CN117314795B - 一种利用背景数据的sar图像增强方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于近场合成孔径成像图优化显示技术领域，具体涉及一种利用背景数据的SAR图像增强方法。具体技术方案为：对环境背景SAR图像参数统计、目标SAR图像分层亮度增强、目标SAR图像数值范围约束、多层亮度增强图像融合、SAR图像素值调整等关键步骤，提高SAR成像图的对比度，实现对目标增强显示。

Description

一种利用背景数据的SAR图像增强方法
技术领域
本发明属于近场合成孔径成像图优化显示技术领域，具体涉及一种利用背景数据的SAR图像增强方法。
背景技术
合成孔径成像在目标检测应用中起到重要作用。在舰船、车辆、飞机等电大目标散射特性检测应用上，近场雷达散射截面能够直接反映目标电磁散射特性，进而实现对目标表面涂层性能的快速检测。通过合成孔径成像的方式，能够快速实现对探测目标表面雷达散射截面数据获取，并反演计算其表面涂层参数，为设备设计、生产、保养维护提供支持。
在近场SAR成像检查应用中，通常待测目标的雷达散射截面参数动态范围较小，但由于检查背景环境的不确定性，其散射截面数值动态范围可能较大或者与待检测目标散射截面值相差较大，导致SAR成像色图中颜色范围过大，目标被掩盖。本发明提出的方法，通过对含目标的SAR成像图中分层抑制背景，并图像融合和成像范围约束等步骤，实现对特定目标突出显示。
发明内容
本发明的目的在于克服SAR成像色图中颜色范围过大、目标被掩盖的不足，提供一种利用背景数据的SAR图像增强方法，能够稳定的获取近场目标成像图像。
为实现上述发明目的，本发明所采用的技术方案是：一种利用背景数据的SAR图像增强方法，包括如下步骤：
S1、背景SAR图像数值统计：利用像素最大值、像素最小值、像素均值及像素点个数量化背景SAR图像，并获取处理边界参数；
S2、目标SAR图像亮度调整：利用处理边界参数分别获取高亮度目标SAR图像和低亮度目标SAR图像；
S3、目标SAR图像数值范围设置：根据所观测特定目标雷达反射截面参数取值范围设置显示方位参数，分别获取高亮度SAR图像设置图和低亮度SAR图像设置图；
S4、目标SAR图像融合：分别设定高亮度SAR图像设置图和低亮度SAR图像设置图的融合权重，并由此计算融合SAR图像；
S5、目标反射截面数值校正：根据线性成像偏差对融合SAR图像进行像素值调整。
优选的，所述步骤S1背景SAR图像数据统计包括：
S101、从背景SAR图像中获取像素最大值/>、像素最小值/>、像素均值、像素点个数/>；所述像素最大值/>、像素最小值/>、像素均值/>采用dB表示；
S102、量化背景SAR图像像素数值，量化间隔，并且满足/>，量化计算方法为：
；
其中为向下取整计算；/>为背景SAR图像/>中任一像素取值，/>为经过量化计算得到量化背景SAR图像/>的像素值；
S103、统计量化背景SAR图像中各像素值比重/>，计算方法为：
；
其中，为量化背景SAR图像/>中像素取值为/>的点个数；
S104、获取处理边界参数，在量化背景SAR图像/>中，若某像素取值/>满足：
；
则；
否则：；
其中，为像素值/>所占的比重，其计算方法为：
。
优选的，所述步骤S2包括以下子步骤：
S201、读取包含目标的SAR图像，获取其行和宽像素点数量，分别记作为/>和，满足/>，SAR图像/>中像素最大值为/>，/>采用dB表示；
S202、获取高亮度目标SAR图像，计算方法为：
；
其中，为行列数量分别为/>和/>且矩阵元素为全1的矩阵，为步骤S104中获取的处理边界参数；
S203、获取低亮度目标SAR图像，计算方法为：
；
其中，为行列数量分别为/>和/>且矩阵元素为全1的矩阵，为步骤S101中获取的背景SAR图像像素均值参数。
优选的，所述步骤S3包括以下子步骤：
S301、根据所观测特定目标雷达反射截面参数取值范围，设置显示方位参数，采用dB表示；
S302、获取高亮度SAR图像设置图，对于高亮度目标SAR图像/>中任意一个像素点/>，/>，高亮度SAR图像设置图/>中对应像素值计算方法为：
如果，则
；
否则，如果，则
；
否则，
；
S303、获取低亮度SAR图像设置图，对于低亮度目标SAR图像/>中任意一个像素点/>，/>，低亮度SAR图像设置图/>中对应像素值计算方法为：
如果，则
；
否则，如果，则
；
否则，
。
优选的，所述步骤S4包括以下子步骤：
S401、设置高亮度SAR图像设置图和低亮度SAR图像设置图/>融合权重/>、/>，其中/>；
S402、融合图像的计算方法为：
。
优选的，所述步骤S5包括以下子步骤：
S501、成像偏差获取，将标准定标球作为特定待测目标，按上述步骤获取融合SAR图像，并读取定标球成像后的反射截面参数/>，定标球成像后理论反射截面参数为/>，则线性成像偏差/>为：
；
S502、对融合后SAR图像进行像素值调整，调整后的SAR图像为，调整计算方法为：
。
