CN108710115A - 基于小波分解的探地雷达目标的检测方法 - Google Patents

基于小波分解的探地雷达目标的检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于小波分解的探地雷达目标的检测方法，可以显著提高目标探测精度。该方法包括如下步骤，探地雷达采用两个频率分别对相同目标进行探测获取两套回波数据；对两套回波数据分别进行MATLAB处理，形成高频率B‑扫图和低频率B‑扫图；分别对高频率B‑扫图和低频率B‑扫图进行小波分解，提取高频率B‑扫图的水平高频分量和低频率B‑扫图的垂直高频分量；对步骤三中所述的水平高频分量在测线方向进行能量累积后做能量阈值筛选，获得目标的水平位置信息图像，对步骤三中所述的垂直高频分量在时间方向进行能量累积后做能量阈值筛选，获得目标的深度位置的信息图像；步骤五，融合目标的水平位置和深度位置信息图像，获得目标的位置图像。

Description

基于小波分解的探地雷达目标的检测方法
技术领域
本发明属于探地雷达目标检测领域，具体涉及一种基于小波分解的探地雷达目标的检测方法。
背景技术
探地雷达检测作为一种高效无损的检测方法在公路检测中被广泛使用，其工作过程是这样的，发射天线向地下发射高频电磁波，通过接收天线接收反射回地面的电磁波，电磁波在地下介质中传播时遇到存在电性差异的分界面时发生反射，根据接收到的电磁波的波形、振幅强度和时间的变化等特征推断地下介质的空间位置、结构、形态和埋藏深度。探地雷达天线辐射的电磁波会产生一定角度的波瓣，将有可能导致目标回波不能准确地反映目标真实位置，对检测结果解释易出现偏差，对雷达资料的解释与异常的识别造成困难,有时甚至使雷达探测失效；另外，探地雷达的回波信号强度受探测介质的温度、湿度材质影响较大，比如暴雨过后或者经过雨水长期浸泡的路基湿度很大，如果使用探地雷达对该路基下的渗漏部位进行探测，由于探测目标与探测环境相对于干燥地基条件说两者电性差异不明显，造成回波信号较弱，影响获得准确的目标信息。上述技术缺陷限制了探地雷达使用环境的适应能力和目标探测精度。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于小波分解的探地雷达目标的检测方法，该检测方法能够适应干湿路基使用环境、并且显著提高了目标探测识别精度。
实现本发明目的的技术方案是：
一种基于小波分解的探地雷达目标检测方法，包括如下步骤：
步骤一，使用探地雷达采用两个频率的分别对目标进行探测获取两套回波数据；
步骤二，对两套回波数据分别进行MATLAB处理，其中较高频率的回波数据形成高频率B-扫图，较低频率的回波数据形成低频率B-扫图；
步骤三，分别对高频率B-扫图和低频率B-扫图进行小波分解，提取高频率B-扫图的水平高频分量和低频率B-扫图的垂直高频分量；
步骤四，对步骤三中所述的水平高频分量在测线方向进行能量累积后做能量阈值筛选，获得目标的水平位置信息图像，对步骤三中所述的垂直高频分量在时间方向进行能量累积后做能量阈值筛选，获得目标的深度位置的信息图像；
步骤五，对目标的水平位置信息图像和深度位置信息图像进行图像融合，获得目标图像。
进一步的，所述的步骤三中，对高频率B-扫图进行小波分解，提取水平高频分量，对低频率B-扫图进行盲解卷积后再进行小波分解，提取垂直高频分量；其他步骤相同。
进一步的，所述的能量阈值筛选的阈值取值方法为多次割舍取平均值。
进一步的，所述的两个频率为1GHz和400MHz。
本发明中探地雷达采用高低两个不同频率对目标分别进行探测，获得两套回波数据，结合高频率探测在水平方向的优势和低频率探测在深度方向的优势，融合高频率获得的水平位置信息和低频率获得的深度位置信息，进而获得被检测目标的精确图像，因此较好克服电磁波的波瓣影响导致的回波失真；当探测含水路基时，对获得的低频率探地雷达数据进行盲解卷积，强化弱小的回波信号，让回波数据的层次更加清晰，进而获得含水的路基下目标的精确信息，使得探地雷达检测适应了不同的路面使用环境。
附图说明
图1为实施例1工作流程图。
图2为实施例2工作流程图。
图3为实施例1中1GHz天线回波数据B-扫图。
图4为实施例1中400MHz天线回波数据B-扫图。
图5至图8为实施例1中1GHz天线回波数据B-扫小波分解尺度变换图。
图9至图12为实施例1中400MHz天线回波数据B-扫小波分解尺度变换图。
图13至图14为实施例1中1GHz天线回波数据水平高频分量在测线方向的能量累积直方图。
图15至图16为实施例1中400MHz天线回波数据垂直高频分量在时间方向的能量累积直方图。
图17为实施例1中1GHz天线回波数据处理后形成的目标水平位置信息图像。
图18为实施例1中400MHz天线回波数据处理后形成的目标深度位置信息图像。
图19为实施例1中融合后的目标图像。
图20为实施例2中1GHz天线回波数据B-扫图。
