CN112305538B - 一种合成孔径雷达图像旁瓣抑制处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及雷达图像处理技术领域,具体涉及一种合成孔径雷达图像旁瓣抑制处理方法,包括:获取合成孔径雷达单视复频域的第一图像数据;对第一图像数据进行处理得到第二图像数据和第三图像数据,第二图像数据和第三数据相比较得到第四图像数据;对第四图像数据进行处理得到第五图像数据和第六图像数据,第五图像数据与第六图像数据相比较得到最终图像数据。本发明能在不损失***分辨率的前提下,很好的抑制旁瓣电平,减少合成孔径雷达图像上的十字干扰,图像清晰度显著提高。
Description
技术领域
本发明涉及雷达图像处理技术领域,具体涉及一种合成孔径雷达图像旁瓣抑制处理方法。
背景技术
合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨率成像雷达,可以在能见度极低的气象条件下得到类似光学照相的高分辨雷达图像。利用雷达与目标的相对运动把尺寸较小的真实天线孔径用数据处理的方法合成一较大的等效天线孔径的雷达,也称综合孔径雷达。合成孔径雷达的特点是分辨率高,能全天候工作,能有效地识别伪装和穿透掩盖物。所得到的高方位分辨力相当于一个大孔径天线所能提供的方位分辨力。合成孔径雷达的首次使用是在20世纪50年代后期,装载在RB-47A和RB-57D战略侦察飞机上。经过近60年的发展,合成孔径雷达技术已经比较成熟,各国都建立了自己的合成孔径雷达发展计划,各种新型体制合成孔径雷达应运而生,在民用与军用领域发挥重要作用。
合成孔径雷达成像机理决定了合成孔径雷达成像处理后的数据旁瓣电平理论上都是-13dB,在此情况下,当强弱信号同时出现时,在SAR图像上极易出现十字干扰或引起相邻目标混叠现象,这不仅会影响SAR的图像质量,而且还会增大目标识别的难度,严重情况下甚至会导致误判(将两个目标误判为一个)现象的发生。
长期以来,SAR学术界通常采用直接加权降低旁瓣的方法来消除十字干扰。但该方法的明显缺陷在于:在降低旁瓣干扰的同时,却损失了***关键的分辨率指标,如果将旁瓣电平抑制到-20dB左右,***分辨率则会降低约20%。其结果是减少了十字干扰现象,但同时也降低了对目标的辩识能力,影响了SAR图像的最终应用。
可知现有的雷达图像处理技术还存在亟待改进的地方,其对旁瓣电平实现抑制的过程中导致了分辨率的降低,对最终的SAR图像应用造成不良影像因此必须提出一种合理的技术方案,对当前的雷达图像处理技术进行提高,以改善SAR图像最终的应用效果。
发明内容
为了克服上述内容中提到的现有技术存在的缺陷,本发明提供了一种合成孔径雷达图像旁瓣抑制处理方法,旨在通过距离向和方位向的汉宁加权处理,将初始图像数据进行提取和处理,最终在不损失分辨率的情况下,很好的抑制旁瓣电平,减少合成孔径雷达图像上的十字干扰,使图像的清晰度显著提高。
为了实现上述目的,本发明具体采用的技术方案是:
一种合成孔径雷达图像旁瓣抑制处理方法,包括:
获取合成孔径雷达单视复频域的第一图像数据;
对第一图像数据进行距离向汉宁加权处理,并将加权后图像数据的距离向转换为时域得到第二图像数据,再额外将第一图像数据距离向转换为时域得到第三图像数据,第二图像数据和第三数据相比较得到第四图像数据;
对第四图像数据进行方位向汉宁加权处理,并将加权后图像数据的方位向转换为时域得到第五图像数据,再额外将第四图像方位向转换为时域得到第六图像数据,第五图像数据与第六图像数据相比较得到最终图像数据。
上述公开的处理方法,利用了汉宁加权函数频谱的旁瓣与合成孔径雷达单视复图像信号频谱的旁瓣宽度一致,但幅值正好相反的特征,提供了一种能够抑制旁瓣电平且不损失分辨率的方法。该方法在脉冲主瓣宽度内取原信号值,以保证获得和原信号一样的分辨率;在脉冲主瓣宽度外,原信号和汉宁加权函数相互抵消,以保证获得较高的旁瓣电平。
进一步的,对第一图像进行的两种处理方式,目的在于得到第四图像数据。在得到第四图像数据时,分别比较第二图像数据和第三图像数据的实部、虚部,异号时取零,同号时取绝对值最小值,得到的新复数作为距离向旁瓣抑制处理后的第四图像数据。