相应的，一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现所述的图像增强方法。
相应的，一种计算机可读介质，所述可读介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的图像增强方法。
本发明具有以下有益效果：
本发明设计了一套适用于常规环境下的近场目标合成孔径成像图像处理流程，通过对环境背景SAR图像参数统计、目标SAR图像分层亮度增强、目标SAR图像数值范围约束、多层亮度增强图像融合、SAR图像素值调整等关键步骤，提高SAR成像图的对比度，实现对目标增强显示。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
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、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。若未特别指明，实施例中所用的技术手段为本领域技术人员所熟知的常规手段。
如图1所示，本发明公开了一种利用背景数据的SAR图像增强方法，包括如下步骤：
S1、背景SAR图像数值统计：利用像素最大值、像素最小值、像素均值及像素点个数量化背景SAR图像，并获取处理边界参数。
具体地，所述步骤S1背景SAR图像数据统计包括：
S101、从背景SAR图像中获取像素最大值/>、像素最小值/>、像素均值、像素点个数/>；所述像素最大值/>、像素最小值/>、像素均值/>采用dB表示；
S102、量化背景SAR图像像素数值，量化间隔，并且满足/>，量化计算方法为：
；
其中为向下取整计算；/>为背景SAR图像/>中任一像素取值，/>为经过量化计算得到量化背景SAR图像/>的像素值；
S103、统计量化背景SAR图像中各像素值比重/>，计算方法为：
；
其中，为量化背景SAR图像/>中像素取值为/>的点个数；
S104、获取处理边界参数，在量化背景SAR图像/>中，若某像素取值/>满足：
；
则；
否则：；
其中，为像素值/>所占的比重，其计算方法为：
。
S2、目标SAR图像亮度调整：利用处理边界参数分别获取高亮度目标SAR图像和低亮度目标SAR图像。
具体地，目标SAR图像亮度分层增强，所述步骤S2包括以下步骤：
S201、读取包含目标的SAR图像，获取其行和宽像素点数量，分别记作为/>和，满足/>，SAR图像/>中像素最大值为/>，/>采用dB表示；
S202、获取高亮度目标SAR图像，计算方法为：
；
其中，为行列数量分别为/>和/>且矩阵元素为全1的矩阵，为步骤S104中获取的处理边界参数；
S203、获取低亮度目标SAR图像，计算方法为：
；
其中，为行列数量分别为/>和/>且矩阵元素为全1的矩阵，为步骤S101中获取的背景SAR图像像素均值参数。
S3、目标SAR图像数值范围设置：根据所观测特定目标雷达反射截面参数取值范围设置显示方位参数，分别获取高亮度SAR图像设置图和低亮度SAR图像设置图。
具体地，所述步骤S3包括以下子步骤：
S301、根据所观测特定目标雷达反射截面参数取值范围，设置显示方位参数，采用dB表示；该参数/>根据实际应用设置，对于近场SAR成像，该值通常小于20dB；
S302、获取高亮度SAR图像设置图，对于高亮度目标SAR图像/>中任意一个像素点/>，/>，高亮度SAR图像设置图/>中对应像素值计算方法为：
如果，则
；
否则，如果，则
；
否则，
；
S303、获取低亮度SAR图像设置图，对于低亮度目标SAR图像/>中任意一个像素点/>，/>，低亮度SAR图像设置图/>中对应像素值计算方法为：
如果，则
；
否则，如果，则
；
否则，
。
S4、目标SAR图像融合：分别设定高亮度SAR图像设置图和低亮度SAR图像设置图的融合权重，并由此计算融合SAR图像。
具体地，所述步骤S4包括以下子步骤：
S401、设置高亮度SAR图像设置图和低亮度SAR图像设置图/>融合权重/>、/>，其中/>；权重的设置与实际检测环境相关；
S402、融合图像的计算方法为：
。
S5、目标反射截面数值校正：根据线性成像偏差对融合SAR图像进行像素值调整。
具体地，所述步骤S5包括以下子步骤：
S501、成像偏差获取，将标准定标球作为特定待测目标，按上述步骤获取融合SAR图像，并读取定标球成像后的反射截面参数/>，定标球成像后理论反射截面参数为/>，则线性成像偏差/>为：
；
S502、对融合后SAR图像进行像素值调整，调整后的SAR图像为，调整计算方法为：
。
本发明还公开了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现所述的SAR图像增强方法。该实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA（个人数字助理）、PAD（平板电脑）、PMP（便携式多媒体播放器）、车载终端（例如车载导航终端）等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。
