基于分布式SAR图像的点、线目标辨识与图像增强方法技术

本发明专利技术公开了一种基于分布式SAR图像的点、线目标辨识与图像增强方法，该方法利用双视角下的雷达回波数据进行成像，获得双角度SAR图像；从双角度SAR图像中提取点状目标集合；利用点状目标的相位信息，区分点状目标为线目标端点或点目标；确定线目标端点所构成的线目标，在雷达回波中重建线目标。本发明专利技术能够解决复杂场景的SAR图像中线目标退化为点状目标，造成点、线目标难以区分的问题。

Point and line target identification and image enhancement based on distributed SAR image

【技术实现步骤摘要】
基于分布式SAR图像的点、线目标辨识与图像增强方法
本专利技术属于合成孔径雷达
，尤其涉及一种基于分布式合成孔径雷达(SAR)图像的点、线目标辨识与图像增强方法。
技术介绍
合成孔径雷达是一种全天时、全天候的高分辨率的微波遥感成像雷达，已广泛应用于环境监测、海洋观测、资源勘探、农作物估产、测绘和军事等领域中，发挥着其他遥感手段难以发挥的作用。传统的SAR二维成像算法可对观测区域在方位和斜距平面上进行二维高分辨成像，其距离向上的高分辨力是通过发射大时宽带宽积的线性调频信号结合脉冲压缩来实现，其方位向上的高分辨力则是通过雷达运动构成虚拟的合成孔径来实现。城区等复杂场景的SAR图像，往往存在大量点、直线型目标。其中点目标指孤立的强散射体，如铁塔等建筑物。线目标一般指SAR图像中建筑物的边缘、公路及机场跑道。然而，由于单一的观测视角以及基于点散射模型的成像处理算法的局限，传统SAR在对城区等人造目标较多的复杂区域成像时，线目标的特征往往会发生缺失，退化为线目标端点处的两个点状目标，导致SAR图像中的线目标与点目标很难区分。根据模式识别领域相关研究成果，线目标是人类理解图像的重要元素之一，线目标特征的缺失导致SAR图像解译难度增大，不能完全满足现实的需求。
技术实现思路
有鉴于此，为了解决复杂场景的SAR图像中线目标退化为点状目标，造成点、线目标难以区分的问题，提出了一种基于分布式SAR图像的点、线目标辨识与图像增强方法。为了解决上述技术问题，本专利技术是这样实现的：一种基于分布式SAR图像的点、线目标辨识与图像增强方法，包括：利用双视角下的雷达回波数据进行成像，获得双角度SAR图像；从双角度SAR图像中提取点状目标集合；利用点状目标的相位信息，区分点状目标为线目标端点或点目标；确定线目标端点所构成的线目标，在雷达回波中重建线目标。优选地，所述从双角度SAR图像中提取点状目标集合为：对双角度SAR图像进行配准，找到同时出现两幅图像中的点状目标，得到图像中点状目标集合。优选地，所述利用点状目标的相位信息，区分点状目标为线目标端点或点目标为：获取点状目标i在双角度SAR图像中图像峰值处的相位差；判断所述相位差是否大于或等于90°，如果是则判定该点状目标为线目标的端点，否则判定该点状目标为点目标。优选地，所述确定线目标端点所构成的线目标为：步骤a、将点目标信号从雷达回波数据中移除；步骤b、将线目标端点之间不可相连的情况筛除；步骤c、确认经步骤b筛除后留下的线目标端点对是否可构成线目标。优选地，所述步骤b将线目标端点之间不可相连的情况筛除的方式为：将所有的线目标端点进行组合，判断每个组合中两个端点的相位差是否在90°～270°范围内，如果是，则确认两个端点可以相连，否则筛除该组合情况。优选地，所述步骤c确认经步骤b筛除后留下的线目标端点对是否可构成线目标的方式为：将可相连的线目标端点对作为可能的线目标，利用该可能的线目标的散射模型生成线目标回波模板，将线目标回波模板与雷达真实回波进行互相关性C计算，并计算线目标回波模板的自相关性C0，判断互相关性C与自相关性C0之间的差异是否在设定范围内，如果是，则确认所述可能的线目标是线目标。优选地，所述在雷达回波中重建线目标为：利用线目标散射模型构造线目标回波，添加到雷达回波数据中，最后对新的雷达回波进行成像，完成线目标重建。有益效果：对比已有技术，本专利技术方法的有益效果在于，能够根据两个视角的合成孔径雷达图像中点目标的相位特征，实现SAR图像中点、线目标分类，为重建观测场景信息及图像解译提供支持。本方法尤其适用于合成孔径雷达对城区等复杂场景的观测情况，能根据两个视角的SAR图像将线状目标的端点与点目标识别，并根据识别结果完成线目标的特征的重建，从而降低SAR图像解译难度。附图说明图1为基于图像特征的分布式SAR点、直线型多目标辨识与图像增强方法流程图。图2为合成孔径雷达与观测场景的示意图。