CN117250608A - 一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法 - Google Patents

一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN117250608A
CN117250608A CN202311079170.9A CN202311079170A CN117250608A CN 117250608 A CN117250608 A CN 117250608A CN 202311079170 A CN202311079170 A CN 202311079170A CN 117250608 A CN117250608 A CN 117250608A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target
image
synthetic aperture
aperture radar
radar
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.)
Pending
Application number
CN202311079170.9A
Other languages
English (en)
Inventor
黄海风
程彦博
赖涛
欧鹏飞
张炬荣
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sun Yat Sen University
Original Assignee
Sun Yat Sen University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sun Yat Sen University filed Critical Sun Yat Sen University
Priority to CN202311079170.9A priority Critical patent/CN117250608A/zh
Publication of CN117250608A publication Critical patent/CN117250608A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/86—Combinations of radar systems with non-radar systems, e.g. sonar, direction finder
    • G01S13/867—Combination of radar systems with cameras
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
    • G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
    • G01S13/9021—SAR image post-processing techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G06T3/4038—Image mosaicing, e.g. composing plane images from plane sub-images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G06T3/4053—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting based on super-resolution, i.e. the output image resolution being higher than the sensor resolution
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • 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
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20212—Image combination
    • G06T2207/20221—Image fusion; Image merging

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

本发明公开了一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法，该方法包括：基于雷达脉冲信号获取目标地基合成孔径雷达图像；基于光学相机获取目标光学图像；根据异源图像融合算法对目标地基合成孔径雷达图像和目标光学图像进行融合，得到融合图像；根据融合图像确定目标点位置及目标点的雷达信息。通过使用本发明，能够区分处于地基合成孔径雷达最小分辨率单元内的多个目标，得到最小分辨单元内多个目标各自的距离向和方位向等雷达信息。本发明可广泛应用于图像融合技术领域。

Description

一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法
技术领域
本发明涉及图像融合技术领域，尤其涉及一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法。
背景技术
