CN105093188B - 基于子孔径图像的sar海洋图像中海浪杂波抑制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于子孔径图像的SAR海洋图像中海浪杂波抑制方法。本发明利用了海浪与其他海洋现象在几何特征和动态特征上的差异进行杂波抑制，抑制效果比传统仅基于几何特征的抑制方法更好，具有较好地推广应用价值。

Description

基于子孔径图像的SAR海洋图像中海浪杂波抑制方法

技术领域

本发明涉及微波技术领域，尤其涉及一种基于子孔径图像的SAR海洋图像中海浪杂波抑制方法。

背景技术

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，简称SAR)是以微波谱段的电磁波作为探测载体，借助合成孔径实现对观测对象的高精度二维成像的信息获取技术。与传统光学成像相比，SAR具有远距探测、全天时、全天候的工作优点。海洋观测是SAR的一个重要应用方向，SAR可以发现海面上波浪、风场、内波、溢油、漩涡等多种海洋现象，而且可以对一些海洋现象进行参数反演。波浪是海面SAR图像中非常常见的现象，经常表现为密集的波纹状纹理结构，在反演海浪谱等应用中SAR图像中的波浪条纹是非常有用的信息，但如果希望从SAR图像中提取内波、漩涡等其他海洋现象信息时波浪纹理就会对有用的信息产生干扰。传统的海浪杂波的抑制方法一般是利用波浪纹理与其他海洋现象在空间分布上的波长和方向等几何特征差异，采用傅里叶分析、小波分析等方法，来进行波浪纹理的滤波。这些方法虽然在一定程度上可以抑制海浪杂波的干扰，但是由于其他海洋现象与波浪虽然波长和方向等分布有一定差异，但是很多时候也在频域或者小波域有显著的重叠区域，在抑制海浪杂波的同时也会对其他海洋现象的纹理有一定损失。

海浪除了在空间波长、方向等几何特征与其他海洋现象有差异外，另外一个重要的差异是动态特性的差异。海浪有特定的频散规律，也就是特定波长的波浪，其振动频率也是确定的，而其他海洋现象一般都不符合海浪的频散关系，动态特性一般要显著比波浪更慢。SAR成像的特点是需要有一定合成孔径时间，因此SAR的回波信号中除了包含地物的几何特征信息以外也包含了地物的动态特征信息，而常规的SAR图像处理中往往忽视了海洋图像的动态特性，只利用了几何特性，因此对海浪杂波的抑制的同时对其他海洋现象纹理也有损失。

发明内容

(一)要解决的技术问题

鉴于上述技术问题，本发明提供了一种基于子孔径图像进行海浪杂波抑制的方法。

(二)技术方案

根据本发明的一个方面，提供了一种基于子孔径图像的SAR海洋图像中海浪杂波抑制方法。该SAR海洋图像中海浪杂波抑制方法包括：步骤A：对SAR原始回波s进行方位向傅里叶变换，得到斜距多普勒域数据S；步骤B：对斜距多普勒域数据S通过方位向多普勒频谱子孔径分解，得到两幅子孔径回波数据S₁和S₂；步骤C：对两幅子孔径回波数据S₁和S₂，分别进行SAR成像、斜地转换和方位向/地距向的空间二维傅里叶变换，得到两幅子孔径SAR图像的空间二维傅里叶分解形式S⁺(k_x，k_y)，S^-(k_x，k_y)，其中k_x，k_y分别为方位向和地距向波数；步骤D：对第2幅子孔径SAR图像的空间二维傅里叶分解形式S^-(k_x，k_y)乘上相位补偿因子进行频域相位补偿，得到频域相位补偿后的子孔径SAR图像步骤E：将第1幅子孔径SAR图像的空间二维傅里叶分解形式S⁺(k_x，k_y)与进行频域相位补偿后的第2幅子孔径SAR图像进行频域相加，得到SAR图像S′(k_x，k_y)；步骤F：对SAR图像S′(k_x，k_y)在频域消除相位补偿因子的影响，得到消除海浪杂波干扰的SAR海洋图像纹理的二维频谱S_e(k_x，k_y)；以及步骤G：对消除海浪杂波干扰的SAR海洋图像纹理的二维频谱S_e(k_x，k_y)进行二维逆傅里叶变换，得到消除海浪杂波干扰的SAR海洋图像。

