冯子金，朱 磊，高 飞

(西安工程大学 电子信息学院，陕西 西安 710048)

0 引 言

由于SAR成像机制的局限性，使得SAR图像中随机散布着大量的乘性噪声，这些噪声的存在既影响SAR图像的视觉效果，又严重干扰着后续自动解译处理的有效性和可靠性[1-2]，因此,抑制相干斑噪声研究一直是SAR图像处理领域的研究热点之一。

SAR图像抑斑算法主要分为空域滤波[3-5]、变换域滤波[6-9]和偏微分扩散滤波[10-12]3类。经典的空域滤波算法有Lee[3]滤波、Kuan滤波[4]、Frost滤波[5]等，其特点是直接在空域利用滑动窗来估计图像的真实像素值，而不考虑滑动窗周边的图像信息。因此，空域滤波算法具有算法相对简单、实时性好等优点，但图像滤波效果受滑动窗参数设置影响较大。由于小波等多尺度变换在抑制加性噪声时的良好表现，许多基于变换域的抑斑算法先后被提出，经典的变换域算法有基于小波变换的抑斑算法[7]以及基于Contourlet变化的抑斑算法[13]等。该类算法能够很好兼顾同质区的相干斑抑制和边缘的纹理信息保护，但算法的复杂度高且计算量大，容易形成伪吉布斯现象。偏微分扩散滤波借助局部统计量约束各像素扩散滤波的方向和强度，能够在抑制噪声的同时兼顾边缘保护，但容易导致同质区的块效应现象及边缘附近相干斑残留等问题，其代表性算法有SRAD[14]及其改进算法。2005年Buades等针对图像加性噪声的抑制问题[15]，提出了NLM算法，为抑制噪声提供了新的思路。随后NLM算法被引入SAR图像抑斑应用领域，其中有代表性的算法包括SAR-BM3D[16]、NL-CV[17]、MR-NLM[18]及其改进算法[19-20]等，这些算法比传统局部平均算法展现出更好的抑斑性能。……