CN114706075A - 一种毫米波近场sar图像旁瓣抑制方法、设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明请求保护一种毫米波近场SAR图像旁瓣抑制方法、设备及存储介质，属毫米波合成孔径雷达成像领域。首先对毫米波雷达接收的数据进行成像处理后得到的SAR图像数据分为实部和虚部分别运用Symlet基函数进行小波变换分解，得到八个小波子通道数据。对各小波子通道数据每一像素点的模值和邻近的两个像素点的模值计算出加权因子，然后引进了一个约束因子，将加权因子与约束因子进行比较，判断该像素点是否为主瓣，根据比较结果给出像素输出值。最后将各子通道旁瓣抑制后的数据进行小波重构得到新的实部和虚部数据，再进行合成最终的旁瓣抑制输出图像。本发明能更好的抑制SAR图像旁瓣，减小主瓣宽度，提高了对SAR图像的分辨力，得到更高质量的SAR图像。

Description

一种毫米波近场SAR图像旁瓣抑制方法、设备及存储介质
技术领域
本发明属于雷达成像技术领域技术领域，涉及一种毫米波近场SAR(syntheticaperture radar)图像旁瓣抑制算法。
背景技术
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。由于SAR成像系统在距离向和方位向的二维频域支持域范围有限，所以点目标在这个两个方向上的脉冲压缩响应均为Sinc函数。如果SAR成像场景中包含很多强目标点，在这种情况下，强目标点的旁瓣很容易致使弱目标点发生畸变，从而影响了SAR系统对弱目标点的检测能力，降低了SAR图像质量，所以SAR图像旁瓣抑制技术一直是提高SAR图像质量和分辨率的关键技术之一。
传统的旁瓣抑制技术主要是通过固定的窗函数加权来实现的，但是在抑制旁瓣的同时却导致了主瓣的展宽，所以旁瓣的降低是以展宽主瓣，即降低图像的分辨率为代价的。SVA是根据图像的每一像素点的数据自适应的计算出加权系数，即加权系数随着不同的像素点而发生变化的，这种方法不仅有效的抑制旁瓣，而且保留了主瓣的宽度。广大研究者提出了许多SAR图像的旁瓣抑制方法。现有的SAR旁瓣抑制方法主要可分为三类：频域加窗旁瓣抑制方法、双重变迹旁瓣抑制方法和空间变迹旁瓣抑制方法。
1.频域加窗旁瓣抑制方法
频域加窗方法也称为频域加权法，是传统的SAR旁瓣抑制方法之一。这类方法在SAR原始回波数据经过信号匹配滤波后进行加窗处理，并通过固定的加权函数进行幅度加权。
SAR成像系统的点扩散函数(冲击响应函数)是一个复数表达式对于同一个加权函数，点扩散函数是一个sinc函数，其旁瓣电平峰值位于主瓣电平峰值下面13dB处，所以频域加窗方法一般先通过傅里叶变换将SAR图像数据变换到频域，然后在频域采用加权函数来平滑频谱，从而降低主瓣能量的泄漏。
2.双重变迹旁瓣抑制方法
双重变迹(Dual Apodization，DA)旁瓣抑制方法属于非线性的加权方法，该类方法主要思想为在成像过程中分别利用矩形窗和其它加权窗得到两幅不同加权处理后的图像，然后取两幅图像中较小的幅值作为该采样点最终的输出幅值。通过该类方法进行旁瓣抑制后，主瓣不会展宽，但由于采用其他加权窗处理后的图像的主瓣采样点的幅值会小于矩形窗处理后图像的第一旁瓣幅值，从而导致第一峰值旁瓣提前出现，影响了旁瓣抑制效果。复数双重变迹(Complex Dual Apodization，CDA)旁瓣抑制方法在DA的基础上利用矩形窗和hanning窗加权处理后对应采样点旁瓣数据符号相反的性质来进行旁瓣抑制。多重变迹(Multi-Apodization，MA)旁瓣抑制方法根据DA方法的思想将原来两个加权窗的情况扩展到通过使用多个加权窗处理后的图像进行采样点幅度的选择，该类方法较DA方法能够进一步提高旁瓣抑制的效果，但随着加权函数的增加，每个加权函数都要进行一次加权处理得到加权图像来进行比较输出最优值，运算量随之不断增加，从而降低了旁瓣抑制的运行效率。