(三)有益效果

从上述技术方案可以看出，本发明基于子孔径图像进行海浪杂波抑制的方法利用了海浪与其他海洋现象在几何特征和动态特征上的差异进行杂波抑制，抑制效果比传统仅基于几何特征的抑制方法更好。

附图说明

图1为根据本发明实施例基于子孔径图像的SAR海洋图像中海浪杂波抑制方法的流程图；

图2为图1所示SAR海洋图像中海浪杂波抑制方法的步骤B中子孔径分割的示意图。

具体实施方式

本发明同时利用了海浪与其他海洋现象在几何特征和动态特征上的差异进行杂波抑制，抑制效果比传统仅基于几何特征的抑制方法更好。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

假设海面上存在两类纹理特征，一类是海面上快速运动的波浪，另一类是相对慢速变化的其他纹理(例如内波、溢油等)。在这里为了简单起见，对于慢变的其他纹理假设其在SAR合成孔径时间内不变。也就是海面SAR图像信号可以分解为：

s(x，y，t)＝s_e(x，y)+s_w(x，y，t) (1)

其中x和y分别为图像的方位向和地距向坐标(这里假定SAR图像已经进行了斜地转换)，t为SAR子孔径成像的中心时间，s_w(x，y，t)和s_e(x，y)分别为快速运动的波浪散射信号和海上慢变的其他海洋现象的散射信号。一般SAR合成孔径时间在分钟或者秒量级以内，在这么短的时间里可以假设其他慢变海洋现象不发生变化。

在本发明的一个示例性实施例中，提供了一种基于子孔径图像进行海浪杂波抑制的方法。图1为根据本发明实施例基于子孔径图像进行海浪杂波抑制的方法的流程图。如图1所示，本实施例基于子孔径图像进行海浪杂波抑制的方法包括：

步骤A：对SAR原始回波s进行方位向傅里叶变换，得到斜距多普勒域数据S；

步骤B：对斜距多普勒域数据S通过方位向多普勒频谱子孔径分解，得到两幅子孔径回波数据S₁和S₂；

本发明应用了多普勒与SAR成像时间有一一对应关系的原理。该两幅子孔径回波数据-S₁和S₂对于同一个目标区域的成像之间存在一个时间差Δt。假设两幅子孔径回波数据-S₁和S₂的多普勒中心间隔为Δf_d，根据多普勒频率与成像时间的对应关系，则两幅子孔径回波数据S₁和S₂的时间差Δt为：

其中，λ为雷达波长，R为斜距，Δf_d为两幅子孔径SAR图像的方位向多普勒频谱中心间隔，V为SAR平台速度。从上式可以看出，要得到固定的时间差，子孔径分割时的多普勒中心间隔Δf_d与斜距R必须成反比。

具体而言，该步骤B进一步包括：

子步骤B1：设定子孔径间隔时间Δt，其中Δt至少要大于波浪振动周期的1/4；

首先，通过对SAR原始回波s进行常规SAR成像处理，从SAR图像判断图像中主要波浪纹理的最大波长，再根据如下公式计算波浪振动周期T：

其中，λ_w为波浪中主要波浪纹理的最大波长，g为重力加速度。

然后，根据波浪周期T设定一个合理的间隔时间Δt，一般情况下要保证Δt＞T/4，过短的间隔时间会导致本发明的最终结果信噪比较低。

子步骤B2：在斜距多普勒域中对斜距多普勒域数据S进行分割，不同距离门对应的子孔径多普勒中心间隔满足下式：

其中，子孔径分割如图2所示。请参照图2，图中夹在两条实线中间的是子孔径1的信号，夹在两条虚线中的是子孔径2的信号。在每个距离门上，子孔径1范围内的多普勒中心与子孔径2范围内的多普勒中心差距Δf_d满足公式(4)。

步骤C：对两幅子孔径回波数据S₁和S₂，分别进行SAR成像、斜地转换和方位向/地距向的空间二维傅里叶变换，得到两幅子孔径SAR图像的空间二维傅里叶分解形式S⁺(k_x，k_y)，S^-(k_x，k_y)，其中k_x，k_y分别为方位向和地距向波数；

其中，关于SAR成像、斜地转换的具体方式已经为本领域就技术人员所熟知，此处不再详细说明。

根据海浪的SAR成像原理，波浪的SAR图像信号与海面的波高有近似的线性关系，也就是：

上式中，s_w(x，y，t)为成像中心时刻为t的子孔径回波数据对应的SAR图像中的海浪成分，k_x、k_y分别为波浪在地距和方位向的波数，ω为波浪振动频率，A(k_x，k_y)为波浪谱幅度，M(k_x，k_y)为从波浪谱到SAR图像谱的传递函数。

根据海浪的色散关系可知：

其中，H为海水深度，g为重力加速度。一般当波浪波长小于水深时波浪色散关系可以近似为：

进行方位向和地矩向二维傅里叶变换后的两幅子孔径SAR图像可以表示为：

S⁺(k_x，k_y)＝S_e(k_x，k_y)+S_w(k_x，k_y，t) (8)

S^-(k_x，k_y)＝S_e(k_x，k_y)+S_w(k_x，k_y，t+Δt) (9)

其中，S⁺(k_x，k_y)和分别为两幅子孔径SAR图像的二维空间傅里叶变换，S_e(k_x，k_y)为子孔径回波数据对应的SAR图像中慢变纹理的空间二维傅里叶变换，S_w(k_x，k_y，t)和S_w(k_x，k_y，t+Δt)分别为两幅子孔径回波数据对应的SAR图像中波浪纹理的空间二维傅里叶变换。

将式(5)进行空间二维傅里叶变换，可得：

S_w(k_x，k_y，t)＝exp(jωt)M(k_x，k_x)A(k_x，k_y) (10)

S_w(k_x，k_y，t+Δt)＝exp(jωt+jωΔt)M(k_x，k_y)A(k_x，k_y) (11)

步骤D：对两幅子孔径SAR图像中的第2幅子孔径SAR图像的空间二维傅里叶分解形式S^-(k_x，k_y)进行频域相位补偿，得到频域相位补偿后的子孔径SAR图像

对第2幅子孔径SAR图像进行相位补偿，也就是对(9)式乘上相位补偿因子

这样式(9)变为：

从(13)式可以看出，经过相位补偿后第二幅子孔径SAR图像中的波浪信号分量的相位刚好跟第一个子孔径SAR图像中的波浪信号分量相位差π，两者相加后就可以相互抵消。

步骤E：将第1幅子孔径SAR图像的空间二维傅里叶分解形式S⁺(k_x，k_y)与进行频域相位补偿后的第2幅子孔径SAR图像进行频域相加，得到SAR图像为S′(k_x，k_y)；

将第一幅子孔径SAR图像与相位补偿过的第二幅子孔径SAR图像在傅里叶域相加，也就是将(8)式和(13)式相加，并将(10)式代入，可得：

步骤F：对频域相加后的SAR图像S′(k_x，k_y)消除相位补偿因子的影响，得到消除海浪杂波干扰的SAR海洋图像纹理的二维频谱；

具体来说，通过下式来消除相位补偿因子带来的影响：

步骤G：对(15)式给出的消除海浪杂波干扰后的SAR海洋图像纹理的二维频谱S_e(k_x，k_y)进行二维逆傅里叶变换，得到消除海浪杂波干扰的SAR海洋图像。

至此，已经结合附图对本实施例进行了详细描述。依据以上描述，本领域技术人员应当对本发明基于子孔径图像的SAR海洋图像中海浪杂波抑制方法有了清楚的认识。

需要说明的是，在附图或说明书正文中，未绘示或描述的实现方式，均为所属技术领域中普通技术人员所知的形式，并未进行详细说明。此外，上述对各元件和方法的定义并不仅限于实施例中提到的各种具体结构、形状或方式，本领域普通技术人员可对其进行简单地更改或替换。

综上所述，本发明利用了海浪与其他海洋现象在几何特征和动态特征上的差异进行杂波抑制，抑制效果比传统仅基于几何特征的抑制方法更好，具有较好地推广应用价值。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于子孔径图像的SAR海洋图像中海浪杂波抑制方法，其特征在于，包括：

步骤A：对SAR原始回波s进行方位向傅里叶变换，得到斜距多普勒域数据S；

步骤B：对斜距多普勒域数据S通过方位向多普勒频谱子孔径分解，得到两幅子孔径回波数据S₁和S₂；

步骤C：对两幅子孔径回波数据S₁和S₂，分别进行SAR成像、斜地转换和方位向/地距向的空间二维傅里叶变换，得到两幅子孔径SAR图像的空间二维傅里叶分解形式S⁺(k_x,k_y)，S^-(k_x,k_y)，其中k_x，k_y分别为方位向和地距向波数；

步骤D：对第2幅子孔径SAR图像的空间二维傅里叶分解形式S^-(k_x,k_y)乘上相位补偿因子进行频域相位补偿，得到频域相位补偿后的子孔径SAR图像

步骤E：将第1幅子孔径SAR图像的空间二维傅里叶分解形式S⁺(k_x,k_y)与进行频域相位补偿后的第2幅子孔径SAR图像进行频域相加，得到SAR图像S′(k_x,k_y)；

步骤F：对SAR图像S′(k_x,k_y)在频域消除相位补偿因子的影响，得到消除海浪杂波干扰的SAR海洋图像纹理的二维频谱S_e(k_x,k_y)；以及

步骤G：对消除海浪杂波干扰的SAR海洋图像纹理的二维频谱S_e(k_x,k_y)进行二维逆傅里叶变换，得到消除海浪杂波干扰的SAR海洋图像。

2.根据权利要求1所述的SAR海洋图像中海浪杂波抑制方法，其特征在于，所述步骤B包括：

子步骤B1：设定子孔径间隔时间Δt，其中Δt至少要大于主要波浪振动周期的1/4；

子步骤B2：在斜距多普勒域中对斜距多普勒域数据S进行分割，不同距离门对应的子孔径多普勒中心间隔Δf_d满足下式：

${\mathrm{\Δf}}_d=\frac{2V^2\mathrm{\Δ}t}{\mathrm{\λ}R}$

其中，V为SAR平台速度，λ为雷达波长，R为斜距。

3.根据权利要求2所述的SAR海洋图像中海浪杂波抑制方法，其特征在于，所述子步骤B1中，主要波浪振动周期T依照下式计算：

$T=\sqrt{\frac{2{\mathrm{\π\λ}}_w}{g}}$

其中，λ_w为波浪中主要波浪纹理的最大波长，g为重力加速度。

4.根据权利要求3所述的SAR海洋图像中海浪杂波抑制方法，其特征在于，所述相位补偿因子为：

其中，

5.根据权利要求4所述的SAR海洋图像中海浪杂波抑制方法，其特征在于，所述步骤F中，通过下式来消除相位补偿因子带来的影响，得到消除海浪杂波干扰的SAR海洋图像纹理的二维频谱：

$S_e(k_x,k_y)=\frac{S^{\′}(k_x,k_y)}{\[1+\exp (j\mathrm{\π}-j\mathrm{\ω}\mathrm{\Δ}t)\]}.$