【技术实现步骤摘要】
一种基于二维空变反卷积的近场SAR图像增强方法
[0001]本专利技术属于合成孔径雷达
,它特别涉及到了合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)近场成像
技术介绍
[0002]合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种具有全天时、全天候的成像能力的雷达系统,它能够在白天或是黑夜、晴天或是雨雪天气随时成像,克服了光学和红外系统不能在晚上和复杂天气条件进行成像的缺点。然而,传统SAR观测距离远,与观测目标相对视角变换小,合成孔径角小,导致图像方位向分辨率有限。
[0003]不同于传统SAR,近场SAR工作于目标近场区域,此时,与观测目标相对视角变化量显著增大,合成孔径角也因此大,图像方位向分辨率显著提升,达到厘米量级分辨率。除此以外,近场SAR系统通常可采用步进频率信号作为发射信号,从而图像距离向分辨率能与方位向分辨率达到同等量级。因而近场SAR能够实现目标精细化成像,在人体安检成像、隐匿物检测、建筑形变检测、自动驾驶、散射特性测量等众多领域有广泛的应用价值。
[0004]目前,近场SAR成像通常采用基于匹配滤波的后向投影算法,而由于有限孔径采样,近场SAR成像结果中不可避免存在目标的旁瓣,除此以外,来自地面、周围环境的杂波也同样存在。这些旁瓣和杂波,对于图像的后续应用产生不了不利的影响。例如,由于它们容易被错误得误判别为真实目标,这将导致目标检测与识别的精度损失等。因此,有必要通过图像增强方法,对成像结果进行增强,获得更 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于二维空变反卷积的近场SAR图像增强方法,其特征是它包括以下步骤:步骤1.初始化相关参数初始化以下参数:光在空气中传播速度,记为c;取自然指数函数,记为exp(
·
);虚数单位,记为j;圆周率,记为π;系统信号带宽,记为B;系统中心频率波长,记为λ;系统成像场景中心距离,记为r
c
;系统方位向孔径长度,记为l
a
;图像方位向像素数量,记为n
a
;图像距离向像素数量,记为n
r
;图像方位向像素大小,记为i
a
;图像距离向像素大小,记为i
r
;采用对于后向投影算法处理得到的待增强的近场SAR图像矩阵,记为I
bp
;正则化权重参数,记为γ;K
‑
均值聚类算法类别数,记为K;步骤2.计算粗略响应矩阵对于步骤1中初始化参数中光在空气中传播速度c、系统信号带宽B、系统中心频率波长λ,系统成像场景中心距离r
c
、系统方位向孔径长度l
a
、图像距离向像素数量n
r
、图像方位向像素数量n
a
、图像距离向像素大小i
r
和图像方位向像素大小i
a
,计算得到系统粗略响应函数H
c
:步骤2.1.对于步骤1中初始化的系统信号带宽B和光在空气中传播速度c,采用公式d
rc
=c/(2B),计算得到成像场景中心点距离向分辨率,记为d
rc
;步骤2.2.对于步骤1中初始化的系统中心频率波长λ、系统方位向孔径长度l
a
和系统成像场景中心距离r
c
,采用公式d
ac
=λr
c
/(2l
a
),计算得到成像场景中心点方位向分辨率,记为d
ac
;步骤2.3.对于步骤1中初始化的图像距离向像素数量n
r
,采用传统的N点离散傅里叶变换矩阵构建方法,构建n
r
点离散傅里叶变换矩阵,记为W
r
;步骤2.4对于步骤1中初始化的图像方位向像素数量n
a
,采用传统的N点离散傅里叶变换矩阵构建方法,构建n
a
点离散傅里叶变换矩阵,记为W
a
;步骤2.5对于步骤1中初始化的图像距离向像素数量n
r
、图像距离向像素大小i
r
和步骤2.1中计算得到的成像场景中心点距离向分辨率d
rc
,采用公式计算得到系统频域粗略响应函数距离向支撑域大小,记为n
rfc
,其中表示向下取整;步骤2.6对于步骤1中初始化的图像方位向像素数量n
a
、图像方位向像素大小i
a
和步骤2.2中计算得到的成像场景中心点方位向分辨率d
ac
,采用公式计算得到系统频域粗略响应函数方位向支撑域大小,记为n
afc
,其中表示向下取整;步骤2.7对于步骤1中初始化的距离向方位向像素数量n
r
、图像方位向像素数量n
a
、步骤2.5中计算得到的系统频域粗略响应函数距离向支撑域大小n
rfc
和步骤2.6中计算得到的系统频域粗略响应函数方位向支撑域大小n
afc
,采用如下公式计算系统频域粗略响应矩阵,记为H
cf
;其中0
m
×
n
表示维度为m
×
n的全零矩阵,1
m
×
n
表示维度为m
×
n的全1矩阵,
表示向下取整;步骤2.8对于步骤2.3中构建的矩阵W
r
、步骤2.4中构建的矩阵W
a
和步骤2.7中计算的矩阵H
cf
,采用公式计算得到系统粗响应矩阵,记为H
c
,其中表示矩阵哈达玛积,vec(
·
)为矩阵向量化算子,diag(
·
)为向量矩阵化对角算子;步骤3.构建粗略卷积退化方程对于步骤2中计算得到的系统粗略响应矩阵H
cf
、步骤1中初始化的待增强的近场SAR图像矩阵I
bp
和正则化权重参数γ,记I
c
为粗略增强图像矩阵,构建粗略卷积退化方程如下:其中表示向量2范数的平方,|
·
|表示向量1范数,vec(
·
)为矩阵向量化算子;步骤4.求解粗略卷积退化方程对于步骤3中构建的粗略卷积退化方程,采用标准的最小绝对值收敛和选择算子求解方程,得到粗略增强图像矩阵I
c
;步骤5.粗略增强图聚类对...
【专利技术属性】
技术研发人员:张晓玲,詹旭,张文思,师君,韦顺军,曾天娇,
申请(专利权)人:电子科技大学,
类型:发明
国别省市:
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