CN103177427A - 一种x波段雷达图像同频干扰去除方法 - Google Patents

Abstract

本发明的目的在于提供一种X波段雷达图像同频干扰去除方法，包括：使用Sobel边缘检测算子检测同频干扰噪声，得到同频干扰噪声位置标记图像；对得到的同频干扰噪声位置标记图像进行二值化处理，得到新的同频干扰噪声位置标记图像；使用中值滤波法并结合步骤二中得到的同频干扰噪声位置标记图像去除X波段航海雷达图像中的同频干扰噪声。本发明使用Sobel边缘检测算子来检测X波段航海雷达图像中的同频干扰噪声，充分利用同频干扰噪声呈射线状的性质以及Sobel边缘检测算子检测直线状边缘的优势，提高了对同频干扰噪声位置的检测与定位精度。

Description

一种X波段雷达图像同频干扰去除方法

技术领域

本发明涉及的是一种图像处理方法。

背景技术

从X波段航海雷达图像中获取船舶周围海面环境的实时信息，对保障航行安全以及海上勘探或其他海上作业具有非常重要的意义。另外，X波段航海雷达采集到的海浪回波数据图像在海浪评价与分析中也具有很重要的科研价值。很多科研工作者尝试利用这些雷达图像来反演海浪信息，以便获得海浪的实时状态，如海浪的波高、方向和周期等。但是，X波段航海雷达获取的图像数据很容易受到噪声的干扰，从而影响图像的判读和后续分析，如雷达内部的热噪声、同频干扰噪声等。其中同频干扰噪声所占的比例最大，在图像上主要表现为呈射线状的高强度回波值。同频干扰噪声使X波段雷达图像的质量降低，影响图像的解译精度，对后续的处理工作十分不利。因此，如何有效地去除或减少同频干扰噪声的影响，不仅是对X波段雷达图像进行准确解译的基础，也是增加图像数据有效性的一个重要途径，具有十分重要的实际意义。

传统的去除X波段航海雷达图像中同频干扰噪声的方法主要有中值滤波、小波变换滤波、形态学滤波等方法。这些滤波方法是一般意义上的图像滤波方法，没有考虑X波段雷达图像中同频干扰噪声的特有性质，因此，在抑制同频干扰噪声的同时也破坏了X波段雷达图像的完整性，人为地破坏了图像的完整性。

唐艳红等人提出了一种抑制同频干扰噪声方法是利用X波段航海雷达图像同频干扰噪声在时间连续的多幅图像间不相关的性质，利用时间上连续的32副图像上同一位置点灰度值的跃迁程度来检测同频干扰噪声的位置。然后再利用同频干扰噪声呈射线状的性质，使用中值滤波方法对同频干扰噪声进行抑制。但是，该方法也存在一些问题，如（1）对同频干扰噪声位置定位能力不足，（2）虽然同频干扰噪声呈射线状，但在射线上进行中值滤波会造成一定误差。

因此，如何根据X波段雷达图像中同频干扰噪声的性质，找到一种切实有效的检测方法来将同频干扰噪声检测出来，并使用一定的滤波方法将检测出来的同频干扰噪声去除掉，是很多研究人员不断努力的目标。

发明内容

本发明的目的在于提供可以在尽可能不破坏X波段航海雷达图像原始信息的前提下，检测并去除同频干扰噪声的影响的一种X波段雷达图像同频干扰去除方法。

本发明的目的是这样实现的：

本发明一种X波段雷达图像同频干扰去除方法，其特征是：

（1）使用Sobel边缘检测算子检测同频干扰噪声，得到同频干扰噪声位置标记图像：

选用Sobel算子的简化2×2的卷积模板 $G_x=\left[\begin{array}{cc}-1& 1\\ -1& 1\end{array}\right],$ 用G_x来检测并标记雷达图像中同频干扰噪声所在的位置，设一副X波段航海雷达图像为X∈M×N，其中M表示雷达扫射的半径，N表示扫描一圈的线数，X的像素值表示雷达图像回波强度值，初始化一个同频干扰噪声位置标记图像矩阵F∈M×N，使用G_x检测X波段航海雷达图像中同频干扰噪声的具体实现如下：

使用卷积模板G_x在X波段航海雷达图像上遍历一次，得到同频干扰噪声位置标记图像矩阵F；

（2）对步骤（1）得到的同频干扰噪声位置标记图像进行二值化处理，得到新的同频干扰噪声位置标记图像：

选用阈值η，将F中高于阈值η的位置当做同频干扰所在的位置，低于阈值η的位置当做非同频干扰所在位置，如下式所示。

$\hat{F}(i,j)=\left\{\begin{array}{c}1,F(i,j)>\mathrm{\η}\\ 0,F(i,j)\≤\mathrm{\η}\end{array}\right.,$ (i＝1,2,...M,j＝1,2,...N)

其中

为对同频干扰噪声位置标记图像进行二值化处理后得到的新的同频干扰噪声位置标记图像；

（3）使用中值滤波法并结合步骤（2）中得到的图像

去除X波段航海雷达图像X中的同频干扰噪声：

中值滤波法首先把所要处理的信号序列按升序排列，再选择该序列的中间值作为输出结果，表达式为：

O_out＝median[I₁,I₂,...,I_n]

