基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法技术

一种基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法，首先人工制备带有特殊几何形状信标的SAR基准图像，通过雷达回波电磁仿真得到基准图像的基准雷达回波信号，完成雷达测试基准数据制备。在SAR雷达成像质量测试中，将基准雷达回波信号注入SAR雷达，由被测试雷达成像生成SAR实时图。随后使用SAR实时图和SAR基准图像进行多子区图像匹配，得到信标在SAR实时图中的精确位置。通过信标在SAR图像中几何位置和形状的变化，完成SAR雷达成像质量的量化评价。本发明专利技术提出的基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法大大提高了SAR雷达单机测试的自动化程度，在提高判读精度的同时降低了人力以及时间成本。

Fast and automatic evaluation method of SAR radar imaging quality based on multi-sub-region image matching

A fast and automatic evaluation method of SAR radar imaging quality based on multi-sub-region image matching is proposed. Firstly, the SAR reference image with special geometric beacon is manually prepared. The radar echo signal of the reference image is obtained by radar echo electromagnetic simulation, and the radar test reference data is prepared. In the SAR radar imaging quality test, the reference radar echo signal is injected into the SAR radar, and the real-time SAR image is generated from the tested radar imaging. Subsequently, SAR real-time image and SAR reference image are used for multi-sub-region image matching to obtain the precise location of beacons in SAR real-time image. Quantitative evaluation of SAR radar imaging quality is completed by changing the geometric position and shape of beacon in SAR image. The fast automatic evaluation method of SAR radar imaging quality based on multi-sub-region image matching proposed by the invention greatly improves the automation degree of single-machine test of SAR radar, improves the interpretation accuracy and reduces the manpower and time cost.