地基合成孔径雷达(Ground-based Synthetic Aperture Radar，简称GB-SAR)是一种基于合成孔径雷达技术的地基主动探测系统。它利用雷达系统产生的电磁波，以及接收系统接收和记录相干回波信号的特殊方式，将多次散射数据相干叠加，随着发送和接收发生在不同的时间，将它们映射到不同的位置，之后对接收的回波信号进行相关处理来获取地面目标表面物理形状、表面粗糙度、方向和位置等反射特性。与一般的合成孔径雷达(SAR)相比，GB-SAR可以有效地对地表形变与干扰因素进行区分，还可以实现实时成像和实时监测。但是由于合成孔径雷达的分辨率受制于脉冲带宽和合成孔径天线长度等因素，尤其是其方位向分辨率存在理论限制，所以对于最小分辨单元内的两个或者多个目标，它们在雷达上的成像会重合叠加，导致无法区分和读取相关信息。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法，能够区分处于地基合成孔径雷达最小分辨率单元内的多个目标，得到最小分辨单元内多个目标各自的距离向和方位向等雷达信息。
本发明所采用的第一技术方案是：一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法，包括以下步骤：
基于雷达脉冲信号获取目标地基合成孔径雷达图像；
基于光学相机获取目标光学图像；
根据异源图像融合算法对目标地基合成孔径雷达图像和目标光学图像进行融合，得到融合图像；
根据融合图像确定目标点位置及目标点的雷达信息。
进一步，所述基于雷达脉冲信号获取目标地基合成孔径雷达图像这一步骤，其具体包括：
接收地基合成孔径雷达发射的脉冲信号，得到回波信号；
对回波信号进行数据预处理，得到成像需求信号；
对成像需求信号进行二维压缩，得到二维信号数据；
对二维信号数据进行调幅，得到目标地基合成孔径雷达图像。
进一步，根据异源图像融合算法对目标地基合成孔径雷达图像和目标光学图像进行融合，得到融合图像这一步骤，其具体包括：
获取目标点的空间坐标、目标点在目标地基合成孔径雷达图像下的二维坐标和在目标光学图像下的二维坐标；
通过针孔相机模型计算目标点的空间坐标与目标点在目标光学图像下的二维坐标的对应关系，得到第一关系矩阵；
通过针孔相机模型计算目标点的空间坐标与目标点在目标地基合成孔径雷达图像下的二维坐标的对应关系，得到第二关系矩阵；
根据第一关系矩阵和第二关系矩阵对目标点在目标光学图像下的二维坐标和目标点在目标地基合成孔径雷达图像下的二维坐标进行关联，得到第三关系矩阵；
基于第三关系矩阵对目标地基合成孔径雷达图像和目标光学图像进行融合，得到融合图像。
通过该优选步骤，实现目标地基合成孔径雷达图像和目标光学图像中相同目标点的匹配。
进一步，所述根据异源图像融合算法对目标地基合成孔径雷达图像和目标光学图像进行融合，得到融合图像这一步骤，其具体包括：
对目标地基合成孔径雷达图像进行切割，得到若干目标地基合成孔径雷达子图；
计算目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像的中心经纬度信息，得到待融合图像；
计算待融合图像中的目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像的顶点经纬度信息；
基于顶点经纬度信息对目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像进行裁剪，得到重叠区域的目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像；
采用仿射变换方法对重叠区域的目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像进行配准得到同分辨率目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像；
对同分辨率目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像进行融合，得到融合子图；
对融合子图进行拼接还原，得到融合图像。
进一步，所述根据融合图像确定目标点位置及目标点的雷达信息这一步骤，其具体包括：
利用融合图像的高分辨率区分不同目标，得到不同目标的目标点位置；
基于目标点位置读取目标地基合成孔径雷达图像，得到目标点的雷达信息。
通过该优选步骤，将目标地基合成孔径雷达图像中最小分辨单元内的两个或者多个目标区分出来。
本发明方法、系统的有益效果是：本发明根据异源图像融合算法实现目标地基合成孔径雷达图像和目标光学图像中相同目标点的匹配，利用目标光学图像的高分辨率区分出不同目标，再利用相同位置的目标地基合成孔径雷达图像获取得到目标点的雷达信息，最终实现将目标地基合成孔径雷达图像中最小分辨单元内的两个或者多个目标区分出来。
附图说明
图1是本发明一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法的步骤流程图；
图2是本发明一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法的目标地基合成孔径雷达成像流程图；
图3是本发明一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法的实验场景图；
图4是本发明一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法的地基合成孔径雷达设备图；
图5是本发明一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法的角方方位向间隔放置目标地基合成孔径雷达图像；
