果,最后通过实验验证了所提方法的有效性。

2 相干斑噪声模型

由于SAS是一种相干体制声呐,成像结果中不可避免地受着相干斑的影响,通常将相干斑假设为一种非相关的乘性噪声。SAS图像通常可以表示为A=XV,其中A表示合成孔径声呐图像,X表示图像真实值,V表示相干斑值。相干斑抑制的目的就是消除V对合成孔径声呐图像的影响。

3 中值滤波和Lee滤波

3.1 中值滤波

中值滤波是一种非线性平滑滤波,其基本原理是将图像中某一点的值采用该点邻域中的均值代替,消除孤立噪声对图像的影响。滤波窗口选定后,然后对滤波窗口内的观测值进行排序,并将中间位置的值作为输出结果。滤波窗口通常为3×3，5×5,也可以选择其它不同形状,如线状、圆型和十字形状。

3.2 Lee滤波

Lee滤波是一种经典自适应性滤波,它以图像的局部方差和均值为依据,不需建立精确的统计模型,而是基于完全发育的乘性噪声模型,并假设相干斑噪声是白噪声。Lee滤波时,首先选择一个固定大小的局部处理窗口,然后根据当前窗口内的观测值来计算当前局部区域内的均值和方差。

4 优化的Lee滤波

图1 优化Lee滤波算法流程图

5 试验结果分析

为了验证本文所提改进Lee滤波相干斑抑制算法性能,在如下环境下进行了试验：CPU G840 2.80G(2核)；内存4G；操作系统Windows 7。试验数据选用一幅合成孔径声呐样机试验所得成像结果数据,其大小为6500×4364像素,对应的合成孔径声呐图像如图2(a)所示。从图2(a)可以看出,原始图像上相干斑严重,严重影响图像的判读。采用改进Lee滤波算法对原始图像进行滤波时,滤波窗口大小设置为3×3,直接滤波后的结果如图2(b)所示,从整体效果图上可以看出图像轮廓变得清晰,相干斑有效得到了抑制。为更加清楚比较滤波前后效果,截取原始图像中局部区域进行比较,滤波前后局部对比图像分别如图3(a)和3(b)所示。从滤波后的局部图像中可以看出,左侧区域沟壑更加细致,细节突出。

表1 试验系统基本参数

图2 滤波前后全局图像比较

图3 滤波前后局部图像比较

6 结语

本文提出了一种中值滤波与Lee滤波相结合的改进Lee滤波SAS图像相干斑抑制方法。在进行相干斑抑制时,首先计算当前局部区域内的变差系数,然后根据变差系数来确定当前窗口内的滤波方法,以达到在滤波的同时有效保持纹理细节。最后采用真实的合成孔径声呐图像进行了相干斑抑制试验,验证了改进Lee滤波算法的性能。

[1] Hayes M P, Gough P T. Synthetic aperture sonar: a review of current status[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering,2009,34(3):207-224.

[2] 佟宏伟,钟何平,唐劲松,吴浩然. 基于GPU的SAS成像算法并行实现研究[J].舰船电子工程,2014,34(3)：134-140.

[3] 李祎,黄勇,黄海宁.合成孔径声纳干涉相位图噪声抑制方法分析[J].声学技术, 2006,25(5):457-462.

[4] 朱家兵,陶亮,江有名.一种新的高分辨率图像散斑噪声抑制算法[J].现代雷达,2005,27(11):54-57.

[5] Yu Y and Acton S. Speckle reducing anisotropic diffusion[J]. IEEE Transactions on Image Processing,2002,11(11):1260-1270.

[6] Lee J S. Speckle suppression and analysis for synthetic aperture radar images[J]. Optical Engineering,1986,25(5):636-642.

An improved Lee Filter Algorithm for Synthetic Aperture Sonar

JIN Fenglai1ZHONG Heping2

(1. Military Representative Office of Navy Equipment Department in Tianjin Area, Tianjin 300042)(2. Naval Institute of Underwater Acoustic Technology, Naval University of Engineering, Wuhan 430033)

An improved Lee filter algorithm is proposed for the image speckle reduction of synthetic aperture sonar. The proposed algorithm combines the advantage of Lee filter and median filter, which can maintain the edge of image and remove the speckle effectively. The feasibility of the proposed method is verified through experiment of real synthetic aperture sonar image speckle reduction.

synthetic aperture sonar, speckle reduction, Lee filter

P237

2016年9月1日,

2016年10月18日

金凤来,男,硕士,研究方向：水下探测。钟何平,男,博士,研究方向：合成孔径声呐信号处理。

P237

10.3969/j.issn.1672-9730.2017.03.009