3.空间变迹旁瓣抑制方法
空间变迹是一种基于余弦类频域加权的非线性加权方法，该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，可以在不损失图像分辨率的同时有效地抑制旁瓣电平。该方法是在DA旁瓣抑制方法和CDA旁瓣抑制方法的基础上提出的。普通的SVA方法需要图像方位向和距离向的采样率都为整数倍的奈奎斯特采样率。
随着旁瓣抑制技术的发展，最近几年，为了获得具有低旁瓣脉冲响应的SAR图像，研究学者们提出了很多抑制旁瓣的方法，主要方法已详细说明，这些方法可以分为两类∶第一类概括为通过使用线性加权方法来抑制旁瓣，但在降低旁瓣的同时却导致了主瓣的展宽，分辨率的降低，由于线性加权方法的局限性，所以应用的并不是很广泛；第二类是采用非线性加权的方法降低旁瓣，该算法是以维持原始SAR图像分辨率不变的情况下降低旁瓣。空间变迹法(SVA)是最经典的方法之一，它是采用非线性的处理的方法，根据SAR图像中当前像素点的值与邻近像素点的值白适应的计算加权系数，也就是说，加权系数会随着主副瓣的不同而做相应的变换，该方法不仅保留的主瓣的宽度，同时也将旁瓣抑制到了一定的水平。本发明将小波变换与改进的空间变迹算法相结合，可以不损失分辨率而有效抑制旁瓣。
经过检索，申请公开号CN105699947A，一种SAR图像旁瓣抑制方法。本发明利用通过原图像与加窗后图像的比较，能够很好的提高识别目标的准确率。同时，对成像区域进行分块，不同的区域采用不同的参考标准，还能够很好的校正距离徙动等因素导致的脉冲响应变形。这使得在效抑制旁瓣的同时保持主瓣宽度不变。此外,在本发明的整个实施过程都只是涉及一些简单的算术运算,不涉及求逆、特征分解等复杂运算,因此本发明实现也很简单。
该发明是通过对成像区域划分，不同的区域采用不同的参考标准，能够达到那很好的旁瓣抑制效果呢，但是对所划分区域的边缘参考标准的选择将会影响边缘位置旁瓣抑制的效果。本发明所采用的小波变换与改进的空间变迹算法相结合的方法能有效解决上述问题。
申请公开号CN113296097A，一种SAR图像旁瓣抑制方法，通过设置一系列缩放比，并按该比例缩放原图像；然后采用SVA方法处理缩放后的图像，并计算SVA方法处理后图像的复信号峰度；最后查找复信号峰度值的最大值，并确定对应的缩放比，该缩放比对应的SVA方法处理后的图像即为旁瓣抑制结果。采用本方法能够可以有效克服SVA方法不能适用于某些SAR图像的缺点，极大地提高了SVA方法的适用性。该专利所述方法对SAR图像进行缩放时，重采样方法采用了双三次插值方法，该方法会增加算法运算的复杂度，使得对SAR图像处理的时间较长，对于像素较高的SAR图像来说，算法复杂度越高和运行时间越长，投入实际设备生产时会增加设备成本。本发明只需要对SAR图像通过小波变换候再对各部分进行处理，只是涉及一些简单的算术运算,不涉及插值等复杂运算,因此本发明算法复杂度较低，运行时间短，图像处理效率高。
发明内容
本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种毫米波近场SAR图像旁瓣抑制方法、设备及存储介质。本发明的技术方案如下：
一种毫米波近场SAR图像旁瓣抑制方法，其包括以下步骤：
对毫米波雷达接收的数据进行成像处理得到SAR毫米波近场图像；所述SAR图像数据分为实部图像数据和虚部图像数据；
分别运用Symlet基函数对实部图像数据和虚部图像数据进行小波变换分解，得到八个小波子通道数据；对各小波子通道数据每一像素点的模值和邻近的两个像素点的模值计算出加权因子，然后引进了一个约束因子，将加权因子与约束因子进行比较，根据不同的比较结果，判断该像素点是否为主瓣，根据比较结果给出像素输出值；
将各子通道旁瓣抑制后的数据进行小波重构得到新的实部和虚部数据，再对新的实部和虚部数据进行合成最终的旁瓣抑制输出图像。
