數學形態學在ＳＡＲ圖像增強中的應用

摘 要：提出一種基于數學形態學的合成孔徑雷達（AR）圖像增強方法。該方法利用不同的數學形態學濾波方法對AR圖像進行去噪處理，達到對AR圖像的目標增強效果。利用數學形態學濾波思想在此基礎上進行進一步的改進，將開運算和閉運算進行組合形成了一種新的濾波方法——交替順序濾波。由處理結果可以看出，與傳統的數學形態學濾波相比，該方法有較好的圖像平滑和去噪能力，可為進一步進行AR圖像分割和目標識別提供較好的基礎。關鍵詞：合成孔徑雷達；數學形態學；圖像增強；圖像平滑

Application of Mathematical Morphology in Image Enhancement on AR Image

CEN Qiufang，WANG Jianguo

(College of Electronic Engineering，University of Electronic cience and echndogy of China，Chengdu，61004，China)

Abstract：In this paper，a method of AR image enhancement based on mathematical morphology is proposedhe target of AR image is enhanced while the noise of AR image is restrained by different mathematical morphological filtering algorithmsAnew method of filtering-alternant sequence filtering based on open and close filtering combination of mathematical morphology by multi-structure is presented，in which we use the idea of morphological filter and improve on the operators based on single-structureFrom the result，it can be seen that this method has good ability to image smoothing and de-noising，and a better base far further AR image segmentation and target recognition is provided

Keywords：synthetic aperture radar;mathematical morphology;image enhancement;image enhancement;image smoothing

合成孔徑雷達(AR)是一種高分辨遙感成像雷達，具有全天候、全天時獲取數據的能力，以及穿透一定植被和遮蓋物的能力。與光學圖像相比，AR更容易辨別地面的偽裝目標和隱藏于山林中的感興趣目標，因此，它在國民經濟和國防建設中有著及其重要的地位。自從AR技術誕生以來，在軍用和民用方面得到廣泛的應用。

合成孔徑雷達由于成像機制的緣故，在成像過程中導致不可避免地受到相干斑噪聲的污染。相干斑噪聲的存在，使得圖像的輻射分辨率大幅度下降，使得生成的圖像往往會產生模糊、幾何變形等情況，從而使得圖像質量下降，給圖像分割、目標識別等后續工作帶來了很大的困難。因此，如何抑制噪聲的同時增強模糊的目標區域，提高AR圖像的質量，對AR圖像進行圖像增強處理是AR信號處理中的一個重要研究方向。

通常意義上的圖像增強目標主要是放大圖像中感興趣結構的對比度，增加可理解性，同時減少或抑制圖像中混有的噪聲，改善圖像的質量、提高視覺質量。對于一幅給定的圖像，圖像增強可以根據圖像的模糊情況和應用場合，采用某種特殊的技術來突出圖像中的某些信息，消弱或消除某些無關信息，從而有目的地強調圖像的整體或局部特征。增強后的圖像往往能夠增強對特殊信息的識別能力，常用來改善人對圖像的視覺效果，讓觀察者能夠看到更加直接、清晰、適于分析的信息。

圖像增強技術從總體上來說可以分為2個大類：頻域增強方法和空域增強方法。空域增強方法是直接對圖像中的像素進行處理，從根本上說是以圖像的灰度映射變換為基礎的，所用的映射變換類型取決于增強的目的。空域增強方法大致分為3種，它們分別是用于擴展對比度的灰度變換、清除噪聲的各種平滑方法和增強邊緣的各種銳化技術。灰度變換主要利用點運算來修改圖像像素的灰度，是一種基于圖像變換的操作；而平滑和銳化都是利用模板來修改像素灰度，是基于圖像濾波的操作。

由于AR成像的弱點，到目前為止，還沒有一種通用的圖像增強方法，因此只有根據先驗知識對某種特定的目標來研究其有效的圖像增強算法。本文提出利用不同的數學形態學變換濾波方法在對AR圖像直接進行平滑濾波的應用中取得較好的結果。算法簡單，物理意義明顯。

1 數學形態學的基本原理

數學形態學［1-］是建立在集合論的基礎上，用于研究幾何形態和結構的一種數學方法。近幾年，形態學已發展成為一種新型的圖像處理方法和理論。形態學的基本思想是使用具有一定形態的結構元素度量和提取圖像中的對應形狀，從而達到圖像進行分析和識別的目的。由于形態學算子實質上是表達物體或形狀的集合與結構元素之間的相互作用，結構元素的形態就決定了這種運算所提取的信號的形態信息，因此數學形態學對信號的處理具有直觀上的簡單性和數學上的嚴謹性，在描述信號形態特征上具有獨特的優勢。同時，形態學中的形態濾波器可借助于先驗的幾何特征信息，利用形態學算子有效地濾除噪聲，又保留圖像中的原有信息。因此在圖像平滑濾波、分割、識別、形狀描述等方面得到了廣泛的應用。它最顯著的特點是直接處理圖像表面的幾何形狀，具有快速、健壯和精確的特性。