CN113724165B - 合成孔径雷达镶嵌影像匀色处理方法 - Google Patents
合成孔径雷达镶嵌影像匀色处理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113724165B CN113724165B CN202111024805.6A CN202111024805A CN113724165B CN 113724165 B CN113724165 B CN 113724165B CN 202111024805 A CN202111024805 A CN 202111024805A CN 113724165 B CN113724165 B CN 113724165B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- coefficient
- images
- correction
- model
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 58
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims abstract description 42
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 37
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000012800 visualization Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000013139 quantization Methods 0.000 claims description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 6
- 230000004807 localization Effects 0.000 claims 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 22
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 17
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 5
- 238000003705 background correction Methods 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 235000005956 Cosmos caudatus Nutrition 0.000 description 1
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000007123 defense Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 229920000642 polymer Polymers 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
- G06T5/92—Dynamic range modification of images or parts thereof based on global image properties
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10032—Satellite or aerial image; Remote sensing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10032—Satellite or aerial image; Remote sensing
- G06T2207/10044—Radar image
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明涉及一种合成孔径雷达镶嵌影像匀色处理方法。包括:对合成孔径雷达接收的原始信号进行处理生成第一影像,对所述第一影像进行处理得到像方同名点;基于所述像方同名点对第一几何定位参数进行修正得到第二几何定位参数;基于所述像方同名点和所述第二几何定位参数提取相邻影像对应区域;在所述相邻影像对应区域内筛选部分区域作为匀色模型系数基准;基于作为所述匀色模型系数基准的区域构建后向散射系数修正模型;基于所述后向散射系数修正模型得到匀色处理修正系数;利用所述匀色处理修正系数对所述第一影像重新进行辐射校正得到第二影像;对所述第二影像进行可视化处理。
Description
技术领域
本发明涉及雷达成像处理技术领域,尤其是一种合成孔径雷达镶嵌影像匀色处理方法。
背景技术
