孟 凡，贾倩茜，杨 光

(中国船舶集团有限公司第八研究院，南京 211153)

0 引 言

图像去噪是图像处理和计算机视觉中的一个重要课题，目的是从复杂背景的图像中恢复不含噪声的原始图像，同时尽可能多地保持图像中的细节信息。目前，去噪方法有时域和频域去噪法，其中时域去噪包括均值滤波、高斯滤波和基于偏微分方程(Partial Differential Equation，PDE)[1-2]的滤波去噪；频域滤波主要是以小波为基础的多分辨滤波[3]。上述方法通常能获得较高的峰值信噪比(Peak Signal Noise Ratio，PSNR)，但是对于图像中细节信息的保护往往难以达到预期。

双边滤波去噪算法[4]具有计算简单且容易实现的特点，能够有效去除噪声。相对于高斯滤波和均值滤波，双边滤波可以在平坦区域和边缘区域进行不同程度的滤波，对边缘有一定的保护作用[5]。然而，目前许多双边滤波器在抑制图像噪声时会模糊化图像，使得滤波后的图像丢失相关结构和细节信息，鲁棒性不是很好。为了进一步提高滤波算法的性能，针对双边滤波算法的一些缺点，许多改进双边滤波算法相继被提出，包括分段性双边滤波(Piecewise Linear Bilateral Filtering，PLBF)[6]、可分离型双边滤波(Separable kernel Bilateral Filtering，SKBF)[7]、O(1)(表示时间复杂度)、BF[8-9]等，但是在复杂背景下，针对较强海杂波环境下的雷达数据，信噪比较低，去噪效果也不理想。

本文从图像处理的角度出发，提出一种改进的联合双边滤波算法，该方法可以提高检测区域内目标和杂波的对比度，尽可能把目标从背景中分离出来，并有效去除噪声。

1 算法实现

1.1 双边滤波

双边滤波算法的基础是高斯滤波原理。……