进一步的,在获取第二图像数据时,采用如下具体可行的方案:在进行距离向汉宁加权处理时采用距离向汉宁加权函数为所述的将第一图像数据进行距离向加权,并将加权后数据距离向转换为时域,得到距离加权的距离向为时域且方位向为频域的第二图像数据,具体为X1(n,l)=IFFT{W(k)X(k,l)};其中X(k,l)为第一图像数据,k=1,2…Nr,Nr为数据X(k,l)在距离向的长度,l=1,2…Na,Na为数据在方位向的长度,X1(n,l)为第二图像数据。
再进一步,在获取第三图像数据时,采用如下具体可行的方案:所述的将第一图像数据距离向转换为时域得到第三图像数据,具体为X2(n,l)=IFFT{X(k,l)},其中X(k,l)为第一图像数据,k=1,2…Nr,Nr为数据X(k,l)在距离向的长度,l=1,2…Na,Na为数据在方位向的长度,X2(n,l)为第三图像数据。
获得第二图像数据和第三图像数据之后,通过对第二图像数据和第三图像数据的比较,可得到第四图像数据,具体采用如下可行的方案:所述的第二图像数据的实部和虚部分别为XR1(n,l)=real(X1(n,l)),XI1(n,l)=imag(X1(n,l));所述的第三图像数据的实部和虚部分别为XR2(n,l)=real(X2(n,l)),XI2(n,l)=imag(X2(n,l));
进行十进制大小比较,若XR1(n,l)与XR2(n,l)异号则XR(n,l)=0,若XR1(n,l)与XR2(n,l)同号则XR(n,l)=sgn{XR1(n,l)}·min{|XR1(n,l)|,|XR2(n,l)|},所述的XR(n,l)为经距离向旁瓣抑制后第四图像数据的实部数据;
进行十进制大小比较,若XI1(n,l)与XI2(n,l)异号则XI(n,l)=0,若XI1(n,l)与XI2(n,l)同号则取XI(n,l)=sgn{XI1(n,l)}·min{|XI1(n,l)|,|XI2(n,l)|},所述的XI(n,l)为经距离向旁瓣抑制后第四图像数据的虚部数据;
通过上述方法,即可得到经过距离向旁瓣抑制的第四图像数据,第四图像数据进行方位向的处理后,可得到最终所需的图像数据。
进一步的,对第四图像数据进行处理,得到第五图像数据和第六图像数据,通过第五图像数据和第六图像数据获取最终图像数据,具体如下:分别比较第五图像数据、第六图像数据的实部、虚部,异号时取零,同号时取绝对值最小值,得到的新复数作为距离向旁瓣抑制处理后的最终图像数据。
再进一步,处理第四图像数据,在进行方位向汉宁加权处理时采用方位向汉宁加权函数为将所述的第四图像数据进行方位向加权,并将加权后数据的方位向转为时域,得到距离向和方位向加权且距离向和方位向均为时域的第五图像数据,具体为x1(n,m)=IFFT{W(l)X(n,l)},其中X(n,l)为第四图像数据,l=1,2…Na,Na为数据在方位向的长度,X(n,l)为第四图像数据。
再进一步,获取第六图像数据时,所述的将第四图像数据方位向转换为时域,得到距离向加权、方位向为加权的距离和方位向均为时域的第六图像数据,具体为x2(n,m)=IFFT{X(n,l)}。
再进一步,将第五图像数据和第六图像数据进行处理以得到最终图像数据,具体采用如下可行的方案:所述的第五图像数据的实部和虚部分别为xR1(n,m)=real(x1(n,m)),xI1(n,m)=image(x1(n,m)),所述的第六图像数据的实部和虚部分别为xR2(n,m)=real(x2(n,m)),xI2(n,m)=image(x2(n,m));
进行十进制大小比较,若xR1(n,m)与xR2(n,m)异号则xR(n,m)=0,若xR1(n,m)与xR2(n,m)同号则xR(n,m)=sgn{xR1(n,m)}·min{|xR1(n,m)|,|xR2(n,m)|},所述的xR(n,m)为经方位向旁瓣抑制后最终图像数据的实部数据;