卫星遥感具有不受国境限制、高分辨率等优势,在军事侦察、国防建设、国土资源、生态环境、应急减灾、海洋监测等领域有重要应用,是各国重点发展的战略高技术之一。合成孔径雷达(SAR)作为一种全天时、全天候的对地观测技术,在灾害地区、多云雾等情况下具有明显的优势,近年来SAR遥感卫星数量不断增加,包括PalSAR、Cosmo、RadarSat、TerraSAR、高分三号等,获取的SAR遥感影像数据量越来越大。单景SAR影像覆盖范围有限,尤其是高分辨率SAR影像覆盖范围往往更小。为了实现大区域微波遥感对地观测,兼顾目标附近区域的信息,需要实现大规模SAR影像的镶嵌处理。
SAR影像镶嵌处理过程中需要通过匀色处理保证镶嵌结果的辐射一致性。现有SAR镶嵌影像匀色处理多采用光学影像的匀色算法进行处理,通过调节影像间的灰度均值、方差或者直方图进行匀色处理,符合光学影像辐射信息分布模型,但未考虑SAR影像的辐射原理。
现有SAR镶嵌采用的匀色处理方法存在以下的缺点:
(1)未采用适用于SAR影像辐射特点的匀色处理模型,仅使用影像均值、方差和直方图等统计量进行匀色处理,无法反映SAR影像的辐射分布特性;
(2)未根据SAR影像辐射原理提取影像间匀色处理基准,无法获得SAR影像间稳定的辐射变换关系,容易受到镜面反射、二面角反射以及斑点噪声等干扰,影响匀色处理效果。
发明内容
针对于现有的技术问题,本发明提供一种合成孔径雷达镶嵌影像匀色处理方法,用于至少部分解决以上技术问题。
本发明实施例提供一种合成孔径雷达镶嵌影像匀色处理方法,包括:
对合成孔径雷达接收的原始信号进行处理生成第一影像,对所述第一影像进行处理得到像方同名点;基于所述像方同名点对第一几何定位参数进行修正得到第二几何定位参数;基于所述像方同名点和所述第二几何定位参数提取相邻影像对应区域;在所述相邻影像对应区域内筛选部分区域作为匀色模型系数基准;基于作为所述匀色模型系数基准的区域构建后向散射系数修正模型;基于所述后向散射系数修正模型得到匀色处理修正系数;利用所述匀色处理修正系数对所述第一影像重新进行辐射校正得到第二影像;对所述第二影像进行可视化处理。
根据本公开的实施例,对所述第一影像进行处理得到像方同名点,包括:依据第一限定值对所述第一影像进行辐射校正得到校正影像;对所述校正影像进行匹配得到所述像方同名点;其中,所述第一限定值表征第一影像的最大量化系数。
根据本公开的实施例,所述第一影像表征以单视复影像产品形成的基本处理单元。
根据本公开的实施例,基于所述像方同名点对第一几何定位参数进行修正得到第二几何定位参数,包括:
基于所述像方同名点对第一几何定位参数进行平差得到第二几何定位参数;其中,所述第一几何定位参数和所述第二几何定位参数均包括有理多项式系数。
根据本公开的实施例,基于所述像方同名点和所述第二几何定位参数提取相邻影像对应区域,包括:根据物方覆盖范围一致原则,计算所述像方同名点的对应区域的尺寸;依据所述像方同名点的对应区域的尺寸将所述像方同名点的对应区域划分为网格状的像方网格区域;在所述像方网格区域中提取相邻且同名点对数相同的影像作为相邻影像对应区域。
根据本公开的实施例,在所述相邻影像对应区域内筛选部分区域作为匀色模型系数基准,包括:计算所述相邻影像对应区域的方差和均值;将所述相邻影像对应区域的方差、均值和预设的阈值进行比较去除所述相邻影像对应区域内的镜面反射区域和二面角反射区域。
根据本公开的实施例,所述阈值符合近似粗糙面均匀散射区域的特征,以保留的所述相邻影像对应区域内的近似粗糙面均匀散射区域作为所述匀色模型系数基准。
根据本公开的实施例,基于作为所述匀色模型系数基准的区域构建后向散射系数修正模型,包括:利用作为所述匀色模型系数基准的区域的均值计算所述相邻影像对应区域中每相邻的两个影像的复影像功率值;根据所述复影像功率值构建所述相邻影像的误差方程组,以所述误差方程组作为所述后向散射系数修正模型。
根据本公开的实施例,基于所述后向散射系数修正模型得到匀色处理修正系数,包括:求解所述后向散射系数修正模型得到所述匀色处理修正系数。
根据本公开的实施例,所述匀色处理修正系数,包括:每个所述影像的第二最大值量化系数;以及每个所述影像的第二乘性修正量的最优解。
本发明中提供一种合成孔径雷达镶嵌影像匀色处理方法。上述处理方法中,基于合成孔径雷达(SAR)影像获取目标的后向散射特性,构建符合基于合成孔径雷达(SAR)辐射原理的匀色处理方法,主要包括匀色模型和匀色处理基准选择依据。符合基于合成孔径雷达(SAR)影像获取目标后向散射系数的分布特性,更好地获取地表辐射信息的真实性。
附图说明
图1是根据本发明的一种示例性实施例的合成孔径雷达镶嵌影像匀色处理方法的流程图;
图2是根据本发明的一种示例性实施例的合成孔径雷达入射角与地形相互作用影响地物的反射辐射关系的示意图;其中,2(a)是地物的反射辐射关系为镜面反射的示意图;2(b)是地物的反射辐射关系为方向散射的示意图;2(c)是地物的反射辐射关系为漫反射的示意图;2(d)是地物的反射辐射关系为二面角反射的示意图;
图3是采用现有技术对合成孔径雷达的镶嵌影像进行处理的示意图;其中,3(a)是影像分布的示意图;3(b)是镶嵌结果的示意图;3(c)是3(b)所示的镶嵌结果中第一局部影像的示意图;3(d)是3(b)所示的镶嵌结果中第二局部影像的示意图;以及