进一步的，所述对毫米波雷达接收的数据是采用距离徙动算法进行成像处理得到SAR毫米波近场图像，所述SAR毫米波近场图像是二维的复数点目标图像，距离徙动算法具体包括：对接受到的回波数据进行傅里叶变换；将傅里叶变换后的数据乘以匹配滤波函数，实现一致聚焦的目的；然后进行Stolt插值，将不均匀数据转换到均匀的频率域中；插值后的数据做逆傅里叶变换，得到SAR毫米波近场图像。
进一步的，所述分别运用Symlet基函数对实部图像和虚部图像进行小波变换分解，得到八个小波子通道数据，具体包括：
将一个M×N的SAR图像分成实部数据和虚部数据两部分进行二维小波分解，M、N分别表示：M为方位向图像数据维度大小；N为距离向数据维度大小，得到八个子通道，分别为实部的低频子通道LL1、水平高频子通道HL1、垂直高频子通道LH1和对角高频子通道HH1，以及虚部的低频子通道LL2、水平高频子通道HL2、垂直高频子通道LH2和对角高频子通道HH2，二维小波分解使用Symlet小波基函数，即，近似对称的紧支集正交小波。
进一步的，对于实部二维小波分解后的低频子通道得到的数据ILL(n)，计算每个像素点的方位向和距离向权值，具体包括：
(1)计算方位向旁瓣抑制后的实部图像ILL1；
(2)计算方位向旁瓣抑制后的实部图像对应得距离向像素点ILL2；
将每个像素点的权值与约束因子进行比较，得到方位向和距离向旁瓣抑制后的图像像素点，用所有方位向和距离向旁瓣抑制后的实部图像像素点组成方位向和距离向旁瓣抑制后的实部图像；将方位向和距离向旁瓣抑制后的实部图像跟方位向和距离向旁瓣抑制后的虚部图像合成最终的SAR图像。
进一步的，所述计算方位向旁瓣抑制后的实部图像ILL1，具体包括：
计算实部图像ILL的每个像素点ILL(m,n)对应的方位向权值wLL1(m,n)，m为方位向坐标，1≤m≤M，n为距离向坐标，1≤n≤N；将实部图像ILL的每个像素点ILL(m,n)对应的方位向权值wLL1(m,n)与约束因子β进行比较，得到方位向旁瓣抑制后的实部图像像素点ILL1(m,n)：
如果-β≤wLL1(m,n)≤β，则ILL1(m,n)＝0；
如果wLL1(m,n)>β，则ILL1(m,n)＝ILL(m,n)-β[|ILL(m-1,n)|+|ILL(m+1,n)|]；
如果wLL1(m,n)<-β，则ILL1(m,n)＝ILL(m,n)+β[|ILL(m-1,n)|+|ILL(m+1,n)|]；
用所有方位向旁瓣抑制后的实部图像像素点ILL1(m,n)组成方位向旁瓣抑制后的实部图像ILL1。
进一步的，所述计算方位向旁瓣抑制后的实部图像对应得距离向像素点ILL2，具体包括：
计算方位向旁瓣抑制后的实部图像ILL1的每个像素点ILL1(m,n)对应的距离向权值wLL2(m,n)，将方位向旁瓣抑制后的实部图像ILL1的每个像素点ILL1(m,n)对应的距离向权值wLL2(m,n)与约束因子β进行比较，得到距离向旁瓣抑制后的实部图像像素点ILL2(m,n)：
如果β≤wLL2(m,n)≤β,则ILL2(m,n)＝0；
如果wLL2(m,n)>β，则ILL2(m,n)＝ILL1(m,n)-β[|ILL1(m-1,n)|+|ILL1(m+1,n)|]；
如果wLL2(m,n)<-β，则ILL2(m,n)＝ILL1(m,n)+β[|ILL1(m-1,n)|+|ILL1(m+1,n)|]；
用所有距离向旁瓣抑制后的实部图像像素点ILL2(m,n)组成距离向旁瓣抑制后的实部图像ILL2。
进一步的，所述约束因子β＝1.125。
进一步的，所述毫米波雷达采用的是77GHz毫米波雷达。
一种基于毫米波近场SAR图像旁瓣抑制方法的设备，其包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，所述输入设备执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
