一種基于頻譜加權(quán)的sar圖像旁瓣抑制方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于頻譜加權(quán)的SAR圖像旁瓣抑制方法，屬于雷達(dá)遙感應(yīng)用技術(shù)。本發(fā)明首先對(duì)SAR圖像進(jìn)行傅立葉變換后，獲取頻譜支撐區(qū)域?yàn)轭l譜內(nèi)接最大矩形的頻譜圖像，即第一頻譜圖像，再根據(jù)頻譜支撐區(qū)域的特征對(duì)其進(jìn)行加權(quán)處理得到第二頻譜圖像；對(duì)第一、第二頻譜圖像做傅立葉逆變換并歸一化處理后新的兩幅雷達(dá)圖像；采用數(shù)學(xué)邏輯運(yùn)算對(duì)該兩幅圖像進(jìn)行處理，以獲得旁瓣抑制后的圖像。本發(fā)明由于采用譜加權(quán)的方法，使得旁瓣抑制后圖像主瓣不會(huì)展寬，提高了雷達(dá)圖像的精確度和適用性。
【專利說明】
一種基于頻譜加權(quán)的SAR圖像旁瓣抑制方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及雷達(dá)遙感應(yīng)用技術(shù)，具體涉及在合成孔徑雷達(dá)圖像中，利用圖像頻譜 圖像的變換對(duì)圖像旁瓣進(jìn)行抑制的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，以下簡(jiǎn)稱SAR)圖像的旁瓣抑制問題 是雷達(dá)遙感應(yīng)用領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容之一，在解釋雷達(dá)觀測(cè)、分析場(chǎng)景地物特征、目標(biāo)識(shí)別 等方面具有重要作用。開展SAR圖像旁瓣抑制問題的研究對(duì)于減少虛警和提高弱信號(hào)檢測(cè) 能力具有重要意義。
[0003] 相對(duì)于光學(xué)圖像而言，雷達(dá)圖像的主要問題是圖像中存在強(qiáng)散射點(diǎn)和較高的旁 瓣，強(qiáng)目標(biāo)響應(yīng)的旁瓣很容易干擾或掩蓋附近弱目標(biāo)的主瓣。此外，在成像結(jié)果中旁瓣干擾 還會(huì)造成圖像的模糊，降低圖像分辨率，影響圖像的質(zhì)量，不利于圖像特征目標(biāo)的提取和識(shí) 另IJ。我們知道雷達(dá)成像中，區(qū)域中點(diǎn)狀的散射點(diǎn)的沖激響應(yīng)，即成像系統(tǒng)的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù) (PSF)是一個(gè)復(fù)數(shù)表達(dá)式。對(duì)于同一個(gè)加權(quán)函數(shù)，PSF是一個(gè)sine函數(shù)，其旁瓣最大值位于主 瓣峰值下面13dB處。針對(duì)這些高旁瓣的問題，不同的旁瓣抑制辦法先后被提出，傳統(tǒng)的距離 旁瓣抑制方法是對(duì)其進(jìn)行快速傅立葉變換(FFT)，對(duì)頻域數(shù)據(jù)進(jìn)行加窗處理，然后做傅立葉 反變換得到雷達(dá)圖像。該方法可以有效的降低旁瓣，但同時(shí)會(huì)造成圖像主瓣展寬，幅度降 低，使得圖像分辨率降低，并不能使圖像的質(zhì)量得到提升。因此需要尋找更好的旁瓣電平抑 制技術(shù)。
