CN104614725A

CN104614725A - 一种扫描合成孔径雷达图像质量提升方法和装置

Info

Publication number: CN104614725A
Application number: CN201510030676.XA
Authority: CN
Inventors: 李宁; 王宇; 邓云凯; 张志敏; 邢艳肖; 张毅; 赵凤军
Original assignee: Institute of Electronics of CAS
Current assignee: Institute of Electronics of CAS
Priority date: 2015-01-21
Filing date: 2015-01-21
Publication date: 2015-05-13
Anticipated expiration: 2035-01-21
Also published as: CN104614725B; EP2985627A2; EP2985627A3; EP2985627B1

Abstract

本发明公开了一种扫描合成孔径雷达(ScanSAR)图像质量提升方法，包括：对每个子测绘带的ScanSAR数据进行距离向压缩和距离徙动校正(RCMC)；对所述进行距离向压缩和RCMC后的数据进行子孔径划分；分别对每个子孔径数据进行孔径插值；将插值处理后的子孔径数据进行方位向压缩。本发明同时还公开了一种扫描合成孔径雷达(ScanSAR)图像质量提升装置。

Description

一种扫描合成孔径雷达图像质量提升方法和装置

技术领域

本发明涉及合成孔径雷达(SAR，Synthetic Aperture Radar)数据处理技术领域，尤其涉及一种扫描合成孔径雷达(ScanSAR，Scanning Synthetic ApertureRadar)图像质量提升方法和装置。

背景技术

ScanSAR是通过周期性的由近距向远距切换天线波束角来获得宽测绘带的SAR模式，这种模式能够获得比传统SAR系统更宽的测绘带。ScanSAR一般由几个子测绘带构成，ScanSAR数据的每个子测绘带包括被周期数据间隙分开的bursts。所谓的突发(burst)，是指来自连续发射脉冲的一组连续的脉冲序列。ScanSAR图像的方位向分辨率只决定于每个burst的持续长度，并且每个完整的合成孔径长度包含了若干个burst。

目前，对于ScanSAR数据的处理方法主要包括SPEAN算法、改进的SPEAN算法、扩展CS算法、全孔径成像算法等，其中SPEAN算法和改进的SPEAN算法在中度精度要求时比较常用，但是对于高精度的需求，SPEAN算法和改进的SPEAN算法效果并不是很好，因为这两种算法只校正了线性距离徙动(RCM，range cell migration)部分；扩展CS算法结合了传统CS和SPEAN算法的优点，既增大了精度也提高了效率，然而这种算法需要分别处理ScanSAR数据的每一个burst，然后再在方位向将它们拼接起来，增大了计算负担；并且，当一个目标由两个不同的bursts拼接时会存在频率不连续现象。

目前的全孔径成像算法虽然处理保留了相位信息，产生具有与相应的条带图像有相同的几何特性的结果，然而，在全孔径成像算法中，连续处理的bursts导致冲击响应中会产生不想要的栅瓣，严重降低ScanSAR图像的质量，影响解译。尽管低通滤波器可以减轻栅瓣的影响，但残余的影响足以从视觉上产生干扰，而且目前尚没有其他方法解决这个问题。

综上所述，如何改进全孔径ScanSAR成像算法，抑制或去除栅瓣影响，从而实现ScanSAR图像质量的提升，是一个亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例期望提供一种扫描合成孔径雷达图像质量提升方法和装置，能够改进全孔径ScanSAR成像算法，抑制或去除栅瓣影响，提升ScanSAR图像质量。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供了一种扫描合成孔径雷达ScanSAR图像质量提升方法，所述方法包括：

对每个子测绘带的ScanSAR数据进行距离向压缩和距离徙动校正RCMC；

对所述进行距离向压缩和RCMC后的数据进行子孔径划分；

分别对每个子孔径数据进行孔径插值；

将插值处理后的子孔径数据进行方位向压缩。

上述方案中，在对接收到的ScanSAR数据进行距离向压缩和RCMC之前，所述方法还包括：对每个子测绘带的ScanSAR数据的数据间隙进行补零处理，生成连续的ScanSAR数据。