图21为实施例2中400MHz天线回波数据B-扫图。
图22至图25为实施例2中1GHz天线回波数据B-扫小波分解尺度变换图。
图26至图27为实施例2中1GHz天线回波数据尺度变换水平高频分量在测线方向的能量累积直方图。
图28为实施例2中400MHz天线回波数据盲解卷积预处理后图像。
图29至图32为实施例2中400MHz天线回波数据经过盲解卷积预处理后小波分解尺度变换图。
图33至图34为实施例2中400MHz天线回波数据尺度变换垂直高频分量在时间方向的能量累积直方图。
图35为实施例2中1GHz天线回波数据处理后形成的目标水平位置信息图像。
图36为实施例2中400MHz天线回波数据处理后形成的目标深度位置信息图像。
图37为实施例2中的融合后的目标图像。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明内容作进一步的阐述，但不是对本发明的限定。
实施例1：
将长宽高分别为120cm、180cm、60cm的沙坑中填充满干燥砂砾，模拟公路干燥路基环境，探测目标设置为水平放置的一个直径8cm、长度为20cm的装满水的塑料瓶，其顶部距离干燥砂砾表面20cm，探地雷达测量方向与塑料瓶摆放方向一致，探地雷达从水平距离塑料瓶中心70cm处开始探测，每2cm探测一次获取一道雷达回波数据，一共移动60次，
步骤一，采用1GHz的探地雷达天线对目标进行探测获取回波数据，取同样的探测点采用400MHz的探地雷达天线对目标进行探测获取回波数据；
步骤二，对1GHz天线的回波数据用MATLAB处理形B-扫图，如图3所示，
对400MHz天线的回波数据用MATLAB处理形成B-扫图，如图4所示；
步骤三，对1GHz天线的回波数据B-扫图进行小波分解，如图5至图8所示，
对400MHz天线的回波数据B-扫图进行小波分解，如图9至图12所示；
步骤四，利用较高探测频率在测线方向高分辨率优势的特点，提取1GHz天线回波数据B-扫图的水平高频分量在测线方向进行能量累积，如图13至图14所示，然后对其进行能量阈值筛选，阈值的取值方法为多次割舍求平均值，获得目标的测线方向位置信息图像即目标的水平位置信息图像，如图17所示，
利用较低探测频率在时间方向高分辨率优势的特点，提取400MHz天线回波数据B-扫图的垂直高频分量在时间方向进行能量累积，如图15至图16所示，然后对其做能量阈值筛选，阈值的取值方法为多次割舍求平均值，获得目标的时间方向位置信息图像即目标的深度位置信息图像，如图18所示；
步骤五，对目标的水平位置信息图像和深度位置信息图像进行图像融合，获得干燥路基条件下目标图像，如图19所示。
本实施例采用1GHz和400MHz天线对目标分别进行探测，获得两套回波数据，结合高频率探测在水平方向的优势和低频率探测在深度方向的优势，融合1GHz天线回波数据的水平位置信息和400MHz天线回波数据获得的深度位置信息，进而获得检测目标的精确图像，因此较好克服电磁波的波瓣影响导致的回波失真；
实施例2：
向实施例1中的干燥沙坑内注入20桶每桶容积为13L的自来水并与砂搅拌均匀，此时沙坑体积含水量大约为20%，模拟含水的路基条件，其他条件和探测方式与实施例1相同，
步骤一，采用1GHz探地雷达天线对目标进行探测获取回波数据，取同样的探测点采用400MHz探地雷达天线对目标进行探测获取回波数据；
步骤二，对1GHz天线回波数据用MATLAB处理形成B-扫图，如图20所示，
对400MHz天线回波数据用MATLAB处理形成B-扫图，如图21所示；
步骤三，对1GHz天线回波数据B-扫图进行小波分解，如图22至图25所示，
对400MHz天线回波数据B-扫图进行盲解卷积，如图28所示，然后对其再进行小波分解，如图29至图32所示；
步骤四，利用较高探测频率在测线方向高分辨率优势的特点，提取1GHz频率回波数据B-扫图的水平高频分量在测线方向进行能量累积，如图26至图27所示，然后对其进行能量阈值筛选，阈值的取值方法为多次割舍求平均值，获得目标的测线方向位置信息图像即目标的水平位置信息图像，如图35所示，
利用较低探测频率在时间方向高分辨率优势的特点，提取经过盲解卷积预处理后的400MHz天线回波数据B-扫图的垂直高频分量在时间方向进行能量累积，如图7-21至图7-22所示，然后对其做能量阈值筛选，阈值的取值方法为多次割舍求平均值，获得目标的时间方向位置信息图像即目标的深度位置信息图像，如图36所示；
步骤五，对目标的水平位置信息图像和深度位置信息图像进行图像融合，获得含水量20%的路基条件下目标图像，如图37所示。
本实施例探测含水量20%的路基时，对获得的400MHz天线回波数据进行盲解卷积，强化弱小的回波信号，让回波数据的层次更加清晰，与实施例1中的方法结合，进而获得高含水量的路基条件下目标的精确信息，使得探地雷达检测适应了潮湿的路基使用环境。