[0004] 為了抑制旁瓣，同時(shí)又盡量保持主瓣寬度，人們又提出了一些處理辦法來抑制旁 瓣，這些方法包括切趾濾波、SVA空間變跡法等等。切趾濾波的主要原理是將雷達(dá)接收到的 后向散射回波數(shù)據(jù)做相干處理。通過切趾濾波可以找到一種特殊的圖像域?yàn)V波函數(shù)，將此 濾波函數(shù)和圖像域做卷積處理就可以得到一個(gè)比原來旁瓣低的多的旁瓣響應(yīng)。它的核心就 是找到一個(gè)迭代函數(shù)，使原始數(shù)據(jù)經(jīng)過迭代后，主瓣保持不變，旁瓣得到抑制。其旁瓣抑制 結(jié)果的好壞和切趾濾波器系數(shù)密切相關(guān)，該方法運(yùn)算較為復(fù)雜，迭代次數(shù)繁多，且需要提前 確定主瓣的位置才能較好的抑制旁瓣。SVA空間變跡法的原理是對(duì)一原始復(fù)圖像采用不同 加權(quán)函數(shù)進(jìn)行處理，由于不同加權(quán)函數(shù)的脈沖響應(yīng)各不相同，因此加權(quán)結(jié)果也各不相同，然 后在不同處理結(jié)果中，選取結(jié)果的最小值，使得旁瓣得到抑制。該方法在使用時(shí)或多或少會(huì) 受到不同條件的限制，故適用性不是太強(qiáng)。
[0005] 近年來，人們又通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比等方法，提出了一種通過改變目標(biāo)頻譜圖像的辦法 來實(shí)現(xiàn)旁瓣抑制，該方法在降低旁瓣的同時(shí)較好的保持了主瓣寬度，且操作簡(jiǎn)單，計(jì)算容 易。但是由于對(duì)目標(biāo)頻譜支撐區(qū)域的改變有時(shí)比較大，會(huì)使一部分信息丟失。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的發(fā)明目的在于:為了克服已有對(duì)SAR圖像進(jìn)行旁瓣抑制的不足之處，以達(dá) 到對(duì)SAR圖像旁瓣抑制后，獲得質(zhì)量更高的圖像，特提供一種基于頻譜支撐區(qū)域加權(quán)的SAR 圖像旁瓣抑制方法。
[0007] 本發(fā)明的基于頻譜加權(quán)的SAR圖像旁瓣抑制方法，包括下列步驟：
[0008] 首先，對(duì)SAR圖像進(jìn)行傅立葉變換得到頻譜圖像，確定頻譜圖像的頻譜內(nèi)接最大矩 形區(qū)域；
[0009] 對(duì)頻譜支撐區(qū)域進(jìn)行加權(quán)處理，得到第一加權(quán)頻譜圖像:頻譜支撐區(qū)域的頻譜內(nèi) 接最大矩形區(qū)域的加權(quán)值設(shè)置為T1，其余區(qū)域的加權(quán)值設(shè)置為0,其中Tl 2 1，優(yōu)選的Tl的取 值為1;
[0010] 對(duì)第一加權(quán)頻譜圖像進(jìn)行加權(quán)處理，得到第二加權(quán)頻譜圖像:基于第一加權(quán)頻譜 圖像的頻譜內(nèi)接最大矩形區(qū)域的各邊的中點(diǎn)，得到菱形區(qū)域，菱形區(qū)域的加權(quán)值設(shè)置為T2， 不包括菱形區(qū)域的頻譜內(nèi)接最大矩形區(qū)域的加權(quán)值設(shè)置為T3,其中T2>T3 2 1，優(yōu)選的T2的 取值為2，Τ3的取值為1。
[0011] 對(duì)第一加權(quán)頻譜圖像、第二加權(quán)頻譜圖像進(jìn)行傅里葉逆變換并做歸一化處理，得 到圖像I1、圖像1 2,其中圖像!!對(duì)應(yīng)第一加權(quán)頻譜圖像，圖像I2對(duì)應(yīng)第二加權(quán)頻譜圖像;對(duì)圖 像I^I 2進(jìn)行數(shù)學(xué)邏輯運(yùn)算，得到旁瓣抑制后的SAR圖像，即首先讓圖像I1減去I2并取絕對(duì) 值，得到圖像1 3,再用圖像I2減去圖像I3并取絕對(duì)值，就得到了旁瓣抑制后的SAR圖像。
[0012] 由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明的有益效果是:利用頻譜加權(quán)后，對(duì)頻譜圖像進(jìn) 行傅立葉逆變換，使得SAR圖像旁瓣位置發(fā)生改變，在通過數(shù)學(xué)邏輯運(yùn)算，抑制掉旁瓣，并盡 可能的保持主瓣寬度。同時(shí)，采用頻譜加權(quán)的方式使得目標(biāo)頻譜圖像改變較小，使得圖像本 身的信息保存的較為完好。
【附圖說明】