一种计算机可读存储介质，其所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如任一项所述的方法。
本发明的优点及有益效果如下：
本发明和传统的空间变迹方法相比，本发明结合小波变换与改进的空间变迹算法，在提高SAR图像的分辨力的同时，能够进一步有效抑制SAR图像的旁瓣。
本发明和传统的空间变迹方法相比，本发明结合小波变换与改进的空间变迹算法，在提高SAR图像的分辨力的同时，能够进一步有效抑制SAR图像的旁瓣。本发明运用Symlet基函数对实部图像和虚部图像进行小波变换分解，Symlet基函数的支撑范围具备较好的正则性。该小波与dbN小波相比，在连续性、支集长度、滤波器长度等方面与dbN小波一致，但symN小波具有更好的对称性，采用Symlet基函数一定程度上能够减少对图像进行分析和重构时的相位失真。通过小波变换后的图像再进行SVA处理之后，会大大减小算法复杂度，且不影响图像分辨率，能够得到更好的SAR图像。
附图说明
图1是本发明提供优选实施例的实现流程图；
图2是点目标通过距离徙动算法的成像图；
图3点目标通过本发明所示旁瓣抑制方法处理的成像图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。
本发明解决上述技术问题的技术方案是：
照图1～图3，一种毫米波近场SAR图像旁瓣抑制方法，包括3个步骤，具体为：
步骤一：一个M×N复数图像实部和虚部的小波分解
经过距离徙动算法成像之后得到二维的复数点目标图像分成实部数据和虚部数据两部分进行二维小波分解，得到八个子通道，分别为实部的低频子通道LL1、水平高频子通道HL1、垂直高频子通道LH1和对角高频子通道HH1，以及虚部的低频子通道LL2、水平高频子通道HL2、垂直高频子通道LH2和对角高频子通道HH2。二维小波分解使用Symlet(symN)小波基函数，即，近似对称的紧支集正交小波；
步骤二：二维小波子通道的改进SVA旁瓣抑制方法
以实部二维小波分解后的低频子通道得到的数据ILL(n)为例计算每个像素点的方位向和距离向权值，并设定约束因子β＝1.125：
(3)计算方位向旁瓣抑制后的实部图像ILL1
计算实部图像ILL的每个像素点ILL(m,n)对应的方位向权值wLL1(m,n)，m为方位向坐标，1≤m≤M，n为距离向坐标，1≤n≤N；将实部图像ILL的每个像素点ILL(m,n)对应的方位向权值wLL1(m,n)与约束因子β进行比较，得到方位向旁瓣抑制后的实部图像像素点ILL1(m,n)：
如果-β≤wLL1(m,n)≤β，则ILL1(m,n)＝0；
如果wLL1(m,n)>β，则ILL1(m,n)＝ILL(m,n)-β[|ILL(m-1,n)|+|ILL(m+1,n)|]；
如果wLL1(m,n)<-β，则ILL1(m,n)＝ILL(m,n)+β[|ILL(m-1,n)|+|ILL(m+1,n)|]。
用所有方位向旁瓣抑制后的实部图像像素点ILL1(m,n)组成方位向旁瓣抑制后的实部图像ILL1；
(4)计算方位向旁瓣抑制后的实部图像对应得距离向像素点ILL2
计算方位向旁瓣抑制后的实部图像ILL1的每个像素点ILL1(m,n)对应的距离向权值wLL2(m,n)。将方位向旁瓣抑制后的实部图像ILL1的每个像素点ILL1(m,n)对应的距离向权值wLL2(m,n)与约束因子β进行比较，得到距离向旁瓣抑制后的实部图像像素点ILL2(m,n)：
如果β≤wLL2(m,n)≤β,则ILL2(m,n)＝0；
如果wLL2(m,n)>β，则ILL2(m,n)＝ILL1(m,n)-β[|ILL1(m-1,n)|+|ILL1(m+1,n)|]；
如果wLL2(m,n)<-β，则ILL2(m,n)＝ILL1(m,n)+β[|ILL1(m-1,n)|+|ILL1(m+1,n)|]。
用所有距离向旁瓣抑制后的实部图像像素点ILL2(m,n)组成距离向旁瓣抑制后的实部图像ILL2。
