一种层析SAR三维点云重建质量评价方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种层析SAR三维点云重建质量评价方法，包括：对层析SAR三维点云进行归一化操作，得到归一化后的层析SAR三维点云；对归一化后的层析SAR三维点云进行灰度值量化操作，得到灰度值量化后的层析SAR三维点云；从灰度值量化后的层析SAR三维点云中确定大小为N

【技术实现步骤摘要】
一种层析SAR三维点云重建质量评价方法及装置


[0001]本专利技术涉及雷达信息获取与处理
，更具体地，涉及一种层析SAR(Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达)三维点云重建质量评价方法。

技术介绍

[0002]由于SAR的投影成像原理，传统的二维条带SAR成像结果中存在严重的叠掩现象，无法获取目标的三维结构信息。而层析SAR通过多次俯仰角观测，沿斜高向形成等效的合成孔径，从而具备三维重建能力，能够获取观测场景的三维点云。
[0003]层析SAR三维点云的获取流程通常由高精度的二维成像和高程向的第三维重建组成。用于层析SAR第三维重建的典型算法主要有谱分析和压缩感知算法等。同时，不同的重建算法所获取的三维点云重建精度和质量是不同的。
[0004]层析SAR三维点云的重建质量靠专家判读和人工判断是主观和武断的。因此，有必要研究SAR三维点云的客观评价指标。在已知观测地物三维空间位置真值的情况下，可采用典型的点云重建质量评价方法，如均方误差(Mean Square Error,MSE)、平均绝对值误差(Mean Absolute Error,MAE)、结构相似性(Structural SIMilarity,SSIM)等。然而，现实中层析SAR观测地物三维空间位置真值通常是未知的，因此有必要研究观测地物三维空间位置真值未知情况下的层析SAR三维点云重建质量评价指标。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供一种层析SAR三维点云重建质量评价方法，用于解决在缺乏观测物体三维空间位置真值的情况下层析SAR三维点云重建质量评价困难的问题，同时提供了一种层析SAR三维点云重建质量的客观评价标准。
[0006]三维熵(3D Entropy)所描述的是三维体系的混乱程度，三维熵变是反应三维体系混乱度的变化，三维体系混乱度的增加是熵增的反应。因此，点云的三维熵是点云“繁忙”程度的估计值。因此，在缺乏观测物体三维空间位置真值的情况下，可采用点云的三维熵来客观评价不同重建算法所得三维点云的重建质量，三维熵越小表示所得三维点云的重建质量越好。
[0007]根据本专利技术的一个实施例，提供了一种层析SAR三维点云重建质量评价方法，包括：对层析SAR三维点云进行归一化操作，得到归一化后的层析SAR三维点云；对归一化后的层析SAR三维点云进行灰度值量化操作，得到灰度值量化后的层析SAR三维点云；从灰度值量化后的层析SAR三维点云中确定大小为N
×
N
×
N的点云像素立方体邻域空间，其中N表示像素个数；确定点云像素灰度值i和点云像素灰度值i的立方体邻域空间灰度均值j的组合χ(i,j)的统计概率分布P(i,j)；其中，点云像素灰度值i从灰度值量化后的层析SAR三维点云中确定；根据组合χ(i,j)的统计概率分布P(i,j)计算得到层析SAR三维点云的三维熵；根据三维熵的值评价不同重建算法所得层析SAR三维点云的重建质量。
[0008]根据本专利技术的一个实施例，其中，层析SAR三维点云用复数表示，根据复数的模值
对尺寸为N
x
×
N
y
×
N
z
层析SAR三维点云进行归一化操作，其中，N
x
×
N
y
×
N
z
分别表示所述层析SAR三维点云在X轴、y轴和z轴上像素的个数。
[0009]根据本专利技术的一个实施例，其中，统计概率分布P(i,j)通过式(1)计算：
[0010][0011]根据本专利技术的一个实施例，其中，灰度值量化操作采用8位灰度值量化操作。
[0012]根据本专利技术的一个实施例，其中，点云像素灰度值i的立方体邻域空间是以i为立方体的中心、以N个像素为边长的立方体空间。
[0013]根据本专利技术的一个实施例，其中，点云像素灰度值i的立方体邻域空间灰度均值j是点云像素灰度值i的立方体邻域空间内所有像素点的灰度值的平均。
[0014]根据本专利技术的一个实施例，其中，根据组合χ(i,j)的统计概率分布P(i,j)计算得到层析SAR三维点云的三维熵，三维熵通过(2)计算：