[0013] 圖1為本發(fā)明的流程圖。
[0014]圖2為實(shí)施例中針對(duì)點(diǎn)目標(biāo)進(jìn)行旁瓣抑制的仿真圖。
[0015]圖3是針對(duì)實(shí)際飛機(jī)模型SAR圖像進(jìn)行旁瓣抑制處理后的結(jié)果示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0016]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面結(jié)合實(shí)施方式和附圖，對(duì)本發(fā) 明作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。
[0017]參見圖1，本發(fā)明的旁瓣抑制方法，包括下列步驟：
[0018]步驟Sl:輸入接收機(jī)得到的SAR圖像；
[0019 ]步驟S2:對(duì)SAR圖像進(jìn)行傅立葉變換得到SAR圖像的頻譜圖像；
[0020] 步驟S3:對(duì)頻譜支撐區(qū)域進(jìn)行加權(quán)處理，得到頻譜支撐區(qū)域?yàn)轭l譜內(nèi)接最大矩形 的頻譜圖像。
[0021] 在SAR圖像中，往往其頻譜支撐區(qū)域都不是一個(gè)完整的矩形，這時(shí)圖像的旁瓣就顯 得沒有規(guī)律，不利于圖像特征目標(biāo)的提取和識(shí)別，因此本發(fā)明通過對(duì)頻譜支撐區(qū)域進(jìn)行加 權(quán)處理來獲取完整矩形區(qū)域的頻譜支撐區(qū)域。即設(shè)置傅立葉變換得到SAR圖像的頻譜圖像 的頻譜內(nèi)接最大矩形的加權(quán)值為1，其余區(qū)域的加權(quán)值設(shè)置為〇,基于上述加權(quán)設(shè)置對(duì)頻譜 支撐區(qū)域進(jìn)行加權(quán)處理，就可以得到矩形頻譜圖像且此時(shí)圖像自身損失信息最小，經(jīng)傅立 葉逆變換后SAR圖像的旁瓣會(huì)顯得很有規(guī)律，只有4條旁瓣，且正交分布。
[0022] 設(shè)原始頻譜支撐區(qū)域?yàn)镾( ω，Ω )，其中（ω，Ω )為頻譜支撐區(qū)域的坐標(biāo)。內(nèi)接最大 矩形窗為W( ω，Ω )并賦值為1，兩者進(jìn)行點(diǎn)乘，得到頻譜內(nèi)接最大矩形的頻譜圖像51( ω， Ω )：
[0023] Si(co，Ω ) = S(co，Ω ).*W(co，Ω ) (I)
[0024] 步驟S4:為了進(jìn)一步得到主瓣位置不變，旁瓣位置發(fā)生改變的頻譜圖像，需要再一 次對(duì)頻譜圖像Si( ω，Ω )進(jìn)行加權(quán)處理。
[0025] 分別取頻譜圖像51(?，Ω)中各矩形邊的中點(diǎn)，構(gòu)成一個(gè)菱形，得到菱形區(qū)域，并 設(shè)置菱形區(qū)域內(nèi)的圖像數(shù)據(jù)的加權(quán)值為2,菱形區(qū)域以外的矩形區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的加權(quán)值 為1，其余區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)的加權(quán)值為〇,基于上述設(shè)置對(duì)頻譜圖像SK ω，Ω )進(jìn)行加權(quán)處 理，得到頻譜圖像&( ω，Ω )。對(duì)頻譜圖像&( ω，Ω )進(jìn)行傅立葉逆變換就可以得到主瓣位置 不變且主瓣基本不展寬，旁瓣位置和幅度變換的圖像。
[0026] 設(shè)1( ω，Ω )為加權(quán)二維函數(shù)，其菱形區(qū)域賦值為2,菱形以外的矩形區(qū)域賦值為 1，其它區(qū)域賦值為〇。即
菱形區(qū)域
[0027] 非菱形區(qū)域的矩形區(qū)域 (T) 其他區(qū)域
[0028] 取頻譜圖像SK ω，Ω )與1( ω，Ω )點(diǎn)乘，得到矩形頻譜圖S2( ω，Ω ):
