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龙图腾网获悉电子科技大学;中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)申请的专利一种基于非下采样剪切波变换的SAR图像滤波方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116362989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211567681.0，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于非下采样剪切波变换的SAR图像滤波方法是由江朝抒;万珍珍;郭宇荃;曲晓杰;张晓愉;闵祥涛设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非下采样剪切波变换的SAR图像滤波方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于非下采样剪切波变换的SAR图像滤波方法，属于图像处理技术领域。本发明包括：对SAR图像进行对数变换，再执行非下采样剪切波NSST变换；基于设置的阈值函数对各高频子带图像的NSST变换系数进行修正；对低频子带图像的各NSST变换系数进行中值滤波；对处理后的低频子带图像和高频子带图像进行NSST逆变换后进行指数变换，得到滤波后的SAR图像。本发明采用的阈值函数基于硬阈值和软阈值之间，考虑到不同子带包含的噪声成分不同，对不同层的高频子带系数分别计算阈值。本发明在有效滤除SAR图像中相干斑噪声的同时，保证SAR图像细节信息的保留。

本发明授权一种基于非下采样剪切波变换的SAR图像滤波方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非下采样剪切波变换的SAR图像滤波方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1，对SAR图像I进行对数变换，以使得SAR图像中的乘性噪声变为加性噪声，采用下式进行对数变换得到变换后的图像G： Gx,y＝ln1+Ix,y 其中，x,y表示像素点坐标，Gx,y表示图像G的像素值，Ix,y表示图像I的像素值； 步骤2，对对数变换后的SAR图像执行非下采样剪切波NSST变换，得到一个低频子带系数矩阵和多个高频子带系数矩阵； 其中，NSST变换的分解过程包括： 1多尺度剖分：非下采样金字塔NSP分解采用二通道非下采样滤波器组使NSST具备多尺度性，图像G经一层NSP分解后得到图像的低频系数和高频系数之后每层的NSP分解都在上层分解得到的低频分量上进行迭代以获取图像的奇异点；图像G经m层NSP分解后，最终得到m+1个与G大小相同的子带图像，该m+1个子带图像包括1个低频分量和m个高频分量； 2方向局部化：NSST利用局部剪切波滤波器与高频子带分量进行卷积运算以达到方向局部化，NSST变换将局部剪切波滤波器从伪极网格坐标系下的系数反映射到笛卡尔坐标系下，并计算其二维离散傅里叶逆变换，获得非下采样剪切波变换系数Y； 步骤3，对各高频子带子带系数矩阵的变换系数进行修正： 对每一个高频子带系数矩阵，基于中值估计法估计当前高频子带系数矩阵的噪声方差 其中，k表示高频子带系数矩阵区分符号；表示第k个高频子带系数矩阵中的元素，下标i,j表示矩阵坐标，Median{}表示中值估计法； 对每一个高频子带子带系数矩阵，基于不同子带系数的平方平均数，估计当前高频子带系数的噪声方差 根据公式得到第k个高频子带系数矩阵的阈值Tk； 根据阈值函数对各高频子带系数矩阵的NSST变换系数进行修正； 其中，表示第k个高频子带系数矩阵中的元素，下标i,j表示矩阵坐标，表示修正后的NSST变换系数，e表示自然底数； 步骤4，对低频子带系数矩阵的各NSST变换系数进行中值滤波； 步骤5，对经步骤3和4处理后的低频子带系数矩阵和高频子带系数矩阵进行NSST逆变换； 步骤6，对NSST逆变换后的图像进行指数变换，得到滤波后的SAR图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学;中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)，其通讯地址为：611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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