利用梯度分析、空间分析和频率分析的综合多通道方法来降低SAR图像中的斑点噪声

《Signal Processing: Image Communication》：Integrated multi-channel approach for speckle noise reduction in SAR imagery using gradient, spatial, and frequency analysis

SAR图像去噪中，传统方法存在窗口尺寸限制和纹理细节丢失问题，而深度学习方法虽有效但存在参数冗余和过拟合风险。本文创新性地提出梯度-空间-频率三域联合优化框架，通过梯度引导分析、多尺度空间频率分析及轻量化融合模块，同步抑制散斑噪声与保留关键结构细节，实验表明其PSNR和SSIM指标显著优于SAR-CNN、ID-CNN等基准方法，在复杂地物纹理场景下性能提升达23.6%。

　　合成孔径雷达（SAR）图像在获取过程中会受到一种被称为斑点噪声的干扰，这种噪声不仅降低了图像质量，还使得后续的分析变得更加复杂。尽管已有大量研究致力于减少这种噪声，但如何在去除斑点的同时保留原始数据中细微的结构和纹理信息仍然是一个未解难题。本文提出了一种全新的方法，该方法结合了多域分析与梯度信息处理，旨在有效抑制斑点噪声，同时保持图像的关键特征。通过利用多域分析技术，我们能够从空间和频率域两个方面深入理解图像结构。此外，我们还引入了一种新颖的梯度信息处理步骤，该步骤通过局部梯度属性来指导处理过程。实验结果表明，我们的方法在斑点噪声减少和图像特征保留方面具有显著效果。定量评估进一步证明了图像质量的大幅提升，表明该方法在当前最先进的技术中表现出色。

SAR作为一种主动遥感观测方法，能够通过大规模、全天候、全天时的图像采集，为目标区域提供高分辨率的图像。因此，SAR被广泛应用于灾害监测、军事侦察、地形测绘和环境监测等领域。由于SAR是一种相干成像技术，其图像中会自然产生斑点噪声，这种噪声来源于分辨率像素中的多个散射体。斑点噪声会通过干扰图像的解释和进一步处理，从而降低SAR图像在各类应用中的实用性。随着SAR应用的不断扩展和对精度要求的提高，研究相干斑点噪声的特性以及减少其影响的方法变得尤为重要。

自20世纪80年代以来，已经开发了许多有效的SAR去斑点技术，包括基于深度学习的方法、变换域方法和空间域方法。最初，贝叶斯方法被用于空间域的滤波去斑点。例如，在空间域中，贝叶斯技术包括Γ-MAP滤波、Lee滤波、Kuan滤波和Frost滤波。这些方法假设反射率和斑点噪声的统计特性，并通过滤波窗口进行处理。然而，这些方法受到滤波窗口大小的限制，仅在均匀区域表现出色。因此，当处理具有丰富纹理的区域时，这些方法会丢失一些SAR图像中的关键特征。相比之下，变换域去斑点方法在SAR去斑点领域得到了广泛应用。它利用了小波变换的多尺度和多分辨率特性，大多数方法基于离散小波变换的持续发展，表现为同构或非同构滤波。在同构小波域中，包括贝叶斯-马尔可夫小波滤波和同构小波最大后验（Γ-WMAP）滤波。在非同构小波域中，贝叶斯WS-HAW滤波和最小均方误差（MMSE）方法被证明是有效的。总体而言，小波变换域滤波技术在去斑点方面优于空间域方法，但仍然存在一些明显的缺陷，如细节特征的丢失和伪吉布斯条纹的产生。一种有效的去噪技术是基于非局部（NL）滤波策略，该策略由Buades等人提出。通过利用块相似性，非局部均值（NLM）算法能够对图像进行加权滤波。白高斯噪声（WGN）已被成功抑制。后来的研究将NLM技术应用于SAR去斑点，通过SAR块匹配（SAR-BM3D）和概率块基（PPB）滤波等方法。虽然这些技术在SAR去斑点方面取得了令人印象深刻的结果，但当前的方法通常集中在单一领域。此外，保留纹理细节同时减少斑点对于SAR去斑点至关重要。算法参数的选择对去斑点能力和运行时间有重要影响。因此，仍然需要进一步研究以改进SAR去斑点方法，提高其在保留适当细节方面的性能。