其中median[·]函数表示对信号序列I₁,I₂,...,I_n按升序排列取中间值。

本发明还可以包括：

1、结合中值滤波法和同频干扰噪声位置标记图像去除同频干扰噪声的步骤为：

（1）若同频干扰噪声位置标记图像

在点(i,j)像素值为1，(i＝2,...M-1,j＝2,...N-1)，则X波段航海雷达图像中对应于该位置的像素点X(i,j)被同频干扰噪声污染，使用中值滤波对该X(i,j)点3×3邻域内的像素值按升序进行排列，选取该数据序列中的中间值代替雷达图像中原来的像素值；

（2）若同频干扰噪声位置标记图像

在点(i,j)像素值为0，(i＝1,...M,j＝1,...N)，则X波段航海雷达图像中对应于该位置的像素点X(i,j)不含同频干扰噪声，该点的像素值保持不变。

本发明的优势在于：

（1）本发明使用Sobel边缘检测算子来检测X波段航海雷达图像中的同频干扰噪声，充分利用同频干扰噪声呈射线状的性质以及Sobel边缘检测算子检测直线状边缘的优势，提高了对同频干扰噪声位置的检测与定位精度。

（2）将本发明与唐艳红的去除同频干扰噪声的方法相比较，对同频干扰噪声所在像素点邻域内的像素点进行中值滤波，而不是在同频干扰噪声点所在直线上一些邻近像素点进行中值滤波。因为，若同频噪声点定位错误，由于使用的是该点3×3邻域像素点灰度值的中值来取代该点的灰度值，所造成的误差不大，提高了滤波精度和方法的鲁棒性能。

（3）本发明使用单幅X波段航海雷达图像来去除同频干扰噪声的影响，增加了数据的可用率，速度比利用多幅雷达图像间同频干扰噪声不相关的性质来检测与去除同频干扰噪声方法快。

附图说明

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

下面结合附图举例对本发明做更详细地描述：

结合图1，本发明使用Sobel边缘检测算子检测X波段航海雷达图像中同频干扰噪声的位置，提高了对同频干扰噪声位置检测精度；相对于对同频干扰噪声点所在直线上一些邻近像素点间进行中值滤波，使用在同频干扰噪声像素点周围使用中值滤波算法进行滤波，提高滤波的精度。去噪流程如图1所示，包括以下几个步骤：

步骤一、使用Sobel边缘检测算子检测同频干扰噪声，得到同频干扰噪声位置标记图像。

Sobel算子可以表示为两个简化的2×2的卷积模板： $G_x=\left[\begin{array}{cc}-1& 1\\ -1& 1\end{array}\right],$ $G_y=\left[\begin{array}{cc}-1& -1\\ 1& 1\end{array}\right].$

从两个模板的形式我们可以看出，两个模板侧重点不一样，其中G_x对水平边缘响应最大，G_y对垂直边缘响应最大。

由于X波段航海雷达图像中的同频干扰噪声主要呈射线状，且具有高强度回波值，因此，本发明选用的卷积模板为G_x。将该模板平移到同频干扰噪声处得到的卷积值比在雷达图像其它区域得到的卷积值都大，因此可以用G_x来检测并标记雷达图像中同频干扰噪声所在的位置。设一副X波段航海雷达图像为X∈M×N，其中M表示雷达扫射的半径（一条线上回波点的个数），N表示扫描一圈的线数，X的像素值表示雷达图像回波强度值。再初始化一个同频干扰噪声位置标记图像矩阵F∈M×N。使用G_x检测X波段航海雷达图像中同频干扰噪声的具体实现如下。

使用卷积模板G_x在X波段航海雷达图像上遍历一次，即可得到同频干扰噪声位置标记图像矩阵F。

步骤二、对步骤一得到的同频干扰噪声位置标记图像进行二值化处理，得到新的同频干扰噪声位置标记图像。

由步骤一得到的同频干扰噪声位置标记图像中所有非零像素值并不一定都是同频干扰存在的位置。原始雷达图像中非同频干扰噪声，或者其他一些具有灰度跳变的目标物（岛礁、船舶、海浪等）边缘都可以通过与G_x卷积得到一个非零的同频干扰噪声位置标记图像像素值。因此应该对同频干扰噪声位置标记图像进行一定的处理以达到抑制那些非同频干扰噪声位置处的像素值。

由前面的叙述我们知道，同频干扰噪声主要呈射线状，且具有高强度回波值，因此在同频干扰噪声所在位置处与G_x的卷积值将比别的非同频干扰位置处的卷积值大。为此我们可以选用一个适当的阈值η来对由步骤一得到的同频干扰噪声位置标记图像进行二值化处理，把那些不可能的位置尽可能的去除或减少，以便使F能够更精确的标识雷达图像中同频干扰噪声所在的位置。该二值化处理过程也即将F中高于阈值η的位置当做同频干扰所在的位置；低于阈值η的位置当做非同频干扰所在位置，如下式所示。