将每个像素点的权值与约束因子进行比较，得到方位向和距离向旁瓣抑制后的图像像素点。用所有方位向和距离向旁瓣抑制后的实部图像像素点组成方位向和距离向旁瓣抑制后的实部图像；将方位向和距离向旁瓣抑制后的实部图像跟方位向和距离向旁瓣抑制后的虚部图像合成最终的SAR图像。
步骤三：合成最终的SAR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，将实部和虚部组合成基于改进的小波变换SVA旁瓣抑制后的复数图像。
本发明的效果可通过以下仿真进一步说明：
(1)仿真条件
台式计算机的参数如下：内存：8GB；处理器：Intel(R)Core(TM)i5-9500 CPU@3.00GHz；操作系统为Windows10旗舰版64位操作系统，仿真平台为Matlab2020b。
(2)评价指标
SAR图像旁瓣抑制效果的评价分为主观和客观两个方面。在主观上评价一幅SAR图像旁瓣抑制效果的优劣主要是通过人眼的视觉特性来衡量，图像质量好，感觉清晰则旁瓣抑制效果好，反之效果则差；在客观上评价一幅SAR图像旁瓣抑制效果，可以从冲激响应宽度跟峰值旁瓣比两个参数来比较。其中，冲激响应宽度(Impulse Response Width，IRW)是指冲激响应的3dB主瓣宽度，它可以反映成像系统分辨率；峰值旁瓣比(Peak Side-lobeRatio,PSLR)是指最大旁瓣与主瓣的峰值强度之比，如果计算求得的PSLR越小，说明主瓣的峰值强度越大，旁瓣的峰值轻度较小，那么所成的图像效果也就越好。
(3)仿真结果
图2至图3是利用本发明一具体实施方式进行仿真实验的处理结果，根据下表参数分别对单点跟多点目标进行仿真实验：
Figure BDA0003536737670000101
图2是仿真实验中运用距离徙动算法对近场单点目标以及多点目标进行成像处理的结果图。图3是通过本发明所示旁瓣抑制方法进行旁瓣抑制处理之后的图像。通过计算IRW跟PLSR两个参数，具体参数结果如下表所示，从表中可以看出本发明在不损害分辨率的同时有明显的旁瓣抑制效果。
Figure BDA0003536737670000102
Figure BDA0003536737670000111
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (10)

1.一种毫米波近场SAR图像旁瓣抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：
对毫米波雷达接收的数据进行成像处理得到SAR毫米波近场图像；所述SAR图像数据分为实部图像数据和虚部图像数据；
分别运用Symlet基函数对实部图像数据和虚部图像数据进行小波变换分解，得到八个小波子通道数据；对各小波子通道数据每一像素点的模值和邻近的两个像素点的模值计算出加权因子，然后引进了一个约束因子，将加权因子与约束因子进行比较，根据不同的比较结果，判断该像素点是否为主瓣，根据比较结果给出像素输出值；
将各子通道旁瓣抑制后的数据进行小波重构得到新的实部和虚部数据，再对新的实部和虚部数据进行合成最终的旁瓣抑制输出图像。
2.根据权利要求1所述的一种毫米波近场SAR图像旁瓣抑制方法，其特征在于，所述对毫米波雷达接收的数据是采用距离徙动算法进行成像处理得到SAR毫米波近场图像，所述SAR毫米波近场图像是二维的复数点目标图像，距离徙动算法具体包括：
对接受到的回波数据进行傅里叶变换；将傅里叶变换后的数据乘以匹配滤波函数，实现一致聚焦的目的；然后进行Stolt插值，将不均匀数据转换到均匀的频率域中；插值后的数据做逆傅里叶变换，得到SAR毫米波近场图像。
3.根据权利要求1所述的一种毫米波近场SAR图像旁瓣抑制方法，其特征在于，所述分别运用Symlet基函数对实部图像和虚部图像进行小波变换分解，得到八个小波子通道数据，具体包括：