图4是采用本发明的一种示例性实施例的镶嵌影像匀色处理方法的示意图;其中4(a)是影像分布示意图;4(b)是镶嵌结果示意图;4(c)是4(b)所示的镶嵌结果中第一局部影像的示意图;4(d)是4(b)所示的镶嵌结果中第二局部影像的示意图。
具体实施方式
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,对本发明作进一步的详细说明。
在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例,而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义,除非另外定义。应注意,这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义,而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下,一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如,“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下,一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如,“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。
现有合成孔径雷达镶嵌影像匀色处理多采用光学影像的匀色算法进行处理,通过调节影像间的灰度均值、方差或者直方图进行匀色处理,符合光学影像辐射信息分布模型,但未考虑合成孔径雷达影像的辐射原理。
为至少解决部分上述问题,本发明提供一种合成孔径雷达镶嵌影像匀色处理方法,包括:对合成孔径雷达接收的原始信号进行处理生成第一影像,对所述第一影像进行处理得到像方同名点;基于所述像方同名点对第一几何定位参数进行修正得到第二几何定位参数;基于所述像方同名点和所述第二几何定位参数提取相邻影像对应区域;在所述相邻影像对应区域内筛选部分区域作为匀色模型系数基准;基于作为所述匀色模型系数基准的区域构建后向散射系数修正模型;基于所述后向散射系数修正模型得到匀色处理修正系数;利用所述匀色处理修正系数对所述第一影像重新进行辐射校正得到第二影像;对所述第二影像进行可视化处理。
根据本公开的实施例,合成孔径雷达(SAR)的影像辐射强度反映了地面目标对雷达波的后向散射系数(也称标准化雷达后向散射截面,NRCS),可根据下式1求出:
σ0=10log10(P*(Qv/32767)2)-KdB (式1)
式1中,σ0为后向散射系数,单位为dB,P为SAR复影像的功率,其计算公式为P=I2+Q2,I为1A级产品实部,Q为1A级产品虚部,Qv为第一影像的最大值量化系数,可通过SAR影像元数据文件QualifyValue字段获取。KdB为该景影像的定标常数,可通过元数据文件CalibrationConst字段获取。
详细的,依据现有研究和经验表明,Qv的值对于后续生成的第二影像像素值影响较大,是多幅SAR影像镶嵌结果色调不一致的重要原因。因此,可以通过重新解算每幅影像的Qv值,达到优化影像间辐射一致性的目的。由此,选取Qv作为对第一影像进行匹配得到像方同名点的步骤中的第一限定值。
图1是根据本发明的一种示例性实施例的合成孔径雷达镶嵌影像匀色处理方法的流程图。
根据本公开的实施例,如图1所示,第一影像采用单视复影像产品(L1A)作为基本处理单元形成的待镶嵌影像数据集。
根据本公开的实施例,又如图1所示,对所述第一影像进行处理得到像方同名点,包括:依据第一限定值(Qv,表征第一影像的最大量化系数)对第一影像进行辐射校正得到校正图像;对所述校正图像进行匹配得到所述像方同名点。
根据本公开的实施例,对上述第一影像进行辐射校正后得到的校正图像为多视图产品(L1B)。
根据本公开的实施例,又如图1所示,其中,基于所述像方同名点对第一几何定位参数进行修正得到第二几何定位参数。详细的步骤,包括:基于所述像方同名点对第一几何定位参数进行平差得到第二几何定位参数。上述第一几何定位参数和所述第二几何定位参数均包括但不限于有理多项式系数(RPC)。
根据本公开的实施例,又如图1所示,基于所述像方同名点和所述第二几何定位参数提取相邻影像对应区域的步骤中,由于在合成孔径雷达从原始数据处理为影像的过程中,回波数据会根据不同的成像条件进行了距离压缩和方位向合成,因此,会存在物方覆盖一致区域在像方区域大小不一致的问题。
据此,针对上述问题在基于所述像方同名点和所述第二几何定位参数提取相邻影像对应区域的步骤中,应遵循物方覆盖范围一致原则计算所述像方同名点的对应区域并计算所述相邻影像对应区域的尺寸。
详细的,上述物方覆盖范围一致原则表征不同条件下获取遥感影像可能存在扭变,而影像覆盖的真实场景(物方空间)是不变的,具有一致性。
进一步的,依据像方同名点的对应区域的尺寸将像方同名点的对应区域划分为网格状的像方网格区域。
更进一步的,在上述像方网格区域中提取相邻且同名点对数相同的影像作为相邻影像对应区域。