本发明还公开了一种计算机可读介质，所述可读介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如所述的SAR图像增强方法。本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图1所示的方法的程序代码。
需要说明的是，本公开的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
以上所述的实施例仅是对本发明的优选方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形、变型、修改、替换，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (7)

1.一种利用背景数据的SAR图像增强方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、背景SAR图像数值统计：利用像素最大值、像素最小值、像素均值及像素点个数量化背景SAR图像，并获取处理边界参数；
S2、目标SAR图像亮度调整：利用处理边界参数分别获取高亮度目标SAR图像和低亮度目标SAR图像；
S3、目标SAR图像数值范围设置：根据所观测特定目标雷达反射截面参数取值范围设置显示方位参数，分别获取高亮度SAR图像设置图和低亮度SAR图像设置图；
S4、目标SAR图像融合：分别设定高亮度SAR图像设置图和低亮度SAR图像设置图的融合权重，并由此计算融合SAR图像；
S5、目标反射截面数值校正：根据线性成像偏差对融合SAR图像进行像素值调整；
所述步骤S1背景SAR图像数据统计包括：
S101、从背景SAR图像中获取像素最大值/>、像素最小值/>、像素均值/>、像素点个数/>；所述像素最大值/>、像素最小值/>、像素均值/>采用dB表示；
S102、量化背景SAR图像像素数值，量化间隔，并且满足/>，量化计算方法为：
；
其中为向下取整计算；/>为背景SAR图像/>中任一像素取值，/>为经过量化计算得到量化背景SAR图像/>的像素值；
S103、统计量化背景SAR图像中各像素值比重/>，计算方法为：
；
其中，为量化背景SAR图像/>中像素取值为/>的点个数；
S104、获取处理边界参数，在量化背景SAR图像/>中，若某像素取值/>满足：
；
则；
否则：；
其中，为像素值/>所占的比重，其计算方法为：
。
2.根据权利要求1所述的一种利用背景数据的SAR图像增强方法，其特征在于：所述步骤S2包括以下子步骤：
S201、读取包含目标的SAR图像，获取其行和宽像素点数量，分别记作为/>和/>，满足/>，SAR图像/>中像素最大值为/>，/>采用dB表示；
S202、获取高亮度目标SAR图像，计算方法为：
；
其中，为行列数量分别为/>和/>且矩阵元素为全1的矩阵，/>为步骤S104中获取的处理边界参数；
S203、获取低亮度目标SAR图像，计算方法为：
；
其中，为行列数量分别为/>和/>且矩阵元素为全1的矩阵，/>为步骤S101中获取的背景SAR图像像素均值参数。
3.根据权利要求2所述的一种利用背景数据的SAR图像增强方法，其特征在于：所述步骤S3包括以下子步骤：
S301、根据所观测特定目标雷达反射截面参数取值范围，设置显示方位参数，采用dB表示；
S302、获取高亮度SAR图像设置图，对于高亮度目标SAR图像/>中任意一个像素点，/>，高亮度SAR图像设置图/>中对应像素值计算方法为：
如果，则
；
否则，如果，则
；
否则，
；
S303、获取低亮度SAR图像设置图，对于低亮度目标SAR图像/>中任意一个像素点，/>，低亮度SAR图像设置图/>中对应像素值计算方法为：
如果，则
；
否则，如果，则
；
否则，
。
4.根据权利要求3所述的一种利用背景数据的SAR图像增强方法，其特征在于：所述步骤S4包括以下子步骤：
S401、设置高亮度SAR图像设置图和低亮度SAR图像设置图/>融合权重/>、/>，其中；
S402、融合图像的计算方法为：
。
5.根据权利要求4所述的一种利用背景数据的SAR图像增强方法，其特征在于：所述步骤S5包括以下子步骤：
S501、成像偏差获取，将标准定标球作为特定待测目标，按上述步骤获取融合SAR图像，并读取定标球成像后的反射截面参数/>，定标球成像后理论反射截面参数为/>，则线性成像偏差/>为：
；
S502、对融合后SAR图像进行像素值调整，调整后的SAR图像为，调整计算方法为：
。
6.一种电子设备，其特征在于：包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一项所述的图像增强方法。
7.一种计算机可读介质，所述可读介质存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的图像增强方法。
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