上述方案中，所述对进行距离向压缩和RCMC后的数据进行子孔径划分包括：

按照相邻子孔径间存在一个burst的数据重叠的方式对每个子测绘带的ScanSAR数据进行子孔径划分，每个子孔径包括两个bursts和一个数据间隙。

上述方案中，所述分别对每个子孔径数据进行孔径插值包括：

去除每个子孔径方位向的线性调频；

使用基于孔径插值技术的线性预测模型LPM-AIT填充子孔径数据的数据间隙；

恢复ScanSAR模式的子孔径信号格式。

上述方案中，所述去除每个子孔径方位向的线性调频包括：将每个子孔径数据进行方位向的去调频dechirp操作，去除每个子孔径方位向的线性调频；

所述恢复标准ScanSAR模式的子孔径信号格式包括：采用将每个子孔径数据进行方位向的dechirp的逆操作，恢复ScanSAR模式的子孔径信号格式。

本发明实施例还提供了一种ScanSAR图像质量提升装置，所述装置包括距离向处理模块、子孔径划分模块、插值模块、方位向处理模块，其中，

所述距离向处理模块，用于对每个子测绘带的ScanSAR数据进行距离向压缩和距离徙动校正RCMC；

所述子孔径划分模块，用于对所述进行距离向压缩和RCMC后的数据进行子孔径划分；

所述插值模块，用于分别对每个子孔径数据进行孔径插值；

所述方位向处理模块，用于将插值处理后的子孔径数据进行方位向压缩。

上述方案中，所述装置还包括预处理模块，用于在对接收到的ScanSAR数据进行距离向压缩和RCMC之前，对每个子测绘带的ScanSAR数据的数据间隙进行补零处理，生成连续的ScanSAR数据。

上述方案中，所述子孔径划分模块具体用于：

上述方案中，所述插值模块具体用于：

去除每个子孔径方位向的线性调频；

恢复ScanSAR模式的子孔径信号格式。

上述方案中，所述插值模块具体用于：

将每个子孔径数据进行方位向的去调频dechirp操作，去除每个子孔径方位向的线性调频；

采用将每个子孔径数据进行方位向的dechirp的逆操作，恢复ScanSAR模式的子孔径信号格式。

本发明实施例所提供的扫描合成孔径雷达图像质量提升方法和装置，先对每个子测绘带的ScanSAR数据进行距离向压缩和距离徙动校正(RCMC，RangeCell Migration Correction)；然后对所述进行距离向压缩和RCMC后的数据进行子孔径划分；再分别对每个子孔径数据进行孔径插值；最后将插值处理后的子孔径数据进行方位向压缩，得到最终的质量提高的ScanSAR图像。如此，能够改进全孔径ScanSAR成像算法，抑制或去除栅瓣影响，从而实现ScanSAR图像质量的提升。

附图说明

图1为本发明实施例ScanSAR图像质量提升方法流程示意图；

图2为本发明实施例ScanSAR数据结构示意图；

图3为本发明实施例子孔径划分方法示意图；

图4为本发明实施例子孔径数据孔径插值方法流程示意图；

图5为本发明实施例ScanSAR图像质量提升方法对实测ScanSAR数据处理获得的结果示意图；

图6为本发明实施例ScanSAR图像质量提升方法与传统成像方法对照图；

图7为本发明实施例ScanSAR图像质量提升装置结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例中，先对每个子测绘带的ScanSAR数据进行距离向压缩和RCMC；然后对所述进行距离向压缩和RCMC后的数据进行子孔径划分；再分别对每个子孔径数据进行孔径插值；最后将插值处理后的子孔径数据进行方位向压缩，得到最终的质量提高的ScanSAR图像。

实际应用中，完整的ScanSAR图像中包括多个子测绘带，上述过程是针对一个子测绘带的处理，对于每个子测绘带的ScanSAR数据，需分别按上述过程进行处理，以完成对完整的ScanSAR图像的数据的处理。

下面结合附图及具体实施例，对本发明实施例的技术方案实现作进一步的详细描述。

图1为本发明实施例扫描合成孔径雷达图像质量提升方法流程示意图，如图1所示，本发明实施例扫描合成孔径雷达图像质量提升方法包括以下步骤：

步骤101：对每个子测绘带的ScanSAR数据进行距离向压缩和RCMC；

本发明实施例中，在对接收到的ScanSAR数据进行距离向压缩和RCMC之前，所述方法还包括：对每个子测绘带的ScanSAR数据的数据间隙进行补零处理，生成连续的ScanSAR数据。

图2为本发明实施例ScanSAR数据结构示意图，如图2所示，ScanSAR数据不同于条带SAR数据，ScanSAR数据中存在数据间隙，其中，TP为发射循环周期，TB为发射长度。因此，本发明实施例中，首先对每个子测绘带的ScanSAR数据的数据间隙进行补零处理，生成像条带SAR数据一样连续的ScanSAR数据；然后再进行距离向压缩和RCMC，得到方位向未压缩的ScanSAR数据。