图2是根据本发明的一种示例性实施例的合成孔径雷达入射角与地形相互作用影响地物的反射辐射关系的示意图。其中,2(a)是地物的反射辐射关系为镜面反射的示意图;2(b)是地物的反射辐射关系为方向散射的示意图;2(c)地物的反射辐射关系为漫反射的示意图;2(d)是地物的反射辐射关系为二面角反射的示意图。
详细的,如2(a)表征在光滑表面的情况下,物体表面相对于雷达入射波是光滑的,容易形成镜面反射,在影像中表现为均匀的低后向散射强度。
详细的,如2(b)表征在近似粗糙表面的情况下,雷达入射波在各向都有反射但在某个方向上的反射比其他方向强,形成方向反射,是合成孔径雷达(SAR)影像获取地表信息的主要模式。
详细的,如2(c)表征在理想粗糙表面的情况下,雷达入射波在所有方向上均匀反射,即入射能量以入射点为中心在整个半球空间内向四周各向同性反射能量,形成漫反射,又称朗伯反射或各向同性反射。(仅热带雨林等呈现均匀散射体特征少数情况存在这种地表信息获取模式)
详细的,如2(d)表征在二面角情况下,雷达信号容易发生两次反射,沿原方向返回,合成孔径雷达(SAR)影像相应区域呈现为线状强散射。
根据本公开的实施例,如图2所示,依据现有研究和经验表明合成孔径雷达(SAR)影像中大部分的区域可以认定为符合近似粗糙表面的情况。据此,以2(b)所示情况作为在相邻影像对应区域内筛选部分区域作为匀色模型系数基准中的筛选条件。
在一种可替换的实施例中,如2(c)所示的情况因为仅出现在热带雨林等少数环境,因此,本领域的技术人员理解,可以根据实际情况选择将2(c)所示的情况(地物的反射辐射关系为漫反射)作为在相邻影像对应区域内筛选部分区域作为匀色模型系数基准中的筛选条件。
根据本公开的实施例,在所述相邻影像对应区域内筛选部分区域作为匀色模型系数基准中,包括计算所述相邻影像对应区域的方差和均值。
根据本公开的实施例,将相邻影像对应区域的方差、均值和预设的阈值进行比较去除所述像方网格区域内的镜面反射区域(如2(a)所示)和二面角反射区域(如2(d)所示)。
根据本公开的实施例,上述阈值的设置参考以图2中的2(b)所示情况的参数进行设置,阈值可采用根据历史数据或经验数据进行设置。以保留的所述相邻影像对应区域内的近似粗糙面均匀散射区域作为所述匀色模型系数基准。
根据本公开的实施例,基于作为所述匀色模型系数基准的区域构建后向散射系数修正模型中,包括利用作为所述匀色模型系数基准的区域的均值计算所述相邻影像对应区域中每相邻的两个影像的复影像功率值。
根据本公开的实施例,后向散射系数差异与入射角相关,可根据下式2求出:
式2中,i和j为有重叠区域的相邻影像的编号i,j∈[1,n],且i≠j,n为待镶嵌影像数量,和为相邻影像重叠区域的后向散射系数,αi和αj为影像的入射角,f(αi)和f(αj)表示与入射角相关的后向散射系数修正量,σ'是匀色处理后的后向散射系数。
为了保证修正后影像后向散射系数趋向于两影像后向散射系数的均值,可以将式2变换式3:
将式3变形为式4:
hi和hj为影像间后向散射系数乘性修正量。
根据本公开的实施例,基于式1以及式2-式4可知,Qv和h对实现同一传感器获取相邻影像的辐射一致性具有重要意义,据此构建所述误差方程组作为所述后向散射系数修正模型。
详细的,上述后向散射系数修正模型,如式5所示:
式5中,Qv为第二最大值量化系数;h为第二乘性修正量的最优解。
根据本公开的实施例,根据复影像功率值构建相邻影像的误差方程组,如式6表示:
式6中,P为SAR复影像的功率;Qv为第二最大值量化系数;h为第二乘性修正量的最优解;和为相邻影像重叠区域的后向散射系数;KdB为该景影像的定标常数,可通过元数据文件CalibrationConst字段获取。
根据本公开的实施例,式6中,当影像i和j不相邻时,当影像i和j相邻时,每对具有重叠关系的影像都可列出多个误差方程,因此,所求解的方程组为超定方程组,可以利用最小二乘整体求解出所有影像的匀色处理修正系数(最大值量化系数Qv和乘性修正量h的最优解)。
根据本公开的实施例,所述匀色处理修正系数包括但不限于最大值量化系数Qv和乘性修正量h的最优解。
根据本公开的实施例,对所有影像中的所述匀色处理修正系数迭代求解,可列出误差方程组,并变换为如式7所示矩阵形式:
V=AX-L (式7)
对误差方程组计算Qv和h的偏导得到矩阵A,V矩阵为剩余残差矩阵,L矩阵为观测残差矩阵,X为Qv和h的迭代修正量矩阵,详细计算公式如下:
A矩阵可以写成
A矩阵还可以写成
式9中,矩阵Aij的行数为2kij,列数为2n,第2i-1列、第2i-2列、第2j-1列和第2j-2列元素不全为0,其余元素全为0。
X矩阵可以写成:
X=[Δh1 ΔQv1 Δh2 ΔQv2 … Δhn ΔQvn]T (式10)
式10中,矩阵X的行数为2n,列数为1。
L矩阵可以写成:
研究发现,矩阵A是病态的,因此将问题转化为用正规方程法并加入岭估计求解,即
ATAX=ATL (式12)
可得参数的最优解为X=(ATA+λI)-1ATL。在进行迭代求解时,变量参数初值可自定义设置,当所有参数的改正数达到设定阈值时停止迭代,进而得到迭代修正后的匀色处理修正系数Qv和h。
根据本公开的实施例,利用所述匀色处理修正系数对所述第一影像进行辐射校正得到修正影像,采用式13方法:
σ'=h(10log10(P*(Qv/32767)2)-KdB) (式13)
量化时使用雷达后向散射系数的linear形式并求平方根,
多幅影像在重新量化时需从全局考虑,即
式15中,σ″i是待量化的像素的后向散射系数,σ″min是所有影像中的后向散射系数最小值,σ″max是所有影像中的后向散射系数最大值。
根据本公开的实施例,对所述第二影像进行可视化处理中,采用负指数变换模型对待镶嵌SAR影像进行整体8位可视化处理。
其转换公式如下:
其中,DN是16位强度影像的灰度值,H和W表示影像的高度和宽度,p是转换为8位存储后影像的灰度值,q为负指数变换参数,由待处理影像数据的统计特性得到。通过上述的转换处理,可以适当拉伸低像素区间的范围,压缩高像素区间的范围,保持低强度值场景结构信息。
在一种可替换的实施例中,除将最大值量化系数Qv和乘性修正量h的最优解作为匀色处理修正系数外,通过影像间后向散射系数加性修正量或单景雷达散射定标常数k进行后向散射系数修正模型构建的方法也属于本发明权利的保护范围。进一步的,只要采用基于SAR辐射原理,按照SAR辐射信息乘性分布模型进行修正的方法,即属于本发明权利保护范围。
在一种可替换的实施例中,上述物方覆盖范围一致原则,还可以通过同名点构建仿射变换或者刚体变换等模型计算影像间对应区域范围,并通过DEM地形数据等辅助信息筛选镜面反射区域和二面角反射区域,只要采用物方覆盖范围一致原则和/或统计稳定散射区域作为匀色模型参数计算基准,即属于本发明权利保护范围。
图3是采用现有技术对合成孔径雷达的镶嵌影像进行处理的示意图。其中,3(a)是影像分布的示意图;3(b)是镶嵌结果的示意图;3(c)是第一局部影像的示意图;3(d)是第二局部影像的示意图。
如图3中的3(a)至3(d)所示,为基于L1A使用原始QualifyValue生成L1B影像并正射镶嵌结果。
图4是采用本发明的一种示例性实施例的镶嵌影像匀色处理方法的示意图;其中4(a)是影像分布示意图;4(b)是镶嵌结果示意图;4(c)是第一局部影像的示意图(与3(c)的第一局部影像同位置);4(d)是第二局部影像的示意图(与3(d)的第二局部影像同位置)。
如图4中的4(a)至4(d)所示,为基于L1A使用本申请所述方法处理后QualifyValue生成L1B影像并正射镶嵌结果。
在一种示例性实施例中,采用包含10幅高分三号单极化(HH)SAR卫星影像(作为第一影像)。
例如,第一影像中的地理分布约为北纬44-45度,东经123.7-125.0度,影像的分辨率为3m。上述第一影像包含三个季节的SAR影像:春季、秋季和冬季。由于不同季节土壤水分和植被生长状态的差异会导致后向散射系数的差异。据此,上述实施例中包含第一影像的数据集是对于大规模合成孔径雷达影像的匀色具有代表性的实验数据。
进一步的,基于上述实验数据作为未采用本申请的匀色处理方法(如图3所示)以及采用本申请的匀色处理方法(如图4所示)的对比试验。
更进一步的,3(a)选取的影像分布图包含的区域和4(a)选取的影像分布图包含的区域对应。3(b)选取的镶嵌结果包含的区域和4(b)选取的镶嵌结果所包含的区域对应。3(c)选取的镶嵌结果中局部放大的区域和4(c)选取的镶嵌结果中局部放大的区域对应;3(d)选取的镶嵌结果中另一局部放大的区域和4(d)选取的镶嵌结果中另一局部放大的区域对应。
根据本公开的实施例,如图3和图4所示,采用本申请的匀色处理方法后对于同一影像进行匀色处理后的镶嵌影像的效果能更好地获取地表辐射信息的真实性。
本发明中提供一种合成孔径雷达镶嵌影像匀色处理方法。上述匀色处理方法中结合合成孔径雷达辐射原理构建合成孔径雷达镶嵌影像匀色处理模型,符合合成孔径雷达影像获取目标后向散射系数的分布特性,更好地获取地表辐射信息的真实性。并且,结合合成孔径雷达辐射原理选取物方覆盖一致稳定辐射区域,既保证对应区域物方覆盖信息一致,而且选取具有近似粗糙面均匀散射体特性的区域,将其作为合成孔径雷达镶嵌影像匀色处理模型系数计算基准,可以更好地反映合成孔径雷达影像间辐射变换关系。
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,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 (10)
1.一种合成孔径雷达镶嵌影像匀色处理方法,包括:
对合成孔径雷达接收的原始信号进行处理生成第一影像,对所述第一影像进行处理得到像方同名点;
基于所述像方同名点对第一几何定位参数进行修正得到第二几何定位参数;
基于所述像方同名点和所述第二几何定位参数提取相邻影像对应区域;
在所述相邻影像对应区域内筛选部分区域作为匀色模型系数基准;
基于作为所述匀色模型系数基准的区域构建后向散射系数修正模型;
基于所述后向散射系数修正模型得到匀色处理修正系数;
利用所述匀色处理修正系数对所述第一影像重新进行辐射校正得到第二影像;
对所述第二影像进行可视化处理;
其中,第一几何定位参数包括有理多项式系数。
2.根据权利要求1所述的匀色处理方法,其中,对所述第一影像进行处理得到像方同名点,包括:
依据第一限定值对所述第一影像进行辐射校正得到校正影像;
对所述校正影像进行匹配得到所述像方同名点;其中,所述第一限定值表征第一影像的最大量化系数。
3.根据权利要求2所述的匀色处理方法,其中,所述第一影像表征以单视复影像产品形成的基本处理单元。
4.根据权利要求1所述的匀色处理方法,其中,基于所述像方同名点对第一几何定位参数进行修正得到第二几何定位参数,包括:
基于所述像方同名点对第一几何定位参数进行平差得到第二几何定位参数;其中,所述第二几何定位参数包括有理多项式系数。
5.根据权利要求1所述的匀色处理方法,其中,基于所述像方同名点和所述第二几何定位参数提取相邻影像对应区域,包括:
根据物方覆盖范围一致原则,计算所述像方同名点的对应区域的尺寸;
依据所述像方同名点的对应区域的尺寸将所述像方同名点的对应区域划分为网格状的像方网格区域;
在所述像方网格区域中提取相邻且同名点对数相同的影像作为相邻影像对应区域。
6.根据权利要求5所述的匀色处理方法,其中,在所述相邻影像对应区域内筛选部分区域作为匀色模型系数基准,包括:
计算所述相邻影像对应区域的方差和均值;
将所述相邻影像对应区域的方差、均值和预设的阈值进行比较去除所述相邻影像对应区域内的镜面反射区域和二面角反射区域。
7.根据权利要求6所述的匀色处理方法,其中,所述阈值符合近似粗糙面均匀散射区域的特征,以保留的所述相邻影像对应区域内的近似粗糙面均匀散射区域作为所述匀色模型系数基准。
8.根据权利要求7所述的匀色处理方法,其中,基于作为所述匀色模型系数基准的区域构建后向散射系数修正模型,包括:
利用作为所述匀色模型系数基准的区域的均值计算所述相邻影像对应区域中每相邻的两个影像的复影像功率值;
根据所述复影像功率值构建所述相邻影像的误差方程组,以所述误差方程组作为所述后向散射系数修正模型。
10.根据权利要求9所述的匀色处理方法,其中,所述匀色处理修正系数,包括:
每个所述影像的第二最大值量化系数;以及
每个所述影像的第二乘性修正量的最优解。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111024805.6A CN113724165B (zh) | 2021-09-02 | 2021-09-02 | 合成孔径雷达镶嵌影像匀色处理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111024805.6A CN113724165B (zh) | 2021-09-02 | 2021-09-02 | 合成孔径雷达镶嵌影像匀色处理方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113724165A CN113724165A (zh) | 2021-11-30 |
CN113724165B true CN113724165B (zh) | 2022-05-24 |
Family
ID=78680812
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111024805.6A Active CN113724165B (zh) | 2021-09-02 | 2021-09-02 | 合成孔径雷达镶嵌影像匀色处理方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113724165B (zh) |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109597074A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-04-09 | 中国测绘科学研究院 | 一种sar影像几何定位参数校正方法及系统 |
CN109903352A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-06-18 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 一种卫星遥感影像大区域无缝正射影像制作方法 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7234361B2 (ja) * | 2019-06-18 | 2023-03-07 | 富士フイルム株式会社 | 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法及び画像処理プログラム |
CN110599424B (zh) * | 2019-09-16 | 2020-07-14 | 北京航天宏图信息技术股份有限公司 | 影像自动匀色处理方法及装置、电子设备、存储介质 |
-
2021
- 2021-09-02 CN CN202111024805.6A patent/CN113724165B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109903352A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-06-18 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 一种卫星遥感影像大区域无缝正射影像制作方法 |
