【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及合成孔径雷达，更具体地涉及一种合成孔径雷达观测角度分析方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
1、合成孔径雷达（synthetic aperture radar，sar），比如条带sar和聚束sar，要求目标是各向同性的，用以张大合成孔径角度，拓展多普勒带宽，实现高分辨率成像，因此各向异性信息对于它们是有害的。但随着sar多角度观测技术的不断发展和圆迹sar技术的不断成熟，各向异性特征被视为重要信息。通过多角度观测，结合各向异性信息，不仅能实现高分辨率成像，还能对目标进行精细化描述。多角度sar各向异性分析本质是特征提取并分析，各向异性信息能够广泛应用于散射体识别分类、目标结构的复杂程度分析等领域中。
2、现在各向异性分析大多数都是基于单极化幅度和相位的分析方法，并且相干斑对该分析方法的影响不能忽视，导致某些观测角度的各向异性特征信息分解不准确。某些多角度观测工作模式（如圆迹sar）尚未完全成熟，在实际多角度观测采样会有局限性，目标观测角度的有限限制了各向异性散射特性的表征，导致各向异性分析的偏差。因此，现有技术中的角度插值的不准确和不密集会导致相干斑噪声、观测角度有限等原因引起的各向异性信息缺失。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本专利技术提供了一种合成孔径雷达观测角度分析方法、装置、电子设备及介质。
2、本专利技术的第一个方面，提供了一种合成孔径雷达观测角度分析方法，包括：从观测物体的初始合成孔径雷达图像集中，选取多个合成孔径雷达图像子集，
3、根据本专利技术的实施例，合成孔径雷达图像子集中，每个合成孔径雷达图像的观测角度皆不同，且合成孔径雷达图像子集中合成孔径雷达图像按观测角度从小到大排列。
4、根据本专利技术的实施例，合成孔径雷达图像子集中，合成孔径雷达图像的观测角度呈等差数列。
5、根据本专利技术的实施例，计算每个合成孔径雷达图像子集的各向异性熵纹理特征角度值包括：计算每个合成孔径雷达图像子集的各向异性熵阵列；将各向异性熵阵列进行灰度变换得到灰度图像；将灰度图像进行雷顿变换得到变换域图像；查找变换域图像中特征曲线上截距最大的点，将截距最大的点对应的线积分角度的值作为各向异性熵纹理特征角度值。
6、根据本专利技术的实施例，计算每个合成孔径雷达图像子集的各向异性熵阵列包括：基于特征代表图像，获得多个各向异性熵，每个各向异性熵与特征代表图像中的一个像素点对应；将多个各向异性熵，按特征代表图像中像素点的排列顺序排列成各向异性熵阵列。
7、根据本专利技术的实施例，基于特征代表图像，获得多个各向异性熵包括：对特征代表图像中的每个像素点进行下述操作：从合成孔径雷达图像子集中除去特征代表图像的全部合成孔径雷达图像上，选取与特征代表图像的像素点位置相同的像素点，以形成像素点极化矩阵；对像素点极化矩阵进行奇异值分解，得到奇异值矩阵和各向异性矩阵；从各向异性矩阵中，找出奇异值矩阵中的值最大的元素所对应的各向异性归一化矢量；根据每个合成孔径雷达图像所对应的归一化矢量，计算特征代表图像的像素点的各向异性熵。
8、根据本专利技术的实施例，每个合成孔径雷达图像子集中，合成孔径雷达图像的个数相同。
9、本专利技术的第二方面提供了一种合成孔径雷达观测角度分析装置，包括：选取模块，用于从观测物体的初始合成孔径雷达图像集中，选取多个合成孔径雷达图像子集，每个合成孔径雷达图像子集中包含多个合成孔径雷达图像，合成孔径雷达图像子集中观测角度最小的合成孔径雷达图像为合成孔径雷达图像子集的特征代表图像；计算模块，用于计算每个合成孔径雷达图像子集的各向异性熵纹理特征角度值；以及遍历模块，遍历全部合成孔径雷达图像子集所对应的各向异性熵纹理特征角度值，以获得至少一个最终观测角度；其中，在当前各向异性熵纹理特征角度值与前一个各向异性熵纹理特征角度值不同时，将各向异性熵纹理特征角度值所对应的合成孔径雷达图像子集所对应的特征代表图像的观测角度作为最终观测角度。
10、本专利技术的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述合成孔径雷达观测角度分析方法。
11、本专利技术的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述合成孔径雷达观测角度分析方法。
12、根据本专利技术的实施例，至少具有以下有益效果之一：具体限定了用于计算的合成孔径雷达图像的角度条件，使得每个合成孔径雷达图像子集中相邻图像的观测角度是相干状态，由于相干的子孔径角度具有相同的子孔径大小和形状，因此可以减少由于子孔径大小和形状不同而导致的特征提取误差。本专利技术中基于雷顿变换将纹理特征提取出来，进行各向异性熵纹理特征角度的分析，能得到纹理特征角度突变点的观测角度集合，能够保证在观测物体结构复杂高的角度上进行密集地观测，从而保证各向异性信息的准确获取。
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1.一种合成孔径雷达观测角度分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的合成孔径雷达观测角度分析方法，其特征在于，所述合成孔径雷达图像子集中的每个所述合成孔径雷达图像的观测角度均不同，且所述合成孔径雷达图像子集中的所述合成孔径雷达图像按观测角度从小到大排列。
3.根据权利要求2所述的合成孔径雷达观测角度分析方法，其特征在于，所述合成孔径雷达图像子集中，所述合成孔径雷达图像的观测角度呈等差数列。
4.根据权利要求1所述的合成孔径雷达观测角度分析方法，其特征在于，所述计算每个所述合成孔径雷达图像子集的各向异性熵纹理特征角度值包括：
5.根据权利要求4所述的合成孔径雷达观测角度分析方法，其特征在于，所述计算每个所述合成孔径雷达图像子集的各向异性熵阵列包括：
6.根据权利要求5所述的合成孔径雷达观测角度分析方法，其特征在于，所述基于所述特征代表图像，获得多个各向异性熵包括：
7.根据权利要求1所述的合成孔径雷达观测角度分析方法，其特征在于，每个所述合成孔径雷达图像子集中，所述合成孔径雷达图像的个数相同。p>
8.一种合成孔径雷达观测角度分析装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1~7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种合成孔径雷达观测角度分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的合成孔径雷达观测角度分析方法，其特征在于，所述合成孔径雷达图像子集中的每个所述合成孔径雷达图像的观测角度均不同，且所述合成孔径雷达图像子集中的所述合成孔径雷达图像按观测角度从小到大排列。
3.根据权利要求2所述的合成孔径雷达观测角度分析方法，其特征在于，所述合成孔径雷达图像子集中，所述合成孔径雷达图像的观测角度呈等差数列。
4.根据权利要求1所述的合成孔径雷达观测角度分析方法，其特征在于，所述计算每个所述合成孔径雷达图像子集的各向异性熵纹理特征角度值包括：
5.根据权利要求4所述的合成孔径雷达观...
【专利技术属性】
技术研发人员：卫世昕，韩冰，洪文，胡玉新，付琨，段霁桐，
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：
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