在算法、理论和应用方面，机器学习在20世纪80年代也取得了显著成功。例如，多层感知机（MLP）、词袋视觉词（BoVW）和细胞自动机（CA）等方法已被广泛应用于SAR图像处理，用于特征提取、分类、边缘检测等任务。然而，这些方法的主要问题是冗余连接，这会增加计算负担和参数数量，同时提高过拟合的风险。这种冗余连接可能最终影响机器学习技术如MLP的应用性能。深度学习技术则在稳步发展，催生了多种基于深度学习的图像处理方法。这些方法在冠状检测和电气设备分类、油污检测、虹膜组织识别等领域表现出色。同时，基于深度学习的SAR图像处理技术也逐渐出现。由于深度学习算法能够充分利用全局和局部信息，它们在SAR去斑点领域取得了显著成功。2017年，Chierchia提出了第一种基于深度学习的SAR去斑点技术，称为SAR-CNN，该技术受到DnCNN的启发。通过添加乘法噪声模型和同构处理策略，该技术重新定义了网络模型的损失函数，从而提高了其在SAR去斑点中的适用性。后来，Wang提出了ID-CNN，与SAR-CNN不同，它使用了对SAR图像的同构修改。此外，ID-CNN采用组件级的除法-残差层和跳跃连接，直接将输入图像送入卷积神经网络后，估计去噪图像。通过集成膨胀卷积并保持ID-CNN的轻量结构，Zhang等人提出了SAR-DRN，实现了更宽的感知范围。这些技术具有快速处理能力和良好的非线性拟合能力。然而，模型对不同尺度特征的重要性没有加以区分，导致不同层次的语义信息被同等对待。这会导致纹理信息被误认为噪声并被过滤，从而进一步引起过度过滤和纹理失真。因此，需要进一步研究以增强方法在去除斑点的同时保留适当细节的能力。

本文提出的方法引入了一种全新的集成框架，该框架在架构设计和域利用策略上与现有的多域去斑点方法有根本性的不同。尽管以往的研究可能结合了来自一个或两个域的特征，通常为空间和/或频率域，但它们往往将这些域独立处理，或采用松散耦合的处理路径。相比之下，我们的方法是首个同时处理梯度、空间和频率三个互补域的，这在一个统一、紧密耦合的三域结构中实现，该结构旨在最大化跨域协同效应。更具体地说，所提出的架构包括五个新颖的模块，每个模块在联合抑制斑点噪声和保留SAR图像中的关键结构细节方面发挥独特作用。

梯度分析模块是一种整合输入图像梯度信息的方法，通过关注输入图像的结构细节，从而实现对SAR图像结构模式的详细分析。空间分析模块是一种基于卷积神经网络（CNN）的创新模块，能够利用专门的多尺度和扩张模块捕捉输入图像空间表示中斑点噪声的干扰效果。这有助于理解斑点噪声对空间结构的影响，为开发有效的噪声减少技术提供依据。频率分析模块同样基于CNN，能够利用专门的多尺度和扩张模块捕捉输入图像频率表示中斑点噪声的干扰效果。这有助于理解斑点噪声如何影响频率域，为高级信号处理方法提供基础，以实现噪声抑制和图像增强。

多尺度空间分析（MSSA）和多尺度频率分析（MSFA）模块是专门设计的学习模块，分别负责在处理空间和频率表示时捕捉不同感受区域的噪声影响。这增强了噪声减少技术的适应性，通过分析不同空间尺度下的噪声模式，从而实现更有效的去斑点效果。最后，恢复模块是一个结构化的轻量模块，负责将各模块处理后的结果融合，并将其映射到估计的去噪图像上。该模块整合了梯度分析、空间噪声分析和频率噪声分析的见解，从而有效去除斑点噪声，同时保留结构细节和频率信息，显著提高了SAR图像的质量。

综上所述，尽管现有的多域方法主要集中在空间-频率或空间-梯度的交互上，通常以隐式或顺序的方式进行处理，但我们的方法引入了一种全新的架构范式，通过在统一的三域结构中同时处理梯度、空间和频率域的信息，实现了更全面、结构保留的去斑点性能。这种整体设计使我们能够提取更丰富的跨域表示，从而在SAR图像去斑点任务中取得更准确的结果。本文提出的模型在多个方面具有创新性，它不仅考虑了传统的空间和频率域信息，还引入了梯度信息作为关键的处理要素。这种多域融合的处理方式使得模型能够更全面地理解斑点噪声的来源和影响，从而在去除噪声的同时，尽可能保留图像中的关键特征。这种综合性的方法在当前的SAR图像去斑点研究中具有重要意义，为未来的技术发展提供了新的思路和方向。