【技术实现步骤摘要】
基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法
本专利技术涉及一种基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法，用于SAR雷达成像性能测试。
技术介绍
SAR(合成孔径雷达)传感器不依赖于太阳辐射，可以全天时工作，并且具有一定的穿透力，可以提供可见光和红外所无法提供的信息。随着SAR雷达小型化技术成熟，SAR雷达得到了越来越广泛的应用。完成SAR雷达成像质量判读是SAR雷达地面性能测试中的关键环节。传统SAR雷达成像质量判读往往采用人工判读方式，通过肉眼查看对SAR图像质量进行评判。人工判读方式受评判人员主观因素影响较大，难以形成可量化的评判指标，不适合大规模雷达产品测试。此外，人工判读方式存在人力投入较大、耗时较高的缺点，评判人员的疲劳程度容易影响评判结果，不适合长时间高强度的雷达产品测试。本项目就是针对这一问题，提出一种基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量判读方法，该方法大大提高了SAR雷达单机测试自动化程度，在提高判读精度的同时降低了人力以及时间成本。
技术实现思路
本专利技术的技术解决问题是：针对SAR雷达测试中雷达成像质量自动评价的需求，提出一种基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量自动评价方法。该方法实现了SAR雷达成像质量的自动评价，可有效排除了评判人员主观因素对测试结果的影响，在提高判读精度的同时降低了人力以及时间成本。本专利技术的技术解决方案是：一种基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法，包括步骤如下：(1)选择一幅尺寸为M×N的SAR图像，要求选出的SAR图像的宽、高均大于待测试SAR雷达成像的宽、高且分辨率与待测试SAR雷达成像分辨率一致；M为SAR图像的宽、N为SAR图像的高；(2)使用步骤(1)中选取的SAR图像数据制备SAR基准图像，在SAR图像中心区域放置若干矩形信标，得到SAR基准图像Imgref；(3)结合待测试SAR雷达工作参数，使用SAR基准图像通过雷达回波电磁仿真生成雷达回波信号，作为SAR基准回波信号；(4)将SAR基准回波信号注入被测试SAR雷达，由SAR雷达生成SAR实时图Imgreal，SAR实时图Imgreal像素尺寸为Wreal×Hreal，Wreal为SAR实时图Imgreal的宽，Hreal为SAR实时图Imgreal的高；(5)使用SAR实时图Imgreal和SAR基准图Imgref进行整体图像匹配，得到SAR实时图左上角点在SAR基准图上的像素坐标(x0，y0)，并记录相似度corr；(6)从SAR基准图中依次截取信标模板Imgroi，在SAR实时图上进行子区图像匹配，得到信标中心点在SAR实时图上的像素坐标；(7)通过步骤(5)、步骤(6)的图像匹配结果，对待测试SAR雷达成像质量进行分析判断。所述步骤(1)中选取的SAR图像为为灰度图像，每个像素对应一个灰度值，灰度值的取值范围为[0,255]。所述步骤(2)中SAR基准图像制作方法为：在步骤(1)中选取的SAR图像中心区域设置4个像素尺寸为wroi×hroi的矩形信标，信标除中心点灰度值为255外其他像素灰度值为0，各信标中心点在SAR基准图像中的像素坐标(xi,yi)，wroi为矩形信标的宽，hroi为矩形信标的高；i＝1,2,3,4；4个信标围绕SAR图像中心对称布置，信标两两沿行向和列向平行，令两列信标行间距为Disy，两行信标列间距为Disx；矩形信标的尺寸以及位置要求如下：x1＝M/2-wroi/2-Disx/2y1＝N/2-hroi/2-Disy/2x2＝M/2+wroi/2+Disx/2y2＝N/2-hroi/2-Disy/2x3＝M/2-wroi/2-Disx/2y3＝N/2+hroi/2+Disy/2。x4＝M/2+wroi/2+Disx/2y4＝N/2+hroi/2+Disy/2wroi*2+Disx<Wrealhroi*2+Disy<Hreal所述步骤(5)中SAR实时图Imgreal和SAR基准图Imgref进行整体图像匹配的方法的步骤如下：使用SAR实时图Imgreal作为模板叠掩在SAR基准图Imgref上，逐像素滑动遍历，计算相似度矩阵Mcorr，其中，Mcorr的宽为M-Wreal+1、高为N-Hreal+1；相似度矩阵Mcorr中的元素Mcorr(p,q)代表模板左上角点滑动到SAR基准图像素坐标(p,q)处时计算的相似度；完成遍历匹配后，找到相似度矩阵Mcorr中最大值点，其对应坐标为SAR实时图Imgreal左上角点在SAR基准图上的像素坐标(x0，y0),记录Mcorr中最大值corr为相似度峰值。所述步骤(6)中子区图像匹配的方法步骤如下：(6.1)根据整体图像匹配结果推算各信标左上角点在SAR实时图中的粗略坐标(xi”,yi”)，推算公式如下：xi″＝x0+xi-wroi/2yi″＝y0+yi-hroi/2确定各信标左上角点在SAR实时图中的范围：令第i个信标左上角点坐标搜索区域为Ri，Ri＝{(x,y)|x>xi’－Disx/2且x<xi’+Disx/2且x≥0且x<Wreal且y>yi’－Disy/2且y<yi’+Disy/2且y≥0且y<Hreal}；(6.2)从SAR基准图中截取1个完整的信标子区图像作为信标模板Imgroi；(6.3)使用信标模板Imgroi叠掩在SAR实时图Imgreal上逐像素滑动遍历，计算相似度矩阵Mcorr’，相似度矩阵Mcorr’的宽为Wreal-wroi+1、高为Hreal-hroi+1；相似度矩阵Mcorr’中元素Mcorr’(p’,q’)代表模板左上角点滑动到SAR实时图像素坐标(p’,q’)处时计算的相似度；在相似度矩阵Mcorr’信标各自的搜索区域Ri中找到最大值点(ci,ri),计算各信标中心点在SAR实时图上的坐标(xi’,yi’)：所述步骤(7)中待测试SAR雷达成像质量进行分析判断的方法包括相似度判断、相对位置偏差判断、相对距离判断、中心区域平均灰度评价。所述相似度判断的步骤如下：将相似度corr与相似度阈值thre1进行对比，若相似度corr≥thre1，则认为待测试SAR雷达成像质量正常，否则认为待测试SAR雷达成像质量异常；其中，thre1的取值区间为[0,1]。所述相对位置偏差判断的步骤如下：计算信标中心点坐标(xi’,yi’)的相对位置偏差，公式如下：当相对偏差Δx13，相对偏差Δx24和相对偏差Δy12，相对偏差Δy34的值均小于等于设定的相对位置偏差阈值thre2，则认为待测试SAR雷达成像质量正常，否则，判定待测试SAR雷达成像质量异常。所述相对距离判断的步骤如下：计算各信标中心点之间的距离关系，计算公式如下所示：若|L12-Disx|≤thre3且|L34-Disx|≤thre3，则认为方位向相对距离正常，否则认为方位向相对距离异常；若|L13-Disy|≤thre3且|L24-Disy|≤thre3，则认为距离向相对距离正常，否则认为方位向相对距离异常；其中，thre3为相对距离阈值，L12为信标中心点1与信标中心点2的距离，L34为信标中心点3和信标中心点4的距离，L13为信标中心点1和信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法，其特征在于，包括步骤如下：(1)选择一幅尺寸为M×N的SAR图像，要求选出的SAR图像的宽、高均大于待测试SAR雷达成像的宽、高且分辨率与待测试SAR雷达成像分辨率一致；M为SAR图像的宽、N为SAR图像的高；(2)使用步骤(1)中选取的SAR图像数据制备SAR基准图像，在SAR图像中心区域放置若干矩形信标，得到SAR基准图像Imgref；(3)结合待测试SAR雷达工作参数，使用SAR基准图像通过雷达回波电磁仿真生成雷达回波信号，作为SAR基准回波信号；(4)将SAR基准回波信号注入被测试SAR雷达，由SAR雷达生成SAR实时图Imgreal，SAR实时图Imgreal像素尺寸为Wreal×Hreal，Wreal为SAR实时图Imgreal的宽，Hreal为SAR实时图Imgreal的高；(5)使用SAR实时图Imgreal和SAR基准图Imgref进行整体图像匹配，得到SAR实时图左上角点在SAR基准图上的像素坐标(x0，y0)，并记录相似度corr；(6)从SAR基准图中依次截取信标模板Imgroi，在SAR实时图上进行子区图像匹配，得到信标中心点在SAR实时图上的像素坐标；(7)通过步骤(5)、步骤(6)的图像匹配结果，对待测试SAR雷达成像质量进行分析判断。...

【技术特征摘要】
1.一种基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法，其特征在于，包括步骤如下：(1)选择一幅尺寸为M×N的SAR图像，要求选出的SAR图像的宽、高均大于待测试SAR雷达成像的宽、高且分辨率与待测试SAR雷达成像分辨率一致；M为SAR图像的宽、N为SAR图像的高；(2)使用步骤(1)中选取的SAR图像数据制备SAR基准图像，在SAR图像中心区域放置若干矩形信标，得到SAR基准图像Imgref；(3)结合待测试SAR雷达工作参数，使用SAR基准图像通过雷达回波电磁仿真生成雷达回波信号，作为SAR基准回波信号；(4)将SAR基准回波信号注入被测试SAR雷达，由SAR雷达生成SAR实时图Imgreal，SAR实时图Imgreal像素尺寸为Wreal×Hreal，Wreal为SAR实时图Imgreal的宽，Hreal为SAR实时图Imgreal的高；(5)使用SAR实时图Imgreal和SAR基准图Imgref进行整体图像匹配，得到SAR实时图左上角点在SAR基准图上的像素坐标(x0，y0)，并记录相似度corr；(6)从SAR基准图中依次截取信标模板Imgroi，在SAR实时图上进行子区图像匹配，得到信标中心点在SAR实时图上的像素坐标；(7)通过步骤(5)、步骤(6)的图像匹配结果，对待测试SAR雷达成像质量进行分析判断。2.根据权利要求1所述的一种基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法，其特征在于：所述步骤(1)中选取的SAR图像为为灰度图像，每个像素对应一个灰度值，灰度值的取值范围为[0,255]。3.根据权利要求1或2所述的一种基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法，其特征在于：所述步骤(2)中SAR基准图像制作方法为：在步骤(1)中选取的SAR图像中心区域设置4个像素尺寸为wroi×hroi的矩形信标，信标除中心点灰度值为255外其他像素灰度值为0，各信标中心点在SAR基准图像中的像素坐标(xi,yi)，wroi为矩形信标的宽，hroi为矩形信标的高；i＝1,2,3,4；4个信标围绕SAR图像中心对称布置，信标两两沿行向和列向平行，令两列信标行间距为Disy，两行信标列间距为Disx；矩形信标的尺寸以及位置要求如下：4.根据权利要求3所述的一种基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法，其特征在于：所述步骤(5)中SAR实时图Imgreal和SAR基准图Imgref进行整体图像匹配的方法的步骤如下：使用SAR实时图Imgreal作为模板叠掩在SAR基准图Imgref上，逐像素滑动遍历，计算相似度矩阵Mcorr，其中，Mcorr的宽为M-Wreal+1、高为N-Hreal+1；相似度矩阵Mcorr中的元素Mcorr(p,q)代表模板左上角点滑动到SAR基准图像素坐标(p,q)处时计算的相似度；完成遍历匹配后，找到相似度矩阵Mcorr中最大值点，其对应坐标为SAR实时图Imgreal左上角点在SAR基准图上的像素坐标(x0，y0),记录Mcorr中最大值corr为相似度峰值。5.根据权利要求4所述的一种基于多子区图像匹配的SAR雷达成像质量快速自动评价方法，其特征在于：所述步骤(6)中子区图像匹配的方法步骤如下：(6.1)根据整体图像匹配结果推算各信标左上角点在SAR实时图中的粗略坐标(xi”,yi”)，推算公式如下...

【专利技术属性】
技术研发人员：王浩，郑文娟，孙芃，张立家，高琪，刘跃成，韦海萍，郝梦茜，张伯川，张辉，周斌，靳松直，张聪，郑智辉，李少军，高仕博，胡瑞光，蔡伟，崔广涛，丛龙剑，刘燕欣，肖利平，唐波，
申请(专利权)人：北京航天自动控制研究所，中国运载火箭技术研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11