CN106680785A - 基于小波变换空间变迹的sar图像旁瓣抑制方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于小波变换空间变迹的SAR图像旁瓣抑制方法，包括：对成像后的复数图像分别进行实部和虚部的二维小波分解，对二维小波分解后得到的各子通道进行空间变迹旁瓣抑制，将旁瓣抑制后的各子通道数据通过小波重构得到实部数据和虚部数据，再对实部数据和虚部数据分别进行空间变迹旁瓣抑制，最终合成基于小波变换空间变迹旁瓣抑制后的复数图像；该方法在基本不损失分辨率的同时，能够有效抑制SAR图像的旁瓣。

Description

基于小波变换空间变迹的SAR图像旁瓣抑制方法
技术领域
本发明属于图像处理、旁瓣抑制等领域，涉及合成孔径雷达图像旁瓣抑制领域，尤其是一种SAR图像旁瓣抑制方法。
背景技术
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像解译包括目标检测、目标识别等过程。解译的正确性与图像质量紧密相关，为了提高图像质量，图像预处理必不可少，它对后续的目标检测、特征提取和分类识别有着重要的影响。SAR图像中强散射点目标的高旁瓣会掩盖相邻的弱目标，从而影响后续的目标检测和识别，因此旁瓣抑制是SAR图像预处理过程中非常重要的一步。SAR图像通常使用傅里叶变换方法进行成像处理，这类方法简单，但是傅里叶变换具有较高的旁瓣电平和较宽的主瓣宽度，通过加权处理降低旁瓣电平会使主瓣分辨率降低。利用切趾滤波和神经网络的方法可以在不损失分辨率的同时压低旁瓣电平，但该类方法需要通过迭代求解目标函数来抑制旁瓣，计算量较大。空间变迹(Spatial Variant Apodization，SVA)是一种基于余弦类频域加权的非线性加权方法，采用若干加权函数对奈奎斯特采样的图像加权处理，逐点选取最小值作为输出，它可以不损失分辨率而有效抑制旁瓣。
发明内容
为了克服现有旁瓣抑制方法对SAR图像的旁瓣抑制效果较差的不足，本发明提出一种基于小波变换空间变迹的SAR图像旁瓣抑制方法，和传统的空间变迹方法相比，本发明在基本不损失分辨率的同时，能够进一步有效抑制SAR图像的旁瓣。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于小波变换空间变迹的SAR图像旁瓣抑制方法，包括以下步骤：
步骤1，对成像后的复数图像分别进行实部和虚部的小波分解，如果复数图像本身是2的整数倍采样，则直接进行实部和虚部的小波分解，如果复数图像不是2的整数倍采样，要对复数图像进行升采样到2的整数倍采样，然后进行实部和虚部的小波分解；通过二维小波分解将实部和虚部各自分解成四个子通道，分别为实部的低频子通道、水平高频子通道、垂直高频子通道和对角高频子通道，以及虚部的低频子通道、水平高频子通道、垂直高频子通道和对角高频子通道；
步骤2，对二维小波分解后的各子通道进行空间变迹旁瓣抑制，得到各子通道旁瓣抑制后数据；
步骤3，将旁瓣抑制后的各子通道数据通过小波重构分别得到实部数据和虚部数据，再对实部数据和虚部数据分别进行空间变迹旁瓣抑制，这时的空间变迹采样倍数为原始复数图像的采样倍数，将实部和虚部组合成基于小波变换空间变迹旁瓣抑制后的复数图像。
进一步，所述步骤2中，二维小波分解后的各子通道空间变迹旁瓣抑制过程为：
采用三点滤波空间变迹：
GR(n)＝w(n)g(n-R)+g(n)+w(n)g(n+R) (1)
其中，R为采样倍数，g(n)为图像采样点的原始幅度值，GR(n)为空间变迹后的图像采样点的幅度值，g(n-R)为当前采样点之前的第R个图像采样点的原始幅度值，g(n+R)为当前采样点之后的第R个图像采样点的原始幅度值，w(n)是权函数；在权函数约束条件0≤w(n)≤0.5下最小化|GR(n)|2，并自适应求解最优权函数w(n)，得到最优解为：
由于复数图像本身是2的整数倍采样，小波分解是进行下采样的过程，所以计算权函数w(n)时，采样倍数R等于原始采样倍数的一半，对w(n)加以约束，输出数据为：
