本发明专利技术提供了一种SAR影像辐射质量问题自动化标记方法、装置及设备，所述方法包括：获得SAR影像的缩略图；对所述缩略图进行方位向散焦检测，并基于检测结果确定所述缩略图的方位向散焦程度；对所述缩略图进行增益不平衡检测，并基于检测结果确定所述缩略图中增益不平衡位置；对所述缩略图进行虚化模糊度检测，并基于检测结果确定所述缩略图的虚化模糊等级；基于所述方位向散焦程度、增益不平衡位置及虚化模糊等级对所述缩略图进行对应问题的标记。本发明专利技术的SAR影像辐射质量问题自动化标记方法能够快速准确发现SAR影响中存在的辐射质量问题，并能够进行有效标记。并能够进行有效标记。并能够进行有效标记。
【技术实现步骤摘要】
SAR影像辐射质量问题自动化标记方法、装置及设备
[0001]本专利技术实施例涉及合成孔径雷达
，特别涉及一种SAR影像辐射质量问题自动化标记方法、装置及设备。
技术介绍
[0002]合成孔径雷达(SAR)具有全天时、全天候和高分辨率成像的特点，在军事和民用领域都得到了广泛的应用，但由于其特有的相干成像机理，使得SAR图像经常受到旁瓣噪声、相干斑等的影响，尤其是SAR影像的增益不平衡问题、散焦问题、虚化模糊问题会对SAR影像解译和干涉处理产生较大的干扰。因此研发SAR影像辐射质量问题快速标记算法，快速准确地发现SAR影像存在的辐射质量问题，对于SAR影像的推广和应用具有重要意义。
[0003]由于SAR的原始影像数据量较大，会制约SAR影像质量问题快速识别的效率，而影像的缩略图数据量小，处理速度快，能够反映SAR图像的增益不平衡、方位向散焦、虚化模糊等明显辐射质量问题。
[0004]在实际应用过程中，目前的SAR影像辐射质量评估算法多集中于对SAR影像的空间分辨率、峰值旁瓣比、积分旁瓣比、辐射分辨率等量化指标的计算，此类指标虽然能够在一定程度上反映影像的辐射质量，但对于方位向散焦、虚化模糊、增益不平衡等明显的辐射质量问题，未能建立良好的映射关系，难以实现此类问题的有效识别。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供了一种能够快速准确发现SAR影响中存在的辐射质量问题，并能够进行有效标记的SAR影像辐射质量问题自动化标记方法、装置及设备。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种SAR影像辐射质量问题自动化标记方法，包括：
[0007]获得SAR影像的缩略图；
[0008]对所述缩略图进行方位向散焦检测，并基于检测结果确定所述缩略图的方位向散焦程度；
[0009]对所述缩略图进行增益不平衡检测，并基于检测结果确定所述缩略图中增益不平衡位置；
[0010]对所述缩略图进行虚化模糊度检测，并基于检测结果确定所述缩略图的虚化模糊等级；
[0011]基于所述方位向散焦程度、增益不平衡位置及虚化模糊等级对所述缩略图进行对应问题的标记。
[0012]作为一可选实施例，所述对所述缩略图进行方位向散焦检测，包括：
[0013]对所述缩略图作形态学开运算处理，以去除所述缩略图中小面积的强能量区域，得到开运算图像，所述开运算处理包括膨胀运算和腐蚀运算；
[0014]基于所述开运算图像和缩略图作顶帽处理，得到对所述小面积的强能量区域进行
效果增强的顶帽运算结果图；
[0015]对所述顶帽运算结果图进行霍夫直线检测处理，以提取出图中的方位向竖条纹；
[0016]采用层次聚类算法对所述方位向竖条纹进行清洗，得到每一类方位向竖条纹中最长的目标方向竖条纹。
[0017]作为一可选实施例，所述对所述顶帽运算结果图进行霍夫直线检测处理，以提取出图中的方位向竖条纹，包括：
[0018]对所述顶帽运算结果图进行二值化处理，生成能够表达所述缩略图的方位向散焦特征的二值图像；
[0019]构建投票器矩阵以模拟霍夫空间，所述投票器矩阵用于对过所述缩略图中有效点的直线位置进行投票；
[0020]对投票结果进行排序，并基于排序结果提取出所述方位向竖条纹。
[0021]作为一可选实施例，所述基于检测结果确定所述缩略图的方位向散焦程度，包括：
[0022]对多个所述目标方向竖条纹进行统计并计算其平均长度；
[0023]基于所述平均长度及对应阈值判定所述缩略图的方位向散焦程度。
[0024]作为一可选实施例，还包括：
[0025]采用梯度算子对所述缩略图进行卷积运算得到对应的梯度图；
[0026]对所述梯度图进行二值化处理，并基于开运算算法处理二值化后的所述梯度图，滤除所述梯度图中的图斑，以得到所述缩略图中水体区域的粗提取图像；
[0027]基于所述水体区域的粗提取图像为模板滤除所述缩略图中的对应图像内容，得到无水体区域的缩略图。
[0028]作为一可选实施例，所述对所述缩略图进行增益不平衡检测，基于检测结果确定所述缩略图中增益不平衡位置，包括：
[0029]计算确定所述无水体区域的缩略图的量化后的均值曲线，所述均值曲线包括方位向均值曲线及距离向均值曲线；
[0030]对所述均值曲线进行平滑滤波处理；
[0031]基于平滑滤波处理后的所述均值曲线采用零值定理确定出候选零点位置；
[0032]确定每个所述候选零点位置两侧的能量比；