图3为观测场景中线目标的参数说明图。图4为观测场景示意图。图5为处理前两个视角的合成孔径雷达的成像结果图；(a)为Ileft，(b)为Iright。图6为SAR图像中线目标端点的相位值与雷达观测视角关系。图7为SAR图像中点目标的相位值与雷达观测视角关系。图8为不同朝向的线目标自相关性结果。图9为处理后的合成孔径雷达的图像增强结果图。具体实施方式本专利技术提供了基于分布式SAR图像的点、线目标辨识与图像增强方法，利用双视角下的雷达回波数据进行成像，获得双角度SAR图像；从双角度SAR图像中提取点状目标集合；利用点状目标的相位信息，区分点状目标为线目标端点或点目标；确定线目标端点所构成的线目标，最后在雷达回波中重建线目标。可见，本专利技术利用目标相位信息来分区线目标端点和点目标，从而识别出退化成点状目标的线目标，最终实现线目标的重建。本专利技术解决了复杂场景的SAR图像中线目标退化为点状目标，造成点、线目标难以区分的问题。下面结合附图并举实例，对本专利技术进行详细描述。本实例以对包含大量点、线目标的合成孔径雷达图像进行分类为例，实现观测场景中线目标缺失特征的完整重建，采用条带成像模式，合成孔径雷达与观测场景的几何关系如图2，仿真的雷达参数如下表1所示：表1雷达参数数值地平角ψ15°载频f07GHz带宽B500MHz平台速度v10m/s脉冲重复频率PRF57Hz子孔径合成孔径l0300m平台与场景中心距离RXY15km子孔径1观测视角历程θ19.5°-10.5°子孔径2观测视角历程θ2169.5°-170.5°本实例中，观测场景中线目标的参数说明如图3，观测场景示意图如图4所示。场景中目标参数如下表2所示，其中，L为线目标的长度，为线目标的朝向，α为线目标与地面的夹角，当α＝0°时，线目标位于地平面内：表2图1为本专利技术基于分布式SAR图像的点、线目标辨识与图像增强方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：步骤一、利用合成孔径雷达对待观测区域进行双视角的常规成像。本步骤，利用合成孔径雷达，对待观测区域进行双视角的常规成像。观测视角的间隔越大，其能够区分的线状目标越多。因为当观测视角分布于场景中待区分的线状目标的法线的两侧时，才能将该线状目标识别出来。通过双视角成像，所获得的成像结果记为Ileft，Iright，如图5所示。需要说明的是，这里所称的点状目标包括真实的点目标，还包括线目标退化后所形成的线目标端点。步骤二、点状目标位置及强度估计。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于分布式SAR图像的点、线目标辨识与图像增强方法，其特征在于，包括：利用双视角下的雷达回波数据进行成像，获得双角度SAR图像；从双角度SAR图像中提取点状目标集合；利用点状目标的相位信息，区分点状目标为线目标端点或点目标；确定线目标端点所构成的线目标，在雷达回波中重建线目标。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于分布式SAR图像的点、线目标辨识与图像增强方法，其特征在于，包括：利用双视角下的雷达回波数据进行成像，获得双角度SAR图像；从双角度SAR图像中提取点状目标集合；利用点状目标的相位信息，区分点状目标为线目标端点或点目标；确定线目标端点所构成的线目标，在雷达回波中重建线目标。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从双角度SAR图像中提取点状目标集合为：对双角度SAR图像进行配准，找到同时出现两幅图像中的点状目标，得到图像中点状目标集合。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用点状目标的相位信息，区分点状目标为线目标端点或点目标为：
获取点状目标i在双角度SAR图像中图像峰值处的相位差；
判断所述相位差是否大于或等于90°，如果是则判定该点状目标为线目标的端点，否则判定该点状目标为点目标。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定线目标端点所构成的线目标为：
步骤a、将点目标信号从雷达回波数据中移除；
步骤b、将线目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁泽刚，陈新亮，王岩，温育涵，曾涛，赵良波，张弛，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11