[0015][0016]本专利技术同时提供了一种用于层析SAR三维点云重建质量评价的装置，包括：第一操作模块，用于对层析SAR三维点云进行归一化操作，得到归一化后的层析SAR三维点云；第二操作模块，用于对所述归一化后的层析SAR三维点云进行灰度值量化操作，得到灰度值量化后的层析SAR三维点云；第一确定模块，用于确定大小为N
×
N
×
N的点云像素立方体邻域空间，其中N表示像素个数；第二确定模块，用于确定点云像素灰度值i和其立方体邻域空间灰度均值j的组合χ(i,j)的统计概率分布P(i,j)；计算模块，用于根据组合χ(i,j)的统计概率分布P(i,j)计算得到所述层析SAR三维点云的三维熵；评价模块，用于根据三维熵的值评价不同重建算法所得所述层析SAR三维点云的重建质量。
[0017]本专利技术同时提供了一种存储介质，存储有计算机可执行指令，上述指令在被处理单元执行时用于实现上述实施例所公开的层析SAR三维点云重建质量评价方法。
[0018]本专利技术同时还提供了一种计算设备，包括：处理单元；以及存储单元，存储有计算机可执行指令，上述指令在被所述处理单元执行时用于实现上述实施例所公开的层析SAR三维点云重建质量评价方法。
[0019]本专利技术可以准确有效地客观评价层析SAR三维点云重建质量，有效地解决了缺乏观测物体三维空间位置真值的情况下三维点云重建质量的评价困难的问题，避免了人工判读点云重建质量的主观性。通过不同重建算法下仿真的建筑目标实验结果和P波段机载层析SAR实验结果验证了本方法的有效性。
附图说明
[0020]图1是本专利技术实施例提供的一种层析SAR三维点云重建质量评价方法流程图；
[0021]图2是直角坐标系下的仿真建筑目标；
[0022]图3是不同重建算法所得的仿真建筑目标三维点云；
[0023]图4是机载层析SAR实验观测地物光学图像及二维SAR图像；
[0024]图5是不同重建算法所得的机载层析SAR观测地物三维点云；
[0025]图6示意性地示出了根据本专利技术实施例的层析SAR三维点云重建质量评价装置的框图；
[0026]图7示意性地示出了根据本专利技术实施例的用于存储实现层析SAR三维点云重建质量评价方法的指令的程序产品；以及
[0027]图8示意性地示出了根据本专利技术实施例的用于实现层析SAR三维点云重建质量评价方法的计算设备的框图。
具体实施方式
[0028]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本专利技术作进一步的详细说明。
[0029]图1本专利技术实施例提供的一种层析SAR三维点云重建质量评价方法流程图。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种层析SAR三维点云重建质量评价方法，包括：对层析SAR三维点云进行归一化操作，得到归一化后的层析SAR三维点云；对所述归一化后的层析SAR三维点云进行灰度值量化操作，得到灰度值量化后的层析SAR三维点云；从所述灰度值量化后的层析SAR三维点云中确定大小为N
×
N
×
N的点云像素立方体邻域空间，其中N表示像素个数；确定点云像素灰度值i和所述点云像素灰度值i的立方体邻域空间灰度均值j的组合χ(i,j)的统计概率分布P(i,j)；其中，所述点云像素灰度值i从所述灰度值量化后的层析SAR三维点云中确定；根据组合χ(i,j)的统计概率分布P(i,j)计算得到所述层析SAR三维点云的三维熵；根据三维熵的值评价不同重建算法所得所述层析SAR三维点云的重建质量。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述层析SAR三维点云用复数表示，根据所述复数的模值对尺寸为N
x
×
N
y
×
N
z
层析SAR三维点云进行归一化操作，其中，所述N
x
×
N
y
×
N
z
分别表示所述层析SAR三维点云在X轴、y轴和z轴上像素的个数。3.根据权利要求2所述的方法，其中所述统计概率分布P(i,j)通过式(1)计算：4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述灰度值量化操作采用8位灰度值量化操作。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述点云像素灰度值i的立...

【专利技术属性】
技术研发人员：周良将，韩冬，焦泽坤，吴一戎，
申请(专利权)人：中国科学院空天信息创新研究院，
类型：发明
国别省市：