本发明的有益效果主要表现在：对复数图像的实部数据和虚部数据分别进行小波分解，对小波分解后的各小波子通道数据进行SVA旁瓣抑制，然后将旁瓣抑制后的各小波子通道数据按照实部和虚部分别进行小波重构，对小波重构后的实部数据和虚部数据再分别进行SVA旁瓣抑制，组合得到最终的复数图像。在基本不损失分辨率的同时，能够进一步有效抑制SAR图像的旁瓣。
附图说明
图1为本发明的一种基于小波变换空间变迹的SAR图像旁瓣抑制方法流程图。
图2为传统成像方法、SVA方法处理后和本发明方法处理后方位向切面图，其中，(a)距离多普勒成像后方位向切面图；(b)SVA处理后方位向切面图；(c)本发明方法处理后方位向切面图。
图3为传统成像方法、SVA方法处理后和本发明方法处理后距离向切面图，其中，(a)距离多普勒成像后距离向切面图；(b)SVA处理后距离向切面图；(c)本发明方法处理后距离向切面图。
图4为传统成像方法、SVA方法处理后和本发明方法处理后二维点目标图像，其中，(a)距离多普勒成像后二维点目标图像；(b)SVA处理后二维点目标图像；(c)本发明方法处理后二维点目标图像。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
参照图1～图4，一种基于小波变换空间变迹的SAR图像旁瓣抑制方法，包括3个步骤，具体为：
步骤1，复数图像实部和虚部的小波分解
经过距离多普勒算法成像之后得到二维的复数点目标图像，对成像后的复数图像分别进行实部和虚部的小波分解，如果复数图像本身是2的整数倍采样，则直接进行实部和虚部的小波分解，如果复数图像不是2的整数倍采样，要对复数图像进行升采样到2的整数倍采样，然后进行实部和虚部的小波分解。
将成像后的复数图像分成实部数据和虚部数据两部分，通过二维小波分解将实部和虚部各自分解成四个子通道，分别为实部的低频子通道LL、水平高频子通道HL、垂直高频子通道LH和对角高频子通道HH，以及虚部的低频子通道LL、水平高频子通道HL、垂直高频子通道LH和对角高频子通道HH。
步骤2，二维小波子通道的SVA旁瓣抑制
对各个二维小波子通道进行SVA旁瓣抑制，二维小波子通道SVA旁瓣抑制过程为：采用三点滤波SVA。余弦权函数为：
其中，0≤w(n)≤0.5，0≤n≤N，N是奈奎斯特采样率。
对式(4)进行傅里叶变换，得到冲击响应矩阵：
i(n)＝wδn,-1+δn,0+δn,1 (5)
其中，
利用式(5)作为图像域的三点卷积核函数，对图像的实部和虚部分别处理。式(5)和图像像素点g(n)卷积后输出的值为：
G(n)＝w(n)g(n-1)+g(n)+w(n)g(n+1) (6)
当信号是以整数倍奈奎斯特采样率采样时，采样率为R，则(6)式改为：
GR(n)＝w(n)g(n-R)+g(n)+w(n)g(n+R) (7)
其中，R为采样倍数，g(n)为图像采样点的原始幅度值，GR(n)为空间变迹后的图像采样点的幅度值，g(n-R)为当前采样点之前的第R个图像采样点的原始幅度值，g(n+R)为当前采样点之后的第R个图像采样点的原始幅度值，w(n)是权函数，本实施例中原始仿真数据方位向和距离相采样倍数设为2。
在权函数约束条件0≤w(n)≤0.5下最小化|GR(n)|2，并自适应求解最优权函数w(n)，得到最优解为：
因为仿真参数设定复数图像方位向和距离向是2的整数倍采样，所以计算二维小波子通道SVA采样点权函数w(n)时，采样倍数R等于原始采样倍数的一半。对w(n)加以约束，输出数据为：
步骤3，实部和虚部分别SVA旁瓣抑制后合成复数图像
将旁瓣抑制后的各子通道数据通过小波重构重新得到实部数据和虚部数据，再对实部数据和虚部数据分别进行SVA旁瓣抑制，这时的SVA采样倍数为原始复数图像的采样倍数，将实部和虚部组合成基于小波变换SVA旁瓣抑制后的复数图像。