$\hat{F}(i,j)=\left\{\begin{array}{c}1,F(i,j)>\mathrm{\η}\\ 0,F(i,j)\≤\mathrm{\η}\end{array}\right.,$ (i＝1,2,...M,j＝1,2,...N)

（2）

其中为对同频干扰噪声位置标记图像进行二值化处理后得到的新的同频干扰噪声位置标记图像。

步骤三、使用中值滤波法并结合步骤二中得到的同频干扰噪声位置标记图像去除X波段航海雷达图像X中的同频干扰噪声。

中值滤波是一种基于统计理论的非线性信号处理方法。该滤波方法首先把所要处理的信号序列按升序排列，再选择该序列的中间值作为输出结果，表达式为：

O_out＝median[I₁,I₂,...,I_n]                          （3）

其中median[·]函数表示对信号序列I₁,I₂,...,I_n按升序排列取中间值。

设为去除同频干扰噪声后的图像，则结合中值滤波法和同频干扰噪声位置标记图像去除同频干扰噪声的步骤为：

1）若同频干扰噪声位置标记图像

在点(i,j)像素值为1，(i＝2,...M-1,j＝2,...N-1)，则认定X波段航海雷达图像中对应于该位置的像素点X(i,j)被同频干扰噪声污染。使用中值滤波对该X(i,j)点3×3邻域内的像素值按升序进行排列，选取该数据序列中的中间值代替雷达图像中原来的像素值；

2）若同频干扰噪声位置标记图像

在点(i,j)像素值为0，(i＝1,...M,j＝1,...N)，则认为X波段航海雷达图像中对应于该位置的像素点X(i,j)不含同频干扰噪声，该点的像素值保持不变。

上述步骤1）和2）可以表示为：

$\hat{X}(i,j)=\left\{\begin{array}{c}\mathrm{median}\left[\mathrm{Neighbor}\right],(F(i,j)=1,i=2,...M-1,j=2,...N-1)\\ X(i,j),(F(i,j)=0,i=1,...M,j=1,...N)\end{array}\right.---\left(4\right)$

其中

Neighbor＝[X(i-1,j-1),X(i-1,j),X(i-1,j+1),X(i,j-1),

X(i,j),X(i,j+1),X(i+1,j-1),X(i+1,j),X(i+1,j+1)]

由公式（4）求出的

即为去除同频干扰噪声后的X波段航海雷达图像。

Claims (2)

1.一种X波段雷达图像同频干扰去除方法，其特征是：

（1）使用Sobel边缘检测算子检测同频干扰噪声，得到同频干扰噪声位置标记图像：

选用Sobel算子的简化2×2的卷积模板 $G_x=\left[\begin{array}{cc}-1& 1\\ -1& 1\end{array}\right],$ 用G_x来检测并标记雷达图像中同频干扰噪声所在的位置，设一副X波段航海雷达图像为X∈M×N，其中M表示雷达扫射的半径，N表示扫描一圈的线数，X的像素值表示雷达图像回波强度值，初始化一个同频干扰噪声位置标记图像矩阵F∈M×N，使用G_x检测X波段航海雷达图像中同频干扰噪声的具体实现如下：

使用卷积模板G_x在X波段航海雷达图像上遍历一次，得到同频干扰噪声位置标记图像矩阵F；

（2）对步骤（1）得到的同频干扰噪声位置标记图像进行二值化处理，得到新的同频干扰噪声位置标记图像：

选用阈值η，将F中高于阈值η的位置当做同频干扰所在的位置，低于阈值η的位置当做非同频干扰所在位置，如下式所示。

$\hat{F}(i,j)=\left\{\begin{array}{c}1,F(i,j)>\mathrm{\η}\\ 0,F(i,j)\≤\mathrm{\η}\end{array}\right.,$ (i＝1,2,...M,j＝1,2,...N)

其中

为对同频干扰噪声位置标记图像进行二值化处理后得到的新的同频干扰噪声位置标记图像；

（3）使用中值滤波法并结合步骤（2）中得到的图像

去除X波段航海雷达图像X中的同频干扰噪声：

中值滤波法首先把所要处理的信号序列按升序排列，再选择该序列的中间值作为输出结果，表达式为：

O_out＝median[I₁,I₂,...,I_n]

其中median[·]函数表示对信号序列I₁,I₂,...,I_n按升序排列取中间值。

2.根据权利要求1所述的一种X波段雷达图像同频干扰去除方法，其特征是：

结合中值滤波法和同频干扰噪声位置标记图像去除同频干扰噪声的步骤为：

（1）若同频干扰噪声位置标记图像在点(i,j)像素值为1，(i＝2,...M-1,j＝2,...N-1)，则X波段航海雷达图像中对应于该位置的像素点X(i,j)被同频干扰噪声污染，使用中值滤波对该X(i,j)点3×3邻域内的像素值按升序进行排列，选取该数据序列中的中间值代替雷达图像中原来的像素值；

（2）若同频干扰噪声位置标记图像

在点(i,j)像素值为0，(i＝1,...M,j＝1,...N)，则X波段航海雷达图像中对应于该位置的像素点X(i,j)不含同频干扰噪声，该点的像素值保持不变。

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