图6是本发明一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法的角方方位向间隔放置目标光学图像；
图7是本发明一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法的角方方位向间隔放置融合图像；
图8是本发明一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法的角反距离向间隔放置目标地基合成孔径雷达图像；
图9是本发明一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法的角方距离向间隔放置目标光学图像；
图10是本发明一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法的角方距离向间隔放置融合图像；
图11是本发明一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法的距离向分辨率示意图；
图12是本发明一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法的方位向分辨率示意图。
具体实施方式
对于一个雷达系统，其最小分辨单元的大小被称为雷达分辨率，通常用距离向分辨率和方位向分辨率分别表示。雷达的最小分辨单元越小，则能够区分两个目标的最小距离就越小，能够分辨的目标也就越多。
在雷达图像中，当两个目标位于同一方位角内，但与雷达的距离不同时，二者被雷达区分出来的最小距离称为距离分辨率。即雷达距离分辨率定义为雷达分辨两个距离目标的能力；同一个雷达探测方向上，雷达能分辨的两个目标物之间的最小方位夹角即为方位向分辨率。
参照图11，可以发现，图中目标点1和2处于最小的距离分辨单位Δd中，因此无法被区分开来，而目标点3和4分别位于不同的距离分辨单元上，因此能够被区分出来，且Δd与频率有关，频率越大，则波长越短；参照图12，可以发现目标1和2可以被区分开，而目标3和4处于同一个最小方向向分辨单元内，因此就无法被区分开。
由于目标地基合成孔径雷达通常为非聚焦式合成孔径雷达，其真实的合成孔径长度为其中λ为雷达波长，R为探测距离，此时目标地基合成孔径雷达的方位分辨率为其中θ为目标与雷达中心法线的夹角，该角度通常较小，所以其分辨率可以近似为 因此目标地基合成孔径雷达中方位向分辨率不仅与雷达波长有关，而且与探测点与雷达的距离有关，这意味着即使降低波长，提高频率，当探测距离变远时目标地基合成孔径雷达的方位分辨率仍将不可避免地下降，即目标地基合成孔径雷达的方位分辨率存在理论限制，因此如何区分出最小分辨单元内的两个或者多个目标就成为一个亟待解决的问题。
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步的详细说明。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
如图1所示，本发明提供了一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法，该方法包括以下步骤：
S1、基于雷达脉冲信号获取目标地基合成孔径雷达图像；
具体地，地基合成孔径雷达成像原理是利用雷达发射的电磁波对目标进行扫描和接收反射回来的信号，通过信号处理和成像算法对目标进行成像分析的过程。对于合成孔径雷达来说，雷达发射一串脉冲信号，该信号在空气中传播并击中目标表面，目标会反射回一部分波，这部分波再通过接收天线接收回来。合成孔径雷达的核心思想是在雷达平台移动并发射一系列脉冲信号，将每次接收的回波信号叠加起来，像在一个巨大的天线上接收到回波信号一样处理。这样做的目的是通过扩展合成天线孔径，提高雷达系统的分辨率。与传统合成孔径雷达相似，地基合成孔径雷达是在地面上利用合成孔径天线，通过接收地面目标反射的电磁波信号产生二维雷达图像的技术。
参照图2，目标地基合成孔径雷达成像的基本流程主要包括：
S1.1、发射脉冲信号：地基合成孔径雷达发射脉冲信号，这些信号是以一定频率、幅度和相位特征发射的。
S1.2、接收回波信号：脉冲信号发射后，它们在地面目标处反射成回波信号，雷达接收到这些回波信号。
S1.3、数据预处理：数据预处理是对接收的信号进行一些信号处理的步骤，数据预处理包括了滤波、去斜校准、多普勒校正等，目的是让数据满足目标地基合成孔径雷达成像的要求。
S1.4、二维压缩：目标地基合成孔径雷达成像中的方位距离二维压缩是指通过对雷达接收信号的处理，将传输到雷达接收机的距离和方位信息从二维的信号数据中分离出来，从而得到二维空间中的物体的方位位置和距离信息。其中，方位向压缩是指雷达向地面发射的脉冲信号经过物体反射后返回，返回的信号经过接收机接收，并被数字化采样。采样率和脉冲宽度得到的样本数目与雷达最大测距有关，此时还不能将信号进行二维位置信息的处理。因此，将样本序列作为方位向的函数来处理，使用特定算法完成二次抽样滤波，以达到对方位向进行压缩的目的。距离向压缩是指通过把原始距离数据集合进行加窗、FFT等处理得到单个目标的距离、速度、运动方向等信息。雷达信号在接收时，包含回波信号从不同距离反射回来的多个信号成分。把这些分散在时间上的信号成分转换成距离上的单独的反射信号，称为距离向压缩。
S1.5、雷达成像：地基合成孔径雷达对上述的过程进行整理，得到了距离和方位信息，最后经过调幅后形成二维图像。
S2、基于光学相机获取目标光学图像；
