本发明专利技术公开了一种基于Lorentzian范数和自适应双边总变分正则化重建的星载微波散射计遥感影像空间分辨率增强方法。具体方法是从星载微波散射计退化机理建模出发，提出了LABTV正则化重建算法，该算法在双边总变分正则化算法的基础上引入了自适应的权值系数，有效地抑制噪声的同时保持图像的纹理细节，同时引入Lorentzian范数进一步提高了重建算法的性能。本发明专利技术提出的星载微波散射计分辨率增强算法能够将低空间分辨率的星载微波散射计图像重建成为高空间分辨率的星载微波散射计图像，使其更好应用于海洋和陆地定量遥感。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于卫星遥感图像处理与应用的。
技术介绍
1、星载微波散射计作为有源微波的探测器，可用于精确测量地球表面的归一化后向散射系数(σ0)，其最初的设计目标是用于大尺度海洋表面风的测量。星载微波散射计采用宽波束或旋转扫描来实现全球宽刈幅观测，因此具有观测刈幅宽、全球覆盖速度快、测量精度高等优点，已经成为陆地定量遥感的理想传感器，具体应用已包括极冰测绘与分类、雪分布及深度分析、土壤冻融监测等陆地和海冰应用。
2、一般情况下，星载微波散射计可以通过物理技术和数据处理技术两方面来提高星载微波散射计分辨率。物理技术包括有多普勒滤波、距离门滤波和脉冲压缩技术等，但是物理技术会受限于天线大小等。数据处理技术包括图像重构算法等，则不受天线大小的限制，long等人针对从不规则采样数据中创建增强分辨率图像的问题，提出了sir算法，并应用于一维正弦信号来证明衰减旁瓣中的频率成分可以使用分辨率增强技术恢复，并结合混合中值滤波器进一步提出了sirf算法(参见d.g.long,p.j.hardin and p.t.whiting,“resolution enhancement of spaceborne scatterometer data,”ieeetrans.geosci.remote sens.,vol.31,no.3,pp.700-715,may 1993.)，增强分辨率图像通过不同时间的测量重叠来获取，并将该重建技术应用于50km分辨率的sass散射计上，重建得到了约4km高分辨率的散射计数据。early等人对比分析了aart算法和mart算法以及sir算法，实现了分辨率增强图像的生成，将重建算法应用于22km的ers-2散射计和11km的seawinds散射计数据，得到4.45km的高分辨率散射计数据(参见early d s,long d g.“image reconstruction and enhanced resolution imaging from irregular samples”ieee trans.geosci.remote sens.,2001,vol.39,no.2,pp.291-302.2001)。richard等人分析和比较了ave算法、grd算法和sir算法，并将sir算法应用于ascat散射计的重建中，将25km的低分辨率数据重建得到了4.45km的高空间分辨率图像(参见lindsley,richard d.,and david g.long."adapting the sir algorithm to ascat,"2010ieee internationalgeoscience and remote sensing symposium.pp.3402-3405,2010.)。williams等人提出了一种基于最大后验估计(map)的重建估计器，并应用于seawinds散射计和ascat散射计，将全分辨率的数据进行重建处理，显著提高了空间分辨率，得到约4.45km的高分辨率散射计数据，但代价是放大了噪音(参见b.a.williams and d.g.long,“reconstruction fromaperture-filtered samples with application to scatterometer imagereconstruction,”ieee trans.geosci.remote sens.,vol.49,no.5,pp.1663-1676,may2011.)。wang等人将总变分正则化重建算法应用到hy2-scat的重建中，将25km×38km足印分辨率的低分辨率散射计数据重建得到了0.01°×0.01°的高分辨率数据，在提高分辨率的同时降低了噪声，提高了重建图像的质量(参见wang,q.,yun,t.,&dong,x.“super-resolution scatterometer image reconstruction using total variationregularization method,”2014ieee geoscience and remote sensing symposium,pp.3065-3068,july 2014.)。liu等人则提出了一种改进的适应性规整化算法，在适应性规整化的基础上结合了梯度直方图的图像去噪方法，通过对约15km分辨率的dsp散射计进行分辨率提高重建仿真实验，重建的数据满足了分辨率2-5km的要求，并且所得结果既能减小噪声放大又可以保持图像的细节信息(参见liu l,dong x,zhu j,et al.“an improvedadaptive regularization method for forward looking azimuth super-resolutionof a dual-frequency polarized scatterometer,”ieee j.sel.top.appl.earthobs.remote sens.,,vol.9,no.6,pp.2145-2159,2016.)。
3、到目前为止，国内外学者提出了很多对星载微波散射计数据进行分辨率增强处理的方法，然而仍然存在着一些明显的不足：(1)对星载微波散射计数据进行分辨率增强处理是逆问题，现有的方法仍然无法很精准地进行求解；(2)重建算法如何在噪声和保持图像的细节信息进行权衡。
技术实现思路
1、本专利技术公开了一种基于lorentzian范数和自适应双边总变分(labtv，adaptivebilateral total variation regularization reconstruction algorithm based onlorentzian norm)正则化重建实现对星载微波散射计遥感影像空间分辨率增强处理。具体方法是将星载微波散射计退化机理建模作为依据，提出了labtv正则化重建算法，该算法在双边总变分(btv，bilateral total variation)正则化算法的基础上引入了自适应的权值系数，有效地抑制噪声的同时保持图像的纹理细节，同时引入lorentzian范数进一步提高了重建算法的性能。本专利技术提出的星载微波散射计分辨率增强算法能够将空间分辨率较低的星载微波散射计图像重建成为空间分辨率较高的图像，使其更好应用于海洋和陆地定量遥感。
2、本专利技术采用的技术方案具体步骤如下：
3、步骤一、数据选取：获取海洋二号搭载的微波散射计(hy2-scat，haiyang2-scatterometer)的l1b级数据，通过数据文件中提供的质量码和数据有效范围筛除无效数据，进而获得预处理后的有效数据；
4、步骤二、对hy2-scat的空间响应函数进行仿真模拟；
5、根据星载微波散射计的退化机理，有：
6、y＝hx+n (1)
7、式(1)中，y是低分辨率观测图像，大小为m×m，x是高分辨率原始图像，rm×rm，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于Loretzian范数和自适应双边总变分正则化重建的星载微波散射计空间分辨率增强方法，其特征在于，该方法的步骤如下：
【技术特征摘要】
1.基于loretzian范数和自适应双边总变分正则化重建的星...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾玲嘉，李丽岚，任瑞治，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：
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