[0029] S2( ω , Ω ) = Si( ω , Ω ).*ffi( ω , Ω ) (3)
[0030] 因?yàn)榫匦晤l譜圖&( ω，Ω )是基于頻譜圖像51( ω，Ω )得到，若在步驟S3的加權(quán)處
矩形區(qū)域 理時(shí)，設(shè)置加權(quán)二維函數(shù) ω，Ω ) = S( ω，Ω ) ( ω，Ω )， 、 其他區(qū)域
菱形區(qū)域 則在步驟S4中，加權(quán)二維函I f。 非麥形區(qū)域的矩形區(qū)域
[0031] 步驟S5:對(duì)頻譜圖像SKco，Ω)52(ω，Ω)做傅立葉逆變換，得到圖像?Κω，Ω)、 Ι2( ω，Ω )，其中h( ω，Ω )對(duì)應(yīng)頻譜圖像Si( ω，Ω )。
[0032] 步驟S6:對(duì)圖像IK ω，Ω )、Ι2( ω，Ω )進(jìn)行歸一化處理后，進(jìn)行數(shù)學(xué)邏輯運(yùn)算，得到 旁瓣抑制的SAR圖像。
[0033] 即首先讓M ω，Ω )減去Ι2( ω，Ω )并取絕對(duì)值，得到Ι3( ω，Ω )，圖像Ι3( ω，Ω )沒 有主瓣，只有8條旁瓣，且8條旁瓣的幅值均為ω，Ω )的一半，具體運(yùn)算如下式：
[0034] Ι3(ω,Ω)=|?ι(ω,Ω)-Ι2(ω,Ω) (4)
[0035] 再用Ι2( ω，Ω )減去Ι3( ω，Ω )并取絕對(duì)值，就得到了旁瓣抑制的SAR圖像Ι4( ω， Ω)，具體運(yùn)算如下：
[0036] Ι4(ω，Ω)=|?2(ω，Ω)-Ι3(ω，Ω)| (5)
[0037] 實(shí)施例
[0038] 本實(shí)施例采用點(diǎn)目標(biāo)進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果見圖2。點(diǎn)目標(biāo)由兩個(gè)一維sine函數(shù)相乘 得到，通過平移變換得到三個(gè)點(diǎn)目標(biāo)。圖2-a中可以看到三個(gè)點(diǎn)目標(biāo)及其旁瓣，且旁瓣在旁 瓣交匯處形成了假目標(biāo)。首先對(duì)圖像2-a進(jìn)行傅立葉變換得到頻譜圖像，如圖2-b所示，由于 此頻譜圖像就是矩形，所以可以省略步驟S3(對(duì)頻譜支撐區(qū)域進(jìn)行加權(quán)處理，得到頻譜支撐 區(qū)域?yàn)轭l譜內(nèi)接最大矩形的頻譜圖像。）接下來，對(duì)矩形頻譜圖像進(jìn)行加權(quán)處理，得到加權(quán) 矩形頻譜圖像，如圖2-c所示。圖2-c中菱形區(qū)域加權(quán)值為2,矩形其他區(qū)域(除菱形區(qū)域的矩 形區(qū)域)加權(quán)值為1。分別對(duì)矩形頻譜圖像和加權(quán)矩形頻譜圖像做傅立葉逆變換得到圖像 J1、J2,如圖2-d、2-e所示。最后對(duì)J1、J2歸一化后做數(shù)學(xué)邏輯運(yùn)算，得到旁瓣抑制的圖像J3， 如圖2-f所示。
[0039] 通過仿真可以看到，經(jīng)過傅立葉逆變換后的圖像J2,其主瓣寬度基本沒有展寬，旁 瓣位置發(fā)生變化，且旁瓣數(shù)量變?yōu)?條。經(jīng)過歸一化及數(shù)學(xué)邏輯運(yùn)算后，得到的旁瓣抑制的 圖像J3,可以看到J3的旁瓣幾乎被抑制干凈，且主瓣沒有展寬，沒有發(fā)生混疊，還有一點(diǎn)就 是，和原始圖像圖2_a相比，圖2-a中的假目標(biāo)完全消失了，這對(duì)提升圖像的可識(shí)別度有很大 的幫助，從而使得提取圖像的特征效果更好，免去了虛假目標(biāo)對(duì)圖像的影響。
[0040] 圖3是實(shí)際飛機(jī)模型圖像使用本發(fā)明方法進(jìn)行旁瓣抑制的結(jié)果。其中圖3-a是原始 圖像，圖3_b是旁瓣抑制后的圖像?？梢悦黠@的看出，經(jīng)過本發(fā)明方法處理后，原始圖像的旁 瓣得到了抑制，且主瓣沒有展寬，使得原來由于旁瓣效應(yīng)處于混疊狀態(tài)的點(diǎn)，可以有效的分 離開，增強(qiáng)了圖像的分辨率。同時(shí)也去掉了很多由于旁瓣疊加而形成的假目標(biāo)。