本发明实施例中，在对接收到的子测绘带的数据进行距离向压缩和RCMC后的数据为：

s_{raw} (τ, t) = A_{0} \cdot p_{r} (τ - \frac{2 \cdot R_{0}}{c}) \cdot \exp (- j \frac{4 π f_{0} R_{0}}{c}) \underset{n}{Σ} rect (\frac{t - n T_{p}}{T_{B}}) \exp (jπ k_{a} t^{2}) - - - (1)

方位向频谱为：

S_{raw} (τ, f) = A_{0} \cdot p_{r} (τ - \frac{2 \cdot R_{0}}{c}) \cdot \exp (- \frac{j 4 π f_{0} R_{0}}{c}) \underset{n}{Σ} rect (\frac{f + {nW}_{P} + k_{a} t_{0}}{W_{B}}) \exp (- \frac{jπ f^{2}}{k_{a}}) - - - (2)

其中，τ为距离向快时间，t为方位向慢时间，A₀为任意的复常数，p_r(·)为距离向压缩脉冲包络，R₀为参考斜距，c为光速，f₀为雷达频率，k_a为方位向调频率，n为burst数目，f为方位频率,W_P为burst频谱周期，W_B为burst带宽。

当多个bursts连续处理时，点目标脉冲响应的时域表示为：

h (τ, t) = A_{0} \cdot p_{r} (τ - \frac{2 \cdot R_{0}}{c}) \exp (- \frac{j 4 π f_{0} R_{0}}{c}) \sin c (k_{a} T_{B} t) \frac{1}{k_{a} T_{P}} \underset{n}{Σ} h_{A} (t - \frac{n}{k_{a} T_{P}}) - - - (3)

其中，h_A是不加零的全孔径方位点目标响应。

从等式(3)所示的点目标脉冲响应的时域可以看出，方位向脉冲响应函数代表了由数据间隙引起的强烈的干扰调制，这一干扰调制称为栅瓣。栅瓣的存在会使ScanSAR图像造成视觉上的严重干扰，尤其是对于具有强的后向散射系数的目标，栅瓣会直接阻碍全孔径成像的图像质量。因此，必须对所述进行距离向压缩和RCMC后的数据进行进一步处理，以去除栅瓣造成的影响。

步骤102：对所述进行距离向压缩和RCMC后的数据进行子孔径划分；

本发明实施例中，所述对进行距离向压缩和RCMC后的数据进行子孔径划分包括：按照相邻子孔径间存在一个burst的数据重叠的方式对每个子测绘带的ScanSAR数据进行子孔径划分，每个子孔径包括两个bursts和一个数据间隙。

具体的，由于后续处理过程中需要对每个子孔径的数据进行孔径插值处理，因此，需要进行子孔径划分来避免方位模糊；此外，为了满足后续处理过程对子孔径进行插值处理的条件，每个子孔径应该足够短以保证任何点的相位历史可以涵盖本段的绝大部分。本发明实施例中，每个子孔径包含两个bursts和一个数据间隙，且相邻子孔径间重叠一个burst，这种配置对大多数ScanSAR系统都是适用的；本发明实施例所述子孔径划分方法示意图如图3所示。

步骤103：分别对每个子孔径数据进行孔径插值；

本发明实施例子孔径数据孔径插值方法如图4所示，包括以下步骤：

步骤103A：去除每个子孔径方位向的线性调频；

其中，所述去除每个子孔径方位向的线性调频包括：将每个子孔径数据进行方位向的去调频dechirp操作，去除每个子孔径方位向的线性调频；

具体的，对经过距离压缩和RCMC后的ScanSAR数据乘以方位向chirp的复共轭，以去除方位向的线性调频，使得dechirp处理后的信号与逆SAR/聚束SAR数据结构相同，可以用来进行孔径插值处理。

步骤103B：使用基于孔径插值技术的线性预测模型(LPM-AIT)填充子孔径数据的数据间隙；

本步骤中，通过LPM-AIT填充子孔径数据的数据间隙，对于逆SAR/聚束SAR，在高频近似的条件下，目标的频率响应为：

H_{i, s} (f_{r}, t) = \underset{i}{Σ} A_{i} (f_{r}, t) \exp (\frac{j 4 π f_{r} R_{i} (t)}{c}) - - - (4)

其中，f_r为雷达频率,t为方位向时间,A_i和R_i为第i个散射中心的幅度和有效距离。本发明实施例中，在步骤103B中去除每个子孔径方位向的线性调频后的数据与逆SAR/聚束SAR数据结构相同，这里，用只有一个间隙子孔径数据来进行说明子孔径数据的数据间隙的填充过程。

由公式(4)所示的目标的频率响应可知，带有间隙的子孔径数据可以表示为：

g (n) = \{\begin{matrix} H_{i, s} (f_{r}, n \cdot Δt), & for \leq n < BorE < n \leq N \\ 0, & elsewhere \end{matrix} - - - (5)

其中，n为脉冲数目(n＝1,2,...,N),Δt为脉冲驻留时间，空隙数据的下标从B到E。

公式(5)所示的中的频率响应可以由一个线性预测模型(LPM，Linear Prediction Model)来近似，如果从两端分别独立地对数据间隙进行插值，两个数据集都会外推扩展到空隙中：

\{\begin{matrix} g_{1} (n) = - Σ_{p = 1}^{P} a (p) \cdot g (n - p), & n = B, B + 1, . . ., E \\ g_{2} (n) = - Σ_{p = 1}^{P} a^{*} (p) \cdot g (n - p), & n = E, E - 1, . . ., B \end{matrix} - - - (6)

其中，a(·)为模型的系数，P为模型的阶数。

本发明实施例中，采用Burg算法进行计算，此外，为了避免两端外推的数据不吻合，数据间隙最终由外推数据的加权和产生，数据间隙填充为：

\hat{g} (n) = (\frac{E - n}{E - B}) g_{1} (n) + (\frac{n - B}{E - B}) g_{2} (n), Where  B \leq n < E - - - (7)

步骤103C：恢复ScanSAR模式的子孔径信号格式。

其中，所述恢复标准ScanSAR模式的子孔径信号格式包括：采用将每个子孔径数据进行方位向的dechirp的逆操作，恢复ScanSAR模式的子孔径信号格式。

具体的，用与步骤103A所述的dechirp处理的逆操作来恢复标准ScanSAR模式的子孔径信号格式。

经过以上步骤，恢复了ScanSAR数据子孔径中的数据间隙。

步骤104：将插值处理后的子孔径数据进行方位向压缩；

本发明实施例中，所有的子孔径ScanSAR数据间隙都被填充完毕后，得到包含所有子孔径的没有间隙的ScanSAR数据；最后，进行方位压缩，获得高质量的ScanSAR图像。

实际应用中，完整的ScanSAR图像中包括多个子测绘带，上述过程是针对一个子测绘带的处理，对于每个子测绘带的ScanSAR数据，需分别按上述过程进行处理，以完成对完整的ScanSAR图像的数据的全孔径处理。

下面结合具体实践过程，对本发明实施例所述ScanSAR图像质量提升方法的技术效果进行详细说明。本发明实施例所采用的数据为机载ScanSAR模式外场实测数据，由中国科学院电子学研究所航天微波遥感系统部提供并授权使用。图5为本发明实施例所述ScanSAR图像质量提升方法对实测ScanSAR数据处理获得的结果示意图。可以发现该图像实现了很好的聚焦效果，看不到明显的栅瓣现象。

为进一步展示本发明实施例所述ScanSAR图像质量提升方法的优势所在，分别选取图5中的两处典型区域A区和B区，同进行放大对比分析，并与使用传统方法得到的成像结果进行对比，验证本发明实施例所述技术方案的技术效果，其中A区为建筑区域、B区为农田区域。图6为本发明实施例所述ScanSAR图像质量提升方法与传统成像方法对照图，其中，图6-A1为A区数据使用传统方法得到的图像，图6-A2为A区使用本发明实施例所述ScanSAR图像质量提升方法得到的图像，从图6-A1和6-A2可以看出，使用本发明实施例所述ScanSAR图像质量提升方法后，人工区域的栅瓣明显减少了，河流的轮廓也清晰了；图6-B1为B区数据使用传统方法得到的图像，图6-B2为B区使用本发明实施例所述ScanSAR图像质量提升方法得到的图像，从图6-B1和6B2可以看出，使用本发明实施例所述ScanSAR图像质量提升方法后，强散射体周围的栅瓣被明显减少了，水域的对比度也提高了，图像质量获得大幅的提升。由此，证实了本发明实施例所述技术方案的有效性和实用性。

本发明实施例还提供一种高分辨率扫描合成孔径雷达图像质量提升装置，如图7所示，所述装置包括距离向处理模块61、子孔径划分模块62、插值模块63、方位向处理模块64，其中，

所述距离向处理模块61，用于对每个子测绘带的ScanSAR数据进行距离向压缩和RCMC；

本发明实施例中，所述装置还包括预处理模块65，用于在对接收到的ScanSAR数据进行距离向压缩和RCMC之前，对每个子测绘带的ScanSAR数据的数据间隙进行补零处理，生成连续的ScanSAR数据。

由于ScanSAR数据不同于条带SAR数据，ScanSAR数据中存在数据间隙，因此，本发明实施例中，所述预处理模块65首先对每个子测绘带的ScanSAR数据的数据间隙进行补零处理，生成像条带SAR数据一样连续的ScanSAR数据，然后再由所述距离向处理模块61进行距离向压缩和RCMC，得到方位向未压缩的ScanSAR数据。

本发明实施例中，所述距离向处理模块61在对接收到的子测绘带的数据进行距离向压缩和RCMC后的数据s_raw(τ,t)为：

s_{raw} (τ, t) = A_{0} \cdot p_{r} (τ - \frac{2 \cdot R_{0}}{c}) \cdot \exp (- j \frac{4 π f_{0} R_{0}}{c}) \underset{n}{Σ} rect (\frac{t - n T_{p}}{T_{B}}) \exp (jπ k_{a} t^{2})

方位向频谱为：

S_{raw} (τ, f) = A_{0} \cdot p_{r} (τ - \frac{2 \cdot R_{0}}{c}) \cdot \exp (- \frac{j 4 π f_{0} R_{0}}{c}) \underset{n}{Σ} rect (\frac{f + {nW}_{P} + k_{a} t_{0}}{W_{B}}) \exp (- \frac{jπ f^{2}}{k_{a}})

当多个bursts连续处理时，点目标脉冲响应的时域表示为：

h (τ, t) = A_{0} \cdot p_{r} (τ - \frac{2 \cdot R_{0}}{c}) \exp (- \frac{j 4 π f_{0} R_{0}}{c}) \sin c (k_{a} T_{B} t) \frac{1}{k_{a} T_{P}} \underset{n}{Σ} h_{A} (t - \frac{n}{k_{a} T_{P}})

其中，h_A是不加零的全孔径(条带)方位点目标响应。

从点目标脉冲响应的时域可以看出，方位向脉冲响应函数代表了由数据间隙引起的强烈的干扰调制，这一干扰调制称为栅瓣。栅瓣的存在会使ScanSAR图像造成视觉上的严重干扰，尤其是对于具有强的后向散射系数的目标，栅瓣会直接阻碍全孔径成像的图像质量。因此，必须对所述进行距离向压缩和RCMC后的数据进行进一步处理，以去除栅瓣造成的影响。

所述子孔径划分模块62，用于对所述进行距离向压缩和RCMC后的数据进行子孔径划分；

本发明实施例中，所述子孔径划分模块62具体用于：按照相邻子孔径间存在一个burst的数据重叠的方式对每个子测绘带的ScanSAR数据进行子孔径划分，每个子孔径包括两个bursts和一个数据间隙。

具体的，由于后续处理过程中需要对每个子孔径的数据进行孔径插值处理，因此，需要进行子孔径划分来避免方位模糊；此外，为了满足后续处理过程对子孔径进行插值处理的条件，每个子孔径应该足够短以保证任何点的相位历史可以涵盖本段的绝大部分。本发明实施例中，所述子孔径划分模块62划分的每个子孔径包含两个bursts和一个数据间隙，且相邻子孔径间重叠一个burst，这种配置对大多数ScanSAR系统都是适用的。

所述插值模块63，用于分别对每个子孔径数据进行孔径插值；

本发明实施例中，所述插值模块63具体用于：去除每个子孔径方位向的线性调频；使用LPM-AIT填充子孔径数据的数据间隙；恢复ScanSAR模式的子孔径信号格式。

其中，所述插值模块63去除每个子孔径方位向的线性调频包括：将每个子孔径数据进行方位向的dechirp操作，去除每个子孔径方位向的线性调频；具体的，对经过距离压缩和RCMC后的ScanSAR数据乘以方位向chirp的复共轭，以去除方位向的线性调频，使得dechirp处理后的信号与逆SAR/聚束SAR数据结构相同，可以用来进行孔径插值处理。

所述插值模块63使用LPM-AIT填充子孔径数据的数据间隙过程中，对于逆SAR/聚束SAR，在高频近似的条件下，目标的频率响应为：

H_{i, s} (f_{r}, t) = \underset{i}{Σ} A_{i} (f_{r}, t) \exp (\frac{j 4 π f_{r} R_{i} (t)}{c})

由上式所示的目标的频率响应可知，带有间隙的子孔径数据可以表示为：

g (n) = \{\begin{matrix} H_{i, s} (f_{r}, n \cdot Δt), & for \leq n < BorE < n \leq N \\ 0, & elsewhere \end{matrix}

上式所示的中的频率响应可以由一个LPM来近似，如果从两端分别独立地对数据间隙进行插值，两个数据集都会外推扩展到空隙中：

\{\begin{matrix} g_{1} (n) = - Σ_{p = 1}^{P} a (p) \cdot g (n - p), & n = B, B + 1, . . ., E \\ g_{2} (n) = - Σ_{p = 1}^{P} a^{*} (p) \cdot g (n - p), & n = E, E - 1, . . ., B \end{matrix} - - - (6)

其中，a(·)为模型的系数，P为模型的阶数。

本发明实施例中，采用Burg算法进行计算。此外，为了避免两端外推的数据不吻合，数据间隙最终由外推数据的加权和产生，数据间隙表示为：

\hat{g} (n) = (\frac{E - n}{E - B}) g_{1} (n) + (\frac{n - B}{E - B}) g_{2} (n), Where  B \leq n < E

所述插值模块63恢复标准ScanSAR模式的子孔径信号格式包括：采用将每个子孔径数据进行方位向的dechirp的逆操作，恢复ScanSAR模式的子孔径信号格式。

所述方位向处理模块64，用于将插值处理后的子孔径数据进行方位向压缩。

具体的，所有的子孔径ScanSAR数据间隙都被填充完毕后，得到包含所有子孔径的没有间隙的ScanSAR数据；最后，所述方位向处理模块64进行方位压缩，获得高质量的ScanSAR图像。

图7中所示的高分辨率扫描合成孔径雷达图像质量提升装置中的各处理单元的实现功能，可参照前述高分辨率扫描合成孔径雷达图像质量提升方法的相关描述而理解。本领域技术人员应当理解，图7所示的高分辨率扫描合成孔径雷达图像质量提升装置中各处理单元的功能可通过运行于处理器上的程序而实现，也可通过具体的逻辑电路而实现，比如：可由中央处理器(CPU)、微处理器(MPU)、数字信号处理器(DSP)、或现场可编程门阵列(FPGA)实现；所述存储单元也可以由各种存储器、或存储介质实现。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其他的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其他形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本发明实施例上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本发明是实例中记载的扫描合成孔径雷达图像质量提升方法和装置只以上述实施例为例，但不仅限于此，只要涉及到该扫描合成孔径雷达图像质量提升的方法和装置均在本发明的保护范围。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims

1.一种扫描合成孔径雷达ScanSAR图像质量提升方法，其特征在于，所述方法包括：

对所述进行距离向压缩和RCMC后的数据进行子孔径划分；

分别对每个子孔径数据进行孔径插值；

将插值处理后的子孔径数据进行方位向压缩。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在对接收到的ScanSAR数据进行距离向压缩和RCMC之前，所述方法还包括：对每个子测绘带的ScanSAR数据的数据间隙进行补零处理，生成连续的ScanSAR数据。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述对进行距离向压缩和RCMC后的数据进行子孔径划分包括：

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述分别对每个子孔径数据进行孔径插值包括：

去除每个子孔径方位向的线性调频；

恢复ScanSAR模式的子孔径信号格式。

5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述去除每个子孔径方位向的线性调频包括：将每个子孔径数据进行方位向的去调频dechirp操作，去除每个子孔径方位向的线性调频；

6.一种ScanSAR图像质量提升装置，其特征在于，所述装置包括距离向处理模块、子孔径划分模块、插值模块、方位向处理模块，其中，

所述插值模块，用于分别对每个子孔径数据进行孔径插值；

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括预处理模块，用于在对接收到的ScanSAR数据进行距离向压缩和RCMC之前，对每个子测绘带的ScanSAR数据的数据间隙进行补零处理，生成连续的ScanSAR数据。

8.根据权利要求6所述装置，其特征在于，所述子孔径划分模块具体用于：

9.根据权利要求6所述装置，其特征在于，所述插值模块具体用于：

去除每个子孔径方位向的线性调频；

恢复ScanSAR模式的子孔径信号格式。

10.根据权利要求9所述装置，其特征在于，所述插值模块具体用于：