具体地，光学相机应用光学成像原理将真实场景转化为图像，以便进行观测、测量和识别等操作。相较于地基合成孔径雷达成像，光学成像的可视化效果更好，其图像具有高分辨率、色彩明亮、对比度强和可靠稳定等特点。光学成像原理是指光线穿过物体，通过镜反射、聚焦形成的图像，具有放大镜作用，使得观察的目标能够在投影面上呈现出与实物相似的形状和大小。当平行光线射入透镜后，经过折射和聚焦成一个点，这个点成为物距；在透镜的另一端，光线从透镜中射出，分散开来，形成一个投影在成像面上的图像，这个图像就是成像。光线从物体上反射出来，经过透镜折射后会在焦点上交叉，然后继续在后面的媒介中传播，最终形成图像。这样，当透镜与投影面之间的距离被正确选择时，透镜就能够将图像投影到投影面上。通常我们使用的成像系统大多采用透镜或反射镜作为光学元件，通过精细设计和优化，可以使得成像系统对目标物体进行高质量、高分辨率的成像。
S3、根据异源图像融合算法对目标地基合成孔径雷达图像和目标光学图像进行融合，得到融合图像；
S3.1、获取目标点的空间坐标、目标点在目标地基合成孔径雷达图像下的二维坐标和在目标光学图像下的二维坐标；
具体地，在三维坐标系下目标点T的空间坐标为p＝(x0,y0,z0)T，其x方向的方向向量为a＝(a1,a2,a3)T，y方向的方向向量为b＝(b1,b2,b3)T；目标点在目标光学图像下的二维坐标为(x1,y1)T；目标点在目标地基合成孔径雷达图像下的二维坐标为(x2,y2)T。
S3.2、通过针孔相机模型计算目标点的空间坐标与目标点在目标光学图像下的二维坐标的对应关系，得到第一关系矩阵；
具体地，根据针孔相机模型，目标点的空间坐标与目标点在目标光学图像下的二维坐标存在以下联系：
其中，a表示x方向的参数，b表示y方向的参数，k表示变换参数，f表示相机镜头的焦距。
将上式简化，可以得到第一关系矩阵，其表达式如下：
其中，G1表示第一关系矩阵，a表示x方向的参数，b表示y方向的参数，k表示透视变换参数，f表示透镜的焦距。
S3.3、通过针孔相机模型计算目标点的空间坐标与目标点在目标地基合成孔径雷达图像下的二维坐标的对应关系，得到第二关系矩阵；
具体地，地基合成孔径雷达成像本质上也是二维相片，根据S3.2同理可以得到第二关系矩阵，其表达式如下：
其中，G2表示第二关系矩阵。
S3.4、根据第一关系矩阵和第二关系矩阵对目标点在目标光学图像下的二维坐标和目标点在目标地基合成孔径雷达图像下的二维坐标进行关联，得到第三关系矩阵；
具体地，由于第一关系矩阵和第二关系矩阵的目标点的空间坐标相同，因此，目标地基合成孔径雷达图像和目标光学图像之间的第三关系矩阵，其表达式如下：
其中，M表示第三关系矩阵，mij表示异源融合系数，可以设置控制点，读取控制点在目标地基合成孔径雷达图像和目标光学图像中的坐标，然后通过最小二乘估计计算得到。
S3.5、基于第三关系矩阵对目标地基合成孔径雷达图像和目标光学图像进行融合，得到融合图像。
具体地，通过第三关系矩阵对目标光学图像的不同目标点坐标进行匹配，在目标地基合成孔径雷达图像中找到对应目标点的坐标，直至目标光学图像中的目标点完全匹配完毕，得到融合图像。
S4、根据融合图像确定目标点位置及目标点的雷达信息；
具体地，利用融合图像的高分辨率区分不同目标，得到不同目标的目标点位置；基于目标点位置读取目标地基合成孔径雷达图像，得到目标点的雷达信息。
异源图像融合技术包括多种方法，如基于像素级、特征级、决策级等方法。其中，基于像素级的方法是最基础的融合方法，将两幅或多幅图像的像素点进行逐一加权平均，生成一幅新的均衡融合图像；基于特征级的异源图像融合技术是通过提取多幅源图像中的特征信息，融合得到一个具有更高质量的输出图像；基于决策级的异源图像融合技术是使用多个决策算法进行决策，例如贝叶斯统计和决策树等，然后将这些决策的结果进行融合，最终得到一个综合的决策结果。与最基础的像素级融合技术相比，基于特征级和决策级的方法，采用不同的计算方式或模型，可以更加精确和高效地进行异源图像融合，实现图像信息的完整性和准确性。
本发明具体实施提供另一种特征级异源图像融合方法，其具体包括：
对目标地基合成孔径雷达图像进行切割，得到若干目标地基合成孔径雷达子图；
计算目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像的中心经纬度信息，得到待融合图像；
计算待融合图像中的目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像的顶点经纬度信息；
基于顶点经纬度信息对目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像进行裁剪，得到重叠区域的目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像；
采用仿射变换方法对重叠区域的目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像进行配准得到同分辨率目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像；
对同分辨率目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像进行融合，得到融合子图；
对融合子图进行拼接还原，得到融合图像。
参照图3，为了验证本专利方法区分最小分辨单元内目标的能力，我们在实验场景布设一些角反，并让其中两个角反贴近放置；分别使用地基合成孔径雷达和光学相机成像，其中实验使用的地基合成孔径雷达为X波段探测雷达，如图4所示，带宽B为8GHz，波长λ为3.75×10-2m，此时地基合成孔径雷达的距离向分辨率为1.875cm，方位向分辨率为3cm左右。
首先对本方法区分方位向分辨单元内两个目标的效果进行验证，场景中间的两个角反方位向的间距为1.5厘米，此时处于地基合成孔径雷达的最小方位分辨单元内，对其进行目标地基合成孔径雷达成像如图5所示，由于两个角反方位向的间距在地基合成孔径雷达的最小方位分辨单元内，可以看到中间这两个目标在雷达图像上明显地重叠在一起成为一个目标，无法区分开来。
之后在雷达视线方向使用光学相机进行成像，如图6所示，由于光学相机具有较好的可视性，可以看到在光学图像中可以清晰地区分开这两个角反目标。
使用本方案的异源图像融合算法对目标地基合成孔径雷达图像和目标光学图像进行融合匹配，效果如图7所示，可以看到目标地基合成孔径雷达图像中重叠的部分借助目标光学图像实现了分辨，读取地基合成孔径雷达成像中对应的方位向信息，分别为-0.0545m和-0.0709m，计算得到方位向间距为0.0164m。通过实际测量，当地基合成孔径雷达俯仰角较小时两个角反目标之间的实际方位向距离为0.015m，与本方法监测得到的方位向数据差基本一致，百分比误差为9.3％。
接下来对本发明区分距离向分辨单元内两个目标的效果进行验证，将中间两个角反目标前后斜向放置，其前后距离向差距为1cm，对其进行地基合成孔径雷达成像，如图8所示，可以看到中间这两个目标在雷达图像上明显地重叠在一起成为一个目标，无法区分开来；接着对其进行光学成像，如图9所示，可以看到在光学图像中可以清晰地区分开这两个角反目标。
使用本方案的异源图像融合算法对目标地基合成孔径雷达图像和目标光学图像进行融合匹配，效果如图10所示，可以看到目标地基合成孔径雷达图像中重叠的部分借助目标光学图像实现了分辨，读取对应的中间两个角反的距离向信息进行效果验证，两个目标的距离向信息分别为4.357m和4.366m，计算得到距离向间距为0.009m。当地基合成孔径雷达俯仰角较小时两个角反距离向之间的实际测量距离为0.010m，此时百分比误差为10.0％。可以看到本方法监测的百分比误差均在允许的范围内，说明可以有效地区分出地基合成孔径雷达最小分辨单元内的目标。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (5)

1.一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于雷达脉冲信号获取目标地基合成孔径雷达图像；
基于光学相机获取目标光学图像；
根据异源图像融合算法对目标地基合成孔径雷达图像和目标光学图像进行融合，得到融合图像；
根据融合图像确定目标点位置及目标点的雷达信息。
2.根据权利要求1所述一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法，其特征在于，所述基于雷达脉冲信号获取目标地基合成孔径雷达图像这一步骤，其具体包括：
接收地基合成孔径雷达发射的脉冲信号，得到回波信号；
对回波信号进行数据预处理，得到成像需求信号；
对成像需求信号进行二维压缩，得到二维信号数据；
对二维信号数据进行调幅，得到目标地基合成孔径雷达图像。
3.根据权利要求1所述一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法，其特征在于，所述根据异源图像融合算法对目标地基合成孔径雷达图像和目标光学图像进行融合，得到融合图像这一步骤，其具体包括：
获取目标点的空间坐标、目标点在目标地基合成孔径雷达图像下的二维坐标和在目标光学图像下的二维坐标；
通过针孔相机模型计算目标点的空间坐标与目标点在目标光学图像下的二维坐标的对应关系，得到第一关系矩阵；
通过针孔相机模型计算目标点的空间坐标与目标点在目标地基合成孔径雷达图像下的二维坐标的对应关系，得到第二关系矩阵；
根据第一关系矩阵和第二关系矩阵对目标点在目标光学图像下的二维坐标和目标点在目标地基合成孔径雷达图像下的二维坐标进行关联，得到第三关系矩阵；
基于第三关系矩阵对目标地基合成孔径雷达图像和目标光学图像进行融合，得到融合图像。
4.根据权利要求1所述一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法，其特征在于，所述根据异源图像融合算法对目标地基合成孔径雷达图像和目标光学图像进行融合，得到融合图像这一步骤，其具体包括：
对目标地基合成孔径雷达图像进行切割，得到若干目标地基合成孔径雷达子图；
计算目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像的中心经纬度信息，得到待融合图像；
计算待融合图像中的目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像的顶点经纬度信息；
基于顶点经纬度信息对目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像进行裁剪，得到重叠区域的目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像；
采用仿射变换方法对重叠区域的目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像进行配准得到同分辨率目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像；
对同分辨率目标地基合成孔径雷达子图和目标光学图像进行融合，得到融合子图；
对融合子图进行拼接还原，得到融合图像。
5.根据权利要求1所述一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法，其特征在于，所述根据融合图像确定目标点位置及目标点的雷达信息这一步骤，其具体包括：
利用融合图像的高分辨率区分不同目标，得到不同目标的目标点位置；
基于目标点位置读取目标地基合成孔径雷达图像，得到目标点的雷达信息。
CN202311079170.9A 2023-08-25 2023-08-25 一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法 Pending CN117250608A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311079170.9A CN117250608A (zh) 2023-08-25 2023-08-25 一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311079170.9A CN117250608A (zh) 2023-08-25 2023-08-25 一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN117250608A true CN117250608A (zh) 2023-12-19

Family

ID=89127112

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311079170.9A Pending CN117250608A (zh) 2023-08-25 2023-08-25 一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117250608A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11629955B2 (en) Dual-resolution 3D scanner and method of using
US20220180537A1 (en) Radar-aided single image three-dimensional depth reconstruction
CN106248340B (zh) 一种基于三维超声成像技术的风洞模型3d冰形在线测量方法
CN111383285B (zh) 一种基于毫米波雷达与摄像机传感器融合标定方法及系统
CN102577349B (zh) 基于图像的表面追踪
EP2097715B1 (en) Three-dimensional optical radar method and device which use three rgb beams modulated by laser diodes, in particular for metrological and fine arts applications
US20180059247A1 (en) Method and arrangement for developing a three dimensional model of an environment
CN109859271B (zh) 一种水下摄像机与前视声纳的联合标定方法
CN107063117A (zh) 基于光场成像的水下激光同步扫描三角测距成像系统和方法
CN110750153A (zh) 一种无人驾驶车辆的动态虚拟化装置
CN114814758B (zh) 相机-毫米波雷达-激光雷达的联合标定方法、设备
US11692812B2 (en) System and method for measuring three-dimensional coordinates
CN111999744A (zh) 一种无人机多方位探测、多角度智能避障方法
CN114659635B (zh) 一种基于像面分割光场的光谱深度成像装置及方法
CN115824170A (zh) 一种摄影测量与激光雷达融合测量海洋波浪的方法
Negahdaripour Analyzing epipolar geometry of 2-D forward-scan sonar stereo for matching and 3-D reconstruction
WO2005100910A1 (ja) ３次元形状計測方法及びその装置
CN112598702A (zh) 一种基于合作信标的水下目标全自动识别与跟踪系统和方法
CN117250608A (zh) 一种区分地基合成孔径雷达最小分辨单元内多目标的方法
Jawad et al. Measuring object dimensions and its distances based on image processing technique by analysis the image using sony camera
CN113895482B (zh) 基于轨旁设备的列车测速方法及装置
US11997247B2 (en) Three-dimensional space camera and photographing method therefor
Rosenblum et al. 3D reconstruction of small underwater objects using high-resolution sonar data
JP6741154B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
Cheng et al. An Image Fusion-Based Multi-Target Discrimination Method in Minimum Resolution Cell for Ground-Based Synthetic Aperture Radar

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