[0041] 根據(jù)本發(fā)明的SAR圖像旁瓣抑制方法，對(duì)SAR圖像實(shí)施旁瓣抑制同時(shí)又使得圖像主 瓣展寬保持不變，且保證了圖像信息盡可能的不丟失。即使圖像中存在由于旁瓣疊加而形 成的虛假目標(biāo)，經(jīng)過本發(fā)明進(jìn)行旁瓣抑制后，也可以得到有效的清除，而且該發(fā)明的限制條 件很少，適用性很強(qiáng)。
[0042]以上所述，僅為本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】，本說明書中所公開的任一特征，除非特別 敘述，均可被其他等效或具有類似目的的替代特征加以替換;所公開的所有特征、或所有方 法或過程中的步驟，除了互相排斥的特征和/或步驟以外，均可以任何方式組合。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于頻譜加權(quán)的SAR圖像旁瓣抑制方法，其特征在于，包括下列步驟： 對(duì)SAR圖像進(jìn)行傅立葉變換得到頻譜圖像，確定頻譜圖像的頻譜內(nèi)接最大矩形區(qū)域； 對(duì)頻譜支撐區(qū)域進(jìn)行加權(quán)處理，得到第一加權(quán)頻譜圖像:頻譜支撐區(qū)域的頻譜內(nèi)接最 大矩形區(qū)域的加權(quán)值設(shè)置為T1，其余區(qū)域的加權(quán)值設(shè)置為0,其中T1 2 1; 對(duì)第一加權(quán)頻譜圖像進(jìn)行加權(quán)處理，得到第二加權(quán)頻譜圖像:基于第一加權(quán)頻譜圖像 的頻譜內(nèi)接最大矩形區(qū)域的各邊的中點(diǎn)，得到菱形區(qū)域，菱形區(qū)域的加權(quán)值設(shè)置為T2,不包 括菱形區(qū)域的頻譜內(nèi)接最大矩形區(qū)域的加權(quán)值設(shè)置為T3,其中T2>T3 2 1; 對(duì)第一加權(quán)頻譜圖像、第二加權(quán)頻譜圖像進(jìn)行傅里葉逆變換并做歸一化處理，得到圖 像Ii、圖像12,其中圖像1:對(duì)應(yīng)第一加權(quán)頻譜圖像，圖像12對(duì)應(yīng)第二加權(quán)頻譜圖像； 取112-1 Ii-121 I作為旁瓣抑制后的SAR圖像。2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對(duì)SAR圖像進(jìn)行傅立葉變換得到頻譜圖像后， 若頻譜圖像的頻譜支撐區(qū)域?yàn)橥暾木匦?，則直接將頻譜圖像作為第一加權(quán)頻譜圖像； 在對(duì)第一加權(quán)頻譜圖像進(jìn)行加權(quán)處理，得到第二加權(quán)頻譜圖像時(shí)，基于頻譜支撐區(qū)域 各邊的中點(diǎn)，得到菱形區(qū)域，菱形區(qū)域的加權(quán)值設(shè)置為T2,不包括菱形區(qū)域的頻譜支撐區(qū)域 的加權(quán)值設(shè)置為T3,其中T2>T3 2 1。3. 如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，權(quán)值Τ1的值為1。4. 如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，權(quán)值Τ2的值為2，權(quán)值Τ3的值為1。
【文檔編號(hào)】G01S7/28GK105842665SQ201610165426
【公開日】2016年8月10日
【申請(qǐng)日】2016年3月22日
【發(fā)明人】閔銳, 安嘉樹, 左峰, 皮亦鳴, 曹宗杰, 李晉
【申請(qǐng)人】電子科技大學(xué)