Lee滤波器

Halcom

Lee滤波器:
im_ret = Lee( im, 9, 'same', 10, 'symmetric', 1);

1. function im_ret = Lee( im, w_size, out_size, NL, bound, flag )
   
2. %   im：SAR影像
   
3. %   w_size：窗口大小，奇数 3 5 7 9等
   
4. %   out_size：输出图像的大小，可以是'same'或者'full'
   
5. %   NL：number of Looks，等效视数
   
6. %   bound：边缘扩展模式，分为'symmetric'，'replicate','circular'。
   
7. %   flag：计算时是否包含中心像素，0为不包含，1为包含。
   
8. %
   
9. %   bound和flag主要是给im_mean_var用的 :)
   
10. % 函数输出：
    
11. %   im_ret：滤波结果
    
12. 
    
13. if ~isa(im,'double')
    
14.     im = double(im)/255;
    
15. end
    
16. [im_Mean, im_Var] = im_mean_var(im, w_size, out_size, bound, flag); % 求均值和方差
    
17. im_Std = sqrt(im_Var);  % 开方
    
18. Ci = im_Std ./ im_Mean; % 变差系数
    
19. Cu = sqrt(1/NL);        % 噪声变差系数
    
20. tmp = 2*log(Cu) - 2.*log(Ci+0.1);
    
21. tmp = exp(tmp);
    
22. W = 1 - tmp;
    
23. im_ret = im .* W + im_Mean .* (1 - W);  % 滤波结果

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1. function [im_Mean, im_Var] = im_mean_var(im, w_size, out_size, bound, flag)
   
2. % 函数输入:
   
3.     % im: 待求的影像，或者矩阵
   
4.     % w_size: 窗口的大小,如5代表5*5的窗口
   
5.     % out_size：输出图像的大小，可以是'same'或者'full'
   
6.     % bound: 边缘的扩展模式，分为'symmetric'，'replicate','circular'。
   
7.     % flag：计算时是否包含中心像素，0为不包含，1为包含。
   
8. % 函数输出:
   
9.     % im_Mean：均值影像/矩阵
   
10.     % im_Var：方差影像/矩阵
    
11. 
    
12. % 均值滤波器
    
13. h = ones(w_size);
    
14. h_size=w_size^2;
    
15. if flag == 0
    
16.     h((w_size+1)/2,(w_size+1)/2) = 0;
    
17.     h_size = h_size - 1;
    
18. end
    
19. h = h ./ h_size;
    
20. im_Mean = imfilter(im, h, bound, out_size);
    
21. % 方差
    
22. im_Var = zeros(size(im));
    
23. % 将原始矩阵按照bound的模式进行边缘扩展
    
24. im_pad = padarray(im, [(w_size-1)/2 (w_size-1)/2], bound);
    
25. % A = [1 2; 3 4];
    
26. % B = padarray(A,[3 2],'replicate','post')
    
27. % B =
    
28. %      1     2     2     2
    
29. %      3     4     4     4
    
30. %      3     4     4     4
    
31. %      3     4     4     4
    
32. %      3     4     4     4
    
33.      
    
34. imsize = size(im_pad);
    
35. row=imsize(1);  % 行
    
36. col=imsize(2);  % 列
    
37. tmp = (w_size-1)/2;
    
38. for i=1:1:row-tmp*2
    
39.     for j=1:1:col-tmp*2
    
40.         im_sub = imcrop(im_pad, [i, j, w_size-1, w_size-1]); % 取小窗口
    
41.         m2v=im_sub(:);
    
42.         if(flag == 1)  % 如果包含中间点
    
43.             im_Var(j,i) = var(m2v,1);    % 不是无偏估计(N-1)，而是用N
    
44.         else           % 如果不包含中间点
    
45.             tt = zeros(w_size^2-1 , 1);
    
46.             tt(1:(w_size^2-1)/2) = m2v(1:(w_size^2-1)/2);
    
47.             tt((w_size^2-1)/2+1:end) = m2v((w_size^2-1)/2+2:end);
    
48.             im_Var(j,i) = var(tt,1);
    
49.         end   
    
50.     end
    
51. end

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