将一个M×N的SAR图像分成实部数据和虚部数据两部分进行二维小波分解，M为方位向图像数据维度大小；N为距离向数据维度大小，得到八个子通道，分别为实部的低频子通道LL1、水平高频子通道HL1、垂直高频子通道LH1和对角高频子通道HH1，以及虚部的低频子通道LL2、水平高频子通道HL2、垂直高频子通道LH2和对角高频子通道HH2，二维小波分解使用Symlet小波基函数，即，近似对称的紧支集正交小波。
4.根据权利要求3所述的一种毫米波近场SAR图像旁瓣抑制方法，其特征在于，对于实部二维小波分解后的低频子通道得到的数据ILL(n)，计算每个像素点的方位向和距离向权值，具体包括：
(1)计算方位向旁瓣抑制后的实部图像ILL1；
(2)计算方位向旁瓣抑制后的实部图像对应得距离向像素点ILL2；
将每个像素点的权值与约束因子进行比较，得到方位向和距离向旁瓣抑制后的图像像素点，用所有方位向和距离向旁瓣抑制后的实部图像像素点组成方位向和距离向旁瓣抑制后的实部图像；将方位向和距离向旁瓣抑制后的实部图像跟方位向和距离向旁瓣抑制后的虚部图像合成最终的SAR图像。
5.根据权利要求4所述的一种毫米波近场SAR图像旁瓣抑制方法，其特征在于，所述计算方位向旁瓣抑制后的实部图像ILL1，具体包括：
计算实部图像ILL的每个像素点ILL(m,n)对应的方位向权值wLL1(m,n)，m为方位向坐标，1≤m≤M，n为距离向坐标，1≤n≤N；将实部图像ILL的每个像素点ILL(m,n)对应的方位向权值wLL1(m,n)与约束因子β进行比较，得到方位向旁瓣抑制后的实部图像像素点ILL1(m,n)：
如果-β≤wLL1(m,n)≤β，则ILL1(m,n)＝0；
如果wLL1(m,n)>β，则ILL1(m,n)＝ILL(m,n)-β[|ILL(m-1,n)|+|ILL(m+1,n)|]；
如果wLL1(m,n)<-β，则ILL1(m,n)＝ILL(m,n)+β[|ILL(m-1,n)|+|ILL(m+1,n)|]；
用所有方位向旁瓣抑制后的实部图像像素点ILL1(m,n)组成方位向旁瓣抑制后的实部图像ILL1。
6.根据权利要求5所述的一种毫米波近场SAR图像旁瓣抑制方法，其特征在于，所述计算方位向旁瓣抑制后的实部图像对应得距离向像素点ILL2，具体包括：
计算方位向旁瓣抑制后的实部图像ILL1的每个像素点ILL1(m,n)对应的距离向权值wLL2(m,n)，将方位向旁瓣抑制后的实部图像ILL1的每个像素点ILL1(m,n)对应的距离向权值wLL2(m,n)与约束因子β进行比较，得到距离向旁瓣抑制后的实部图像像素点ILL2(m,n)：
如果β≤wLL2(m,n)≤β,则ILL2(m,n)＝0；
如果wLL2(m,n)>β，则ILL2(m,n)＝ILL1(m,n)-β[|ILL1(m-1,n)|+|ILL1(m+1,n)|]；
如果wLL2(m,n)<-β，则ILL2(m,n)＝ILL1(m,n)+β[|ILL1(m-1,n)|+|ILL1(m+1,n)|]；
用所有距离向旁瓣抑制后的实部图像像素点ILL2(m,n)组成距离向旁瓣抑制后的实部图像ILL2。
7.根据权利要求6所述的一种毫米波近场SAR图像旁瓣抑制方法，其特征在于，所述约束因子β＝1.125。
8.根据权利要求5所述的一种毫米波近场SAR图像旁瓣抑制方法，其特征在于，所述毫米波雷达采用的是77GHz毫米波雷达。
9.一种基于毫米波近场SAR图像旁瓣抑制方法的设备，其特征在于，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，所述输入设备执行如权利要求1-8任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-8任一项所述的方法。
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