SAR图像方位模糊抑制方法技术

本发明专利技术公开了一种SAR图像方位模糊抑制方法，包括步骤：获取参考图像、对原始图像结果进行方位向加窗、计算加窗后图像的模糊信号比、设定方位向窗长、更新方位向窗长。本发明专利技术的方法通过对图像中模糊区域的检测和模糊信号比的计算，自适应调整方位向窗函数长度，有效去除方位模糊，相对于背景中的现有技术，对场景没有特殊要求，同时能够实现模糊的自适应去除。

【技术实现步骤摘要】
SAR图像方位模糊抑制方法
本专利技术属于雷达图像去模糊的领域，具体涉及SAR图像去除方位模糊抑制方法。
技术介绍
方位模糊是合成孔径雷达成像领域所要解决的一个重要问题，其由于回波多普勒信号欠采样，使得高于脉冲重复频率的多普勒信号折叠到方位频谱的中心部分，从而产生了混淆的信号。由于方位模糊对SAR图像重点目标的检测和识别造成干扰，严重时甚至会形成假目标，极大地影响了图像的质量，因此抑制方位模糊具有重要的工程意义。目前，针对方位模糊问题的解决方法主要可分为两类：一是从天线方向图加权的角度出发，尽量抑制天线旁瓣。但是，根据方位模糊比的计算公式，利用天线方向图加权与脉冲重复频率(PRF)的大小有很大关系，只有当PRF较大时加权对抑制方位模糊才是有效的。另一类抑制方位模糊的方法是从信号处理角度出发的，如文献“ZhangZhimin,OnSuppressingAzimuthAmbiguitiesofSyntheticApertureRadarbyThreeFilters,IEEEInternationalConferenceonRadar,624-626,2001”中，首先构造3个滤波器，其中1个是主瓣信号的匹配滤波器，另外2个是用来获得第1模糊项的参考滤波器，然后从匹配滤波器后的信号中减去参考滤波器中的模糊信号，即可得到抑制了方位模糊的图像。然而，主瓣信号和模糊项信号与匹配滤波器函数进行卷积时会引入重叠项，也就是第1模糊项虽然被去除，但又会引入新的模糊项，从而使得该方法的模糊抑制效果受限。文献“Moreira,SuppressingtheAzimuthAmbiguitiesinSyntheticApertureRadarImages,IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,vol.31,no.4,pp.885-895,1993”中，通过构造2个相位刚好相差180°的校正滤波器，在复数域相减构造出模糊像，然后从带有方位模糊的图像中减去模糊像实现方位模糊的抑制。然而该方法仅适用于点目标模糊的情况，对场景要求较高，当出现区域模糊的时候，模糊抑制效果不佳。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有方法在方位模糊抑制存在的上述缺陷，提出了一种SAR图像方位模糊抑制方法。为了方便描述本专利技术的内容，首先对如下术语作以说明：术语1、SAR方位模糊几何模型：如图1所示，假设载机平台沿着直线飞行，波束中心对准波束照射范围的中心，其中，T、T*分别为成像平面上的目标与目标的模糊部分。术语2、方位模糊产生原因示意图：如图2所示，由于方位向采样频率(PRF)不足以及天线旁瓣的影响导致在方位向频谱产生混叠，导致模糊信号的产生，图中的阴影部分为混叠信号的部分。本专利技术的技术方案为：一种SAR图像方位模糊抑制方法，具体流程如图4所示，包括步骤：步骤S1：获取参考图像：输入原始成像结果Io，大小为M×N，其中，M、N分别为目标回波距离向和方位向采样点数，其解析表达式可表示为：其中，σ(x,y)是反射系数，Ba为方位向多普勒带宽，B为发射信号带宽，λ为载波波长，目标平面点目标距离历史为V为平台速度，为天线俯仰角，R0为方位时间为0时刻天线与点目标的初始斜距，θ0为0时刻点目标对应的斜视角；方位时间向量t＝[-PRI·N/2,-PRI·(N/2-1),···,PRI·(N/2-1)]，其中，PRI为脉冲重复间隔；距离时间向量τ＝[-1/f/s·M/2,-1/fs·(M/2-1),···,1/fs·(M/2-1)]，其中，fs为距离向采样率。对I0(τ,t；x,y)进行方位向逆傅里叶变换(IFFT)，然后乘以一个方位窗函数Wac(ft)，再进行方位向傅里叶变换，得到参考图像Ic可表示为：其中，wac(t)是Wac(ft)的时域表示，Wac(f)为频域上的矩形窗函数，即f0为方位向频率中心，频宽αc为窗函数对应的窗长，一般取方位向采样点数N的五分之一；对参考图像Ic进行边缘检测，得到边缘图像Ice。这里，具体利用Sobel算子进行边缘检测。然后，对边缘图像Ice进行膨胀操作，得到膨胀后的图像Iced；最后，对膨胀后结果中的孔隙进行填充，并对图像进行平滑处理，获得图像分割结果Ics；这里，具体可以采用菱形结构元素对图像进行平滑处理。步骤S2：对原始图像结果进行方位向加窗：对原始成像结果Io进行方位向逆傅里叶变换，然后乘以方位向窗函数Wa(ft)，再进行方位向傅里叶变换，得到的方位向加窗图像I1可表示为：I1(τ,t；x,y)＝FFT{IFFT{I0(τ,t；x,y)}Wa(ft)}(3)其中，频宽α为窗函数对应的窗长，若是第一次加窗，窗长α设为α0＝N。步骤S3、计算加窗后图像的模糊信号比(AASR)，具体如图5所示：对方位加窗后的图像I1进行边缘检测，得到边缘图像Ioe。这里，具体利用Sobel算子进行边缘检测。然后，对边缘图像Ioe进行膨胀操作，得到膨胀后的图像Ioed。最后，对膨胀后结果中的孔隙进行填充，并对图像进行平滑处理，获得图像分割结果Ios。这里，具体可以采用菱形结构元素对图像进行平滑处理。将I1与对应分割图Ios对应的图像矩阵相乘，得到I1中目标区域的图像矩阵Mo，将Mo中每一个数值进行平方累加求和得到图像I1目标区域的总能量将I1与参考图像分割图Ics对应的图像矩阵相乘，得到I1中不含方位模糊的图像矩阵Ma，对矩阵Ma中的每一个数值平方累加的和就是图像I1中不含方位模糊的能量根据下式计算图像I1的方位模糊信号比A1：式中，Sambiguity是原始图像中方位模糊区域的能量。判断是否是第一次获得加窗后图像的模糊信号比，如果是，则转入步骤4；如果此时不是第一次获得，则继续判断图像I1的模糊信号比A1是否大于AASR期望值Ae(Ae为满足成像质量要求的经验值，一般预先设定)。如果大于AASR期望值Ae，则转入步骤5；如果I1的模糊信号比A1小于或者等于AASR期望值Ae，则输出此时的图像I1。步骤S4、设定方位向窗长：计算AASR差值e＝A1-Ae，Ae为AASR期望值；构造权值w，令w＝μ·e·α0，μ为步长因子；按下式设定窗长α：α＝α0·w然后转入步骤S2，将设定的α本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种SAR图像方位模糊抑制方法，具体包括步骤：步骤S1：获取参考图像：输入原始成像结果Io，大小为M×N，其中，M、N分别为目标回波距离向和方位向采样点数，其解析表达式可表示为：I0(τ,t;x,y)=σ(x,y)sinc{Bat}sinc{B[τ-2R(t;x,y)c]}---(1)]]>其中，σ(x,y)是反射系数，Ba为方位向多普勒带宽，B为发射信号带宽，λ为载波波长，目标平面点目标距离历史为V为平台速度，为天线俯仰角，R0为方位时间为0时刻天线与点目标的初始斜距，θ0为0时刻点目标对应的斜视角；方位时间向量t＝[‑PRI·N/2,‑PRI·(N/2‑1),···,PRI·(N/2‑1)]，其中，PRI为脉冲重复间隔；距离时间向量τ＝[‑1/fs·M/2,‑1/fs·(M/2‑1),···,1/fs·(M/2‑1)]，其中，fs为距离向采样率；对I0(τ,t；x,y)进行方位向逆傅里叶变换，然后乘以一个方位窗函数Wac(ft)，再进行方位向傅里叶变换，得到参考图像Ic可表示为：Ic(τ,t;x,y)=FFT{IFFT{I0(τ,t;x,y)}Wac(ft)}=σ(x,y)sinc{Bat}wac(t)sinc{B[τ-2R(t;x,y)c]}---(2)]]>其中，wac(t)是Wac(ft)的时域表示，Wac(f)为频域上的矩形窗函数，即Wac(ft)=1,f0-fac2≤ft≤f0+fac20,otherwise,]]>f0为方位向频率中心，频宽αc为窗函数对应的窗长；对参考图像Ic进行边缘检测，得到边缘图像Ice；对边缘图像Ice进行膨胀操作，得到膨胀后的图像Iced；对膨胀后结果中的孔隙进行填充，并对图像进行平滑处理，获得图像分割结果Ics；步骤S2：对原始图像结果进行方位向加窗：对原始成像结果Io进行方位向逆傅里叶变换，然后乘以方位向窗函数Wa(ft)，再进行方位向傅里叶变换，得到的方位向加窗图像I1可表示为：I1(τ,t；x,y)＝FFT{IFFT{I0(τ,t；x,y)}Wa(ft)}  (3)其中，Wa(ft)=1,f0-f2≤ft≤f0+f20,otherwise,]]>频宽α为窗函数对应的窗长；步骤S3、计算加窗后图像的模糊信号比：对方位加窗后的图像I1进行边缘检测，得到边缘图像Ioe；对边缘图像Ioe进行膨胀操作，得到膨胀后的图像Ioed；对膨胀后结果中的孔隙进行填充，对图像进行平滑处理，获得图像分割结果Ios。将I1与对应分割图Ios对应的图像矩阵相乘，得到I1中目标区域的图像矩阵Mo，将Mo中每一个数值进行平方累加求和得到图像I1目标区域的总能量将I1与参考图像分割图Ics对应的图像矩阵相乘，得到I1中不含方位模糊的图像矩阵Ma，对矩阵Ma中的每一个数值平方累加的和就是图像I1中不含方位模糊的能量S1=||Ma||22;]]>根据下式计算图像I1的方位模糊信号比A1：A1=SambiguityS-Sambiguity=S-S1S1=||M0||22-||Ma||22||Ma||22---(4)]]>式中，Sambiguity是原始图像中方位模糊区域的能量；判断是否是第一次获得加窗后图像的模糊信号比，如果是，则转入步骤S4；如果此时不是第一次获得，则继续判断图像I1的模糊信号比A1是否大于AASR期望值Ae；如果大于AASR期望值Ae，则转入步骤S5；如果I1的模糊信号比A1小于或者等于AASR期望值Ae，则输出此时的图像I1；步骤S4、设定方位向窗长：计算AASR差值e＝A1‑Ae，Ae为AASR期望值；构造权值w，令w＝μ·e·α0，μ为预先设定的步长因子；按下式设定窗长α：α＝α0·w，然后转入步骤S2，将设定的α作为步骤S2中的方位向窗长，按(3)式对原始图像进行加窗处理；步骤S5、更新方位向窗长：计算AASR差值e＝A1‑Ae；更新权值w，令w＝w+μ·e·α0；更新窗长值α＝α·w；然后转入步骤S2，将更新后的α作为步骤2中的方位向窗长对原始图像进行加窗处理。...

【技术特征摘要】
1.一种SAR图像方位模糊抑制方法，具体包括步骤：步骤S1：获取参考图像：输入原始成像结果Io，大小为M×N，其中，M、N分别为目标回波距离向和方位向采样点数，其解析表达式可表示为：其中，σ(x,y)是反射系数，Ba为方位向多普勒带宽，B为发射信号带宽，λ为载波波长，目标平面点目标距离历史为V为平台速度，为天线俯仰角，R0为方位时间为0时刻天线与点目标的初始斜距，θ0为0时刻点目标对应的斜视角；方位时间向量t＝[-PRI·N/2,-PRI·(N/2-1),…,PRI·(N/2-1)]，其中，PRI为脉冲重复间隔；距离时间向量τ＝[-1/fs·M/2,-1/fs·(M/2-1),…,1/fs·(M/2-1)]，其中，fs为距离向采样率；对I0(τ,t；x,y)进行方位向逆傅里叶变换，然后乘以一个方位窗函数Wac(ft)，再进行方位向傅里叶变换，得到参考图像Ic可表示为：其中，wac(t)是Wac(ft)的时域表示，Wac(f)t为频域上的矩形窗函数，即f0为方位向频率中心，频宽αc为窗函数对应的窗长；对参考图像Ic进行边缘检测，得到边缘图像Ice；对边缘图像Ice进行膨胀操作，得到膨胀后的图像Iced；对膨胀后结果中的孔隙进行填充，并对图像进行平滑处理，获得图像分割结果Ics；步骤S2：对原始图像结果进行方位向加窗：对原始成像结果Io进行方位向逆傅里叶变换，然后乘以方位向窗函数Wa(ft)，再进行方位向傅里叶变换，得到的方位向加窗图像I1可表示为：I1(τ,t；x,y)＝FFT{IFFT{I0(τ,t；x,y)}Wa(ft)}(3)其中，α为窗函数对应的窗长，若是第一次加窗，窗长α设为α0＝N；步骤S3、计算加窗后图像的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李文超，李洁洋，杨建宇，黄钰林，杨海光，武俊杰，李中余，蒲巍，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51