Claims (4)

1.一种基于小波分解的探地雷达目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一，探地雷达采用两个频率分别对相同目标进行探测获取两套回波数据；
步骤二，对两套回波数据分别进行MATLAB处理，其中较高频率的回波数据形成高频率B-扫图，较低频率的回波数据形成低频率B-扫图；
步骤三，分别对高频率B-扫图和低频率B-扫图进行小波分解，提取高频率B-扫图的水平高频分量和低频率B-扫图的垂直高频分量；
步骤四，对步骤三中所述的水平高频分量在测线方向进行能量累积后做能量阈值筛选，获得目标的水平位置信息图像，对步骤三中所述的垂直高频分量在时间方向进行能量累积后做能量阈值筛选，获得目标的深度位置的信息图像；
步骤五，对目标的水平位置信息图像和深度位置信息图像进行图像融合，获得目标的位置图像。
2.根据权利要求1所述的基于小波分解的探地雷达目标检测方法，其特征在于，所述的步骤三中，对高频率B-扫图进行小波分解，提取水平高频分量，对低频率B-扫图进行盲解卷积后再进行小波分解，提取垂直高频分量；其他步骤相同。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于小波分解的探地雷达目标检测方法，其特征在于，所述的能量阈值筛选的阈值取值方法为多次割舍取平均值。
4.根据权利要求1或2所述的一种基于小波分解的探地雷达目标检测方法，其特征在于，所述的两个频率为1GHz和400MHz。
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