CN109597074A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-04-09 | 中国测绘科学研究院 | 一种sar影像几何定位参数校正方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113724165A (zh) | 2021-11-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Filipponi | Sentinel-1 GRD preprocessing workflow | |
Gruszczyński et al. | Comparison of low-altitude UAV photogrammetry with terrestrial laser scanning as data-source methods for terrain covered in low vegetation | |
KR101165523B1 (ko) | 다중 소스의 지리 정보를 이용한 지리공간 모델링 시스템 및 관련 방법 | |
JP4425983B1 (ja) | 日射量の評価方法および評価装置 | |
KR101580585B1 (ko) | 전정색영상과 적외선영상의 융합 방법 및 장치 | |
CN108765488B (zh) | 一种基于阴影的高分辨率遥感影像建筑物高度估测方法 | |
CN108132220B (zh) | 林区机载推扫式高光谱影像的brdf归一化校正方法 | |
CN102024260B (zh) | 基于局部Gamma拟合的活动轮廓SAR图像分割方法 | |
Long et al. | Accuracy assessment of coastal topography derived from UAV images | |
Tran et al. | A geomorphology-based approach for digital elevation model fusion–case study in Danang city, Vietnam | |
CN116245757B (zh) | 多模态数据的多场景通用性遥感影像云修复方法和系统 | |
WO2010127140A2 (en) | High-resolution wind measurements for offshore wind energy development | |
CN111402162A (zh) | 卫星遥感图像的晴空数据集处理方法 | |
CN114331851B (zh) | 基于dem数据生成仿真机载火控雷达sar图像的方法 | |
Kiran et al. | Sentinel-1 SAR data preparation for extraction of flood footprints-A case study | |
CN113724165B (zh) | 合成孔径雷达镶嵌影像匀色处理方法 | |
CN113702933A (zh) | 一种合成孔径雷达辐射定标方法及装置 | |
CN117409320A (zh) | 一种基于卫星遥感的流域洪水监测方法、系统及存储介质 | |
Wang et al. | An improved SAR radiometric terrain correction method and its application in polarimetric SAR terrain effect reduction | |
CN108985154B (zh) | 基于影像聚集度的小尺寸地物亚像元定位方法和系统 | |
Nasirzadehdizaji et al. | Flood mapping and permanent water bodies change detection using Sentinel SAR data | |
CN114677401A (zh) | 一种基于极化雷达自身影像特征的水体提取方法及系统 | |
Ma et al. | A global product of fine-scale urban building height based on spaceborne lidar | |
Jang et al. | Land Use and Land Cover Mapping from Kompsat-5 X-band Co-polarized Data Using Conditional Generative Adversarial Network | |
CN109086655B (zh) | 基于对称初始化和聚集度优化的亚像元定位方法和系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |