一种SAR幅度图像均匀相对误差量化方法技术

本发明专利技术公开了一种SAR幅度图像均匀相对误差量化方法，该方法包括以下步骤：将SAR幅度图像中非零数据先变换到对数域；将变换后的对数域数据进行均匀量化，并将量化后的数据编码存储；对SAR幅度图像中零值数据进行单独量化编码，并存储；根据量化编码存储结果对原SAR幅度图像数据进行量化解码。本发明专利技术给出的均匀相对误差量化方法为采用了零值独立编码和对数变换后的均匀量化方法。该方法的相对量化误差符合均匀分布。通过使用实际SAR数据的实施例试验显示，均匀相对误差量化方法较均匀量化方法可使用更多的量化等级、具有更小的量化误差，且量化后图像具备更好的可视效果。

A uniform relative error quantization method for SAR amplitude images

The invention discloses a SAR amplitude image of uniform relative error quantification method. The method comprises the following steps: SAR non zero amplitude image data transformation to the log domain; the log domain data transform the uniform quantization and encoding, data storage after quantization; separate encoding of zero data SAR the amplitude image and stored according to the quantitative results are stored; encoding quantization decoding of the original SAR amplitude image data. The uniform relative error quantification method presented in this paper is a uniform quantization method using zero value independent coding and logarithmic transformation. The relative quantization error of this method is consistent with the uniform distribution. Through the test examples using actual SAR data show that the relative error of uniform quantization method with uniform quantization method using quantization levels, more quantization error is smaller, and the quantized image has better visual effect.

【技术实现步骤摘要】
一种SAR幅度图像均匀相对误差量化方法
本专利技术涉及合成孔径雷达(SAR)信号量化领域，尤其涉及一种SAR幅度图像均匀相对误差量化方法。
技术介绍
合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)是一种搭载在飞机或卫星上，可对地面进行遥感观测的主动微波成像传感器。在观测过程中，SAR每隔一段时间便通过其天线向地面发射一束电磁波，并在发射的间隔时间内接收地面散射回SAR天线的电磁波信号。通对观测过程中接收到的所有地面散射回的电磁波信号进行成像处理后即可获得地面的微波幅度图像(以下简称：SAR幅度图像)，图像中每一像素点数值对应的是该地面位置实际地物的散射电磁波幅度值(以下简称散射幅度值)。散射幅度值是一个连续取值的非负实变量，在将SAR幅度图像存储在电脑中时需要进行量化处理。量化在数字信号处理领域指将信号的连续取值(或者大量可能的离散取值)近似为有限多个(或较少的)离散值的过程。目前，SAR幅度图像通常采用16bit的均匀量化方法进行存储。均匀量化是把输入信号的值域范围进行等间隔分割的量化方法，也是最基本的一种量化方法，它并没有充分考虑散射幅度值和SAR幅度图像的特点，其量化后图像具有如下明显缺陷。16bit均匀量化对应65536个量化等级，SAR图像均匀量化后通常仅能使用不到10％的量化等级(后文“具体实施方式”中会给出一个实例)，且这些量化等级都集中在较小值部分。这会使得量化后图像在人眼观测时显得非常黑暗，图像细节几乎不可见，非常不利于人眼直接观察。并且由于使用的量化等级仅占所有可用量化等级的很少一部分，这意味着量化误差还是较大，因为如果能更加充分的利用更多量化等级，将可进一步降低量化误差。造成上述均匀量化缺陷的主要原因是一幅SAR幅度图像的散射幅度值绝大部分会集中在靠近零值的值域较小值部分，但同时还会存在少量像素点的散射幅度值会非常大，即散射幅度值的值域范围非常大，但绝大部分值却都集中分布在靠近值域范围下限的较小值部分。均匀分布会按照整个值域范围的上、下限进行均匀分割量化，所以才造成仅靠近值域下限的量化等级被大量使用。
技术实现思路
本专利技术的目的是根据散射幅度值和SAR幅度图像自身特点，给出一种均匀相对误差量化方法(UniformRelativeErrorquantization简称URE量化)，从而克服现有均匀量化方法的不足。本专利技术的目的通过以下的技术方案来实现：一种SAR幅度图像均匀绝对误差量化方法，包括：步骤A、将SAR幅度图像中非零数据先变换到对数域；步骤B、将变换后的对数域数据进行均匀量化，并将量化后的数据编码存储；步骤C、对SAR幅度图像中零值数据进行单独量化编码，并存储；步骤D、根据量化编码存储结果对原SAR幅度图像数据进行量化解码。与现有技术相比，本专利技术的一个或多个实施例可以具有如下优点：该方法针对散射幅度值域范围大的特点，将待量化数据先变换到对数域然后再进行均匀量化。对数运算带来的一个新问题是若存在零数据则其对数结果会变为负无穷大。实际散射幅度值通常为非零值，但SAR幅度图像中可能存在零值，因为SAR很少是正南正北观测的，所以经过正南正北的地图投影后的SAR幅度图像中通常包括四个黑角，这四个黑角对应的是SAR没能观测到的区域，其内像素值通常设为零值。为解决零值问题，URE量化在做对数运算前采用了先检查待量化SAR幅度图像中是否存在零值，若存在则对零值数据进行独立编码的操作。即URE量化为采用了零值独立编码和对数运算后的均匀量化，该方法的相对量化误差符合均匀分布，URE量化较均匀量化可以使用更多的量化等级、具有更小的量化误差，且其量化后图像具备较好的可视效果。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例共同用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1是SAR幅度图像均匀绝对误差量化方法流程图；图2a是实施例1中试验SAR幅度图像均匀量化结果的图形显示；图2b是实施例1中试验SAR幅度图像均匀相对误差量化结果的图形显示；图3a是实施例1中试验SAR幅度图像均匀量化绝对误差|A’-A|分布直方图；图3b是实施例1中试验SAR幅度图像均匀量化相对误差|A’-A|/A分布直方图；图3c是实施例1中试验SAR幅度图像URE量化绝对误差分布直方图；图3d是实施例1中试验SAR幅度图像URE量化相对误差分布直方图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施例及附图对本专利技术作进一步详细的描述。如图1所示，本实施例提供了一种SAR幅度图像均匀绝对误差量化方法，包括：步骤A、将SAR幅度图像中非零数据先变换到对数域；步骤B、将变换后的对数域数据进行均匀量化，并将量化后的编码存储；步骤C、对SAR幅度图像中零值数据进行量化编码，并存储；步骤D、根据量化编码存储结果对原SAR幅度图像散射幅度值进行量化解码。一、量化编码量化编码指将SAR幅度图像中每个像素点对应的散射幅度值转换为电脑可存储的离散值的过程。通常离散值可选取为16bit数或8bit数，下面以16bit数为例进行叙述，8bit数的量化编码过程与之类似，仅需将65535换为255即可。首先，统计SAR幅度图像中为零值的像素点个数记为z。若z＝0则表示SAR幅度图像中不包含零值，那么采用下面标题(1)的量化编码过程；若z>0则表示SAR幅度图像中有零值，则采用下面标题(2)的量化编码过程。(1)不包括零值的量化编码过程令A表示SAR幅度图像中像素点的散射幅度值，首先将所有像素点的散射幅度值都变换为dB值，即U＝10×log10(A)(1)其中log10()表示以10为底的对数。随后对U采用16bit的均匀量化，其具体过程包括：首先对U进行归一化，即将其值域变为[0,1]，具体方法是利用整幅图像全部像素点U值的最小值min(U)和最大值max(U)进行如下变换X＝(U-min(U))/[max(U)-min(U)](2)然后将X对应为[0,1,2,…,65535]量化等级，具体可使用下面的表达式实现Y＝round(65535×X)(3)其中round()表示四舍五入取整运算。上述量化编码过程完成后即可按16bit无符号整形存储每个像素点的Y值，且还需存储全图的最小值min(U)和最大值max(U)，以及零值个数z。(2)含零值的量化编码过程令A表示SAR幅度图像中的非零值的散射幅度值，首先将这些非零散射幅度值变换为dB值，即U＝10×log10(A)(4)其中log10()表示以10为底的对数。随后对U采用16bit不包括零值的均匀量化，其具体过程包括：首先对U进行归一化，即将其值域变为[0,1]，具体方法是利用整幅图像全部非零像素点U值的最小值min(U)和最大值max(U)进行如下变换X＝(U-min(U))/[max(U)-min(U)](5)然后将X对应为[1,2,…，65535]量化等级，具体可使用下面的表达式实现Y＝round(65534×X)+1(6)其中round()表示四舍五入运算取整运算。最后，对图像中的z个零值像素点，直接将其Y值编码为16bit数的零值。上述量化编码完成后即可按16bit无符号整形存储每个像素点的Y值，且还本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种SAR幅度图像均匀相对误差量化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤A、将SAR幅度图像中非零数据先变换到对数域；步骤B、将变换后的对数域数据进行均匀量化，并将量化后的数据编码存储；步骤C、对SAR幅度图像中零值数据进行单独量化编码，并存储；步骤D、根据量化编码存储结果对原SAR幅度图像数据进行量化解码。

【技术特征摘要】
1.一种SAR幅度图像均匀相对误差量化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤A、将SAR幅度图像中非零数据先变换到对数域；步骤B、将变换后的对数域数据进行均匀量化，并将量化后的数据编码存储；步骤C、对SAR幅度图像中零值数据进行单独量化编码，并存储；步骤D、根据量化编码存储结果对原SAR幅度图像数据进行量化解码。2.如权利要求1所述的SAR幅度图像均匀相对误差量化方法，其特征在于，在执行所述步骤A前，统计SAR幅度图像中散射幅度值数据为零值的像素个数；在像素个数为零时，则SAR幅度图像中不包含零值数据；在像素个数为非零时，则SAR幅度图像中包含零值数据。3.如权利要求1所述的SAR幅度图像均匀相对误差量化方法，其特征在于，所述步骤B包括：SAR幅度图像中不包含零值数据的量化编码及原SAR幅度图像中包含零值数据的量化编码。4.如权利要求3所述的SAR幅度图像均匀相对误差量化方法，其特征在于，所述SAR幅度图像中不包含零值数据的量化编码过程包括：令A表示SAR幅度图像中像素点的散射幅度值，将所有像素点的散射幅度值都变为dB值，即U＝10×log10(A)(1)其中log10表示以10为底的对数，U为散射幅度值A变换后的对数数据；对U采用16bit的均匀量化，包括：对U进行归一化，即将其值域变为[0,1]，利用整幅图像全部像素点U值的最小值min(U)和最大值max(U)进行如下变换X＝(U-min(U))/[max(U)-min(U)](2)然后将X对应为[0,1,2,…,65535]量化等级，具体可使用下面的表达式实现Y＝round(65535×X)(3)其中round表示四舍五入取整运算。5.如权利要求3所述的SAR幅度图像均匀相对误差量化方法，其特征在于，所述SAR幅度图像中含零值数据的量化编码过程包括：令A表示SAR幅度图像中的非零值的...

【专利技术属性】
技术研发人员：安文韬，张有广，袁新哲，
申请(专利权)人：国家卫星海洋应用中心，
类型：发明
国别省市：北京,11