本实施例采用二维点目标仿真数据进行。二维点目标仿真参数设定为：发射线性调频信号载频9.6GHz，脉冲宽度2us，信号带宽150MHz，采样频率300MHz，脉冲重复频率400Hz，天线方位口径2m，载机速度200m/s，中心斜距参考距离20Km，方位向和距离向的采样倍数为2。
为了验证本发明方法的旁瓣抑制效果，将本发明方法和SVA旁瓣抑制方法分别对距离多普勒成像后的复数图像进行旁瓣抑制处理，并比较两种方法的性能，比较结果见表1。从表1可以看出经过SVA旁瓣抑制后图像的距离向和方位向的峰值旁瓣比(PSLR)和积分旁瓣比(ISLR)性能都较原始复数图像有显著的提升，能够将旁瓣抑制到-24dB以下；而用本发明方法(基于小波变换的SVA方法)旁瓣抑制处理后，在保持分辨率基本不变的前提下，距离向和方位向的峰值旁瓣比和积分旁瓣比性能较传统SVA方法有较大的提高，能将旁瓣抑制到-33dB以下。
表1
图2和图3分别为点目标的方位向和距离向切面图，其中(a)为距离多普勒算法的成像结果，(b)为SVA旁瓣抑制后结果，(c)为本发明方法旁瓣抑制后结果。从图中可以看出空间变迹法和本发明方法在保持主瓣宽度基本不变的前提下，在方位向和距离向上均能够有效抑制旁瓣的电平，而本发明方法对旁瓣电平的抑制效果更佳。图4为点目标以及两种方法旁瓣抑制后的图像，(a)为距离多普勒算法成像后的图像，(b)为SVA旁瓣抑制后图像，(c)为本发明方法旁瓣抑制后图像。从图4(b)中可以看出空间变迹法对图像的旁瓣抑制效果较明显，但目标点周围还是有泄漏的旁瓣；从图4(c)中可以看出本发明提出的基于小波变换的空间变迹法相对传统空间变迹法，在保持图像分辨率基本不变的同时，主瓣能量更为集中，有着更好的旁瓣抑制效果。
显而易见，在不偏离本发明的真实精神和范围的前提下，在此描述的本发明可以有许多变化。因此，所有对于本领域技术人员来说显而易见的改变，都应包括在本权利要求书所涵盖的范围之内。本发明所要求保护的范围仅由所述的权利要求书进行限定。

Claims (2)

1.一种基于小波变换空间变迹的SAR图像旁瓣抑制方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1，对成像后的复数图像分别进行实部和虚部的小波分解，如果复数图像本身是2的整数倍采样，则直接进行实部和虚部的小波分解，如果复数图像不是2的整数倍采样，要对复数图像进行升采样到2的整数倍采样，然后进行实部和虚部的小波分解；通过二维小波分解将实部和虚部各自分解成四个子通道，分别为实部的低频子通道、水平高频子通道、垂直高频子通道和对角高频子通道，以及虚部的低频子通道、水平高频子通道、垂直高频子通道和对角高频子通道；
步骤2，对二维小波分解后的各子通道进行空间变迹旁瓣抑制，得到各子通道旁瓣抑制后数据；
步骤3，将旁瓣抑制后的各子通道数据通过小波重构分别得到实部数据和虚部数据，再对实部数据和虚部数据分别进行空间变迹旁瓣抑制，这时的空间变迹采样倍数为原始复数图像的采样倍数，将实部和虚部组合成基于小波变换空间变迹旁瓣抑制后的复数图像。
2.如权利要求1所述的基于小波变换空间变迹的SAR图像旁瓣抑制方法，其特征在于：所述步骤2中，二维小波分解后的各子通道空间变迹旁瓣抑制过程为：
采用三点滤波空间变迹：
GR(n)＝w(n)g(n-R)+g(n)+w(n)g(n+R) (1)
其中，R为采样倍数，g(n)为图像采样点的原始幅度值，GR(n)为空间变迹后的图像采样点的幅度值，g(n-R)为当前采样点之前的第R个图像采样点的原始幅度值，g(n+R)为当前采样点之后的第R个图像采样点的原始幅度值，w(n)是权函数；在权函数约束条件0≤w(n)≤0.5下最小化|GR(n)|2，并自适应求解最优权函数w(n)，得到最优解为：
由于复数图像本身是2的整数倍采样，小波分解是进行下采样的过程，所以计算权函数w(n)时，采样倍数R等于原始采样倍数的一半，对w(n)加以约束，输出数据为：
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