[0033]基于各个所述能量比结合对应的阈值条件进行判定，过滤掉能量不满足所述阈值条件的候选零点位置，得到所述缩略图中表征增益不平衡位置的目标零点位置。
[0034]作为一可选实施例，所述对所述缩略图进行虚化模糊度检测，包括：
[0035]对所述缩略图进行分块处理，得到多个图像块；
[0036]计算确定每个所述图像块的能量特征；
[0037]采用拉普拉斯算子，结合卷积运算计算每个所述图像块的梯度信息，所述梯度信息包括梯度方差，所述梯度方差用于作为所述缩略图的模糊虚化指标；
[0038]结合灰度共生矩阵计算确定每个所述图像块的逆差矩和熵，并基于所述逆差矩和熵构建所述图像块的新的纹理特征。
[0039]作为一可选实施例，所述基于检测结果确定所述缩略图的虚化模糊等级，包括：
[0040]基于所述能量特征、梯度信息、纹理特征及预置的经验阈值综合确定所述图像块中是否存在虚化模糊区域；
[0041]统计具有虚化模糊区域的图像块相对所述缩略图的占比；
[0042]基于所述占比结果确定所述缩略图的虚化模糊等级。
[0043]本专利技术另一实施例同时提供一种SAR影像辐射质量问题自动化标记装置，包括：
[0044]获得模块，用于获得SAR影像的缩略图；
[0045]第一检测模块，用于对所述缩略图进行方位向散焦检测，并基于检测结果确定所述缩略图的方位向散焦程度；
[0046]第二检测模块，用于对所述缩略图进行增益不平衡检测，并基于检测结果确定所述缩略图中增益不平衡位置；
[0047]第三检测模块，用于对所述缩略图进行虚化模糊度检测，并基于检测结果确定所述缩略图的虚化模糊等级；
[0048]标记模块，用于根据所述方位向散焦程度、增益不平衡位置及虚化模糊等级对所述缩略图进行对应问题的标记。
[0049]本专利技术另一实施例还提供一种电子设备，包括：
[0050]至少一个处理器；以及，
[0051]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0052]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行以实现如上文中任一项实施例所述的SAR影像辐射质量问题自动化标记方法。
[0053]基于上述实施例的公开可以获知，本专利技术实施例具备的有益效果包括基于本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种SAR影像辐射质量问题自动化标记方法，其特征在于，包括：获得SAR影像的缩略图；对所述缩略图进行方位向散焦检测，并基于检测结果确定所述缩略图的方位向散焦程度；对所述缩略图进行增益不平衡检测，并基于检测结果确定所述缩略图中增益不平衡位置；对所述缩略图进行虚化模糊度检测，并基于检测结果确定所述缩略图的虚化模糊等级；基于所述方位向散焦程度、增益不平衡位置及虚化模糊等级对所述缩略图进行对应问题的标记。2.根据权利要求1所述的SAR影像辐射质量问题自动化标记方法，其特征在于，所述对所述缩略图进行方位向散焦检测，包括：对所述缩略图作形态学开运算处理，以去除所述缩略图中小面积的强能量区域，得到开运算图像，所述开运算处理包括膨胀运算和腐蚀运算；基于所述开运算图像和缩略图作顶帽处理，得到对所述小面积的强能量区域进行效果增强的顶帽运算结果图；对所述顶帽运算结果图进行霍夫直线检测处理，以提取出图中的方位向竖条纹；采用层次聚类算法对所述方位向竖条纹进行清洗，得到每一类方位向竖条纹中最长的目标方向竖条纹。3.根据权利要求2所述的SAR影像辐射质量问题自动化标记方法，其特征在于，所述对所述顶帽运算结果图进行霍夫直线检测处理，以提取出图中的方位向竖条纹，包括：对所述顶帽运算结果图进行二值化处理，生成能够表达所述缩略图的方位向散焦特征的二值图像；构建投票器矩阵以模拟霍夫空间，所述投票器矩阵用于对过所述缩略图中有效点的直线位置进行投票；对投票结果进行排序，并基于排序结果提取出所述方位向竖条纹。4.根据权利要求2所述的SAR影像辐射质量问题自动化标记方法，其特征在于，所述基于检测结果确定所述缩略图的方位向散焦程度，包括：对多个所述目标方向竖条纹进行统计并计算其平均长度；基于所述平均长度及对应阈值判定所述缩略图的方位向散焦程度。5.根据权利要求1所述的SAR影像辐射质量问题自动化标记方法，其特征在于，还包括：采用梯度算子对所述缩略图进行卷积运算得到对应的梯度图；对所述梯度图进行二值化处理，并基于开运算算法处理二值化后的所述梯度图，滤除所述梯度图中的图斑，以得到所述缩略图中水体区域的粗提取图像；基于所述水体区域的粗提取图像为模板滤除所述缩略图中的对应图像内容，得到无水体区域的缩略图。6.根据权利要求5所述的SAR影像辐射质量问题自动化标记方法，其特征在于，所述对所述缩略图进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐康，朱茂，李吉平，周海兵，杨德志，孙琪瑶，班勇，冯飞，王大伟，
申请(专利权)人：北京东方至远科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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