进行十进制大小比较,若xI1(n,m)与xI2(n,m)异号则xI(n,m)=0,若xI1(n,m)与xI2(n,m)同号则取xI(n,m)=sgn{xI1(n,m)}·min{|xI1(n,m)|,|xI2(n,m)|},所述的xI(n,m)为经方位向旁瓣抑制后最终图像数据的虚部数据;
与现有技术相比,本发明具有的有益效果是:
本发明提供的上述方法,能在不损失***分辨率的前提下,很好的抑制旁瓣电平,减少合成孔径雷达图像上的十字干扰,图像清晰度显著提高。本发明至少可以将旁瓣电平抑制到-30dB,甚至能将旁瓣电平抑制到-37dB。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅表示出了本发明的部分实施例,因此不应看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其它相关的附图。
图1为本发明的处理方法流程示意图。
图2为采用本发明公开的处理方法与现有技术处理效果对比图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明做进一步阐释。
在此需要说明的是,对于这些实施例方式的说明用于帮助理解本发明,但并不构成对本发明的限定。本文公开的特定结构和功能细节仅用于描述本发明的示例实施例。然而,可用很多备选的形式来体现本发明,并且不应当理解为本发明限制在本文阐述的实施例中。
实施例
本实施例针对现有技术中在降低旁瓣干扰的同时,却损失了***关键的分辨率指标,无法在减少十字干扰的同时保证分辨率的情况,提出一种新的图像旁瓣一直处理方法。
具体的,如图1所示,本实施例公开的一种合成孔径雷达图像旁瓣抑制处理方法,包括:
S01:获取合成孔径雷达单视复频域的第一图像数据;
S02:对第一图像数据进行距离向汉宁加权处理,并将加权后图像数据的距离向转换为时域得到第二图像数据,再额外将第一图像数据距离向转换为时域得到第三图像数据,第二图像数据和第三数据相比较得到第四图像数据;
S03:对第四图像数据进行方位向汉宁加权处理,并将加权后图像数据的方位向转换为时域得到第五图像数据,再额外将第四图像方位向转换为时域得到第六图像数据,第五图像数据与第六图像数据相比较得到最终图像数据。
上述公开的处理方法,利用了汉宁加权函数频谱的旁瓣与合成孔径雷达单视复图像信号频谱的旁瓣宽度一致,但幅值正好相反的特征,提供了一种能够抑制旁瓣电平且不损失分辨率的方法。该方法在脉冲主瓣宽度内取原信号值,以保证获得和原信号一样的分辨率;在脉冲主瓣宽度外,原信号和汉宁加权函数相互抵消,以保证获得较高的旁瓣电平。
对第一图像进行的两种处理方式,目的在于得到第四图像数据。在得到第四图像数据时,分别比较第二图像数据和第三图像数据的实部、虚部,异号时取零,同号时取绝对值最小值,得到的新复数作为距离向旁瓣抑制处理后的第四图像数据。
优选的,在获取第二图像数据时,采用如下具体可行的方案:在进行距离向汉宁加权处理时采用距离向汉宁加权函数为所述的将第一图像数据进行距离向加权,并将加权后数据距离向转换为时域,得到距离加权的距离向为时域且方位向为频域的第二图像数据,具体为X1(n,l)=IFFT{W(k)X(k,I)};其中X(k,l)为第一图像数据,k=1,2…Nr,Nr为数据X(k,l)在距离向的长度,l=1,2…Na,Na为数据在方位向的长度,X1(n,l)为第二图像数据,n=1,2…Nr1,Nr1为数据X1(n,l)在距离向的新长度。
在获取第三图像数据时,采用如下具体可行的方案:所述的将第一图像数据距离向转换为时域得到第三图像数据,具体为X2(n,l)=IFFT{X(k,l)},其中X(k,l)为第一图像数据,k=1,2…Nr,Nr为数据X(k,l)在距离向的长度,l=1,2…Na,Na为数据在方位向的长度,X2(n,l)为第三图像数据。
获得第二图像数据和第三图像数据之后,通过对第二图像数据和第三图像数据的比较,可得到第四图像数据,具体采用如下可行的方案:所述的第二图像数据的实部和虚部分别为XR1(n,l)=real(X1(n,l)),XI1(n,l)=imag(X1(n,l));所述的第三图像数据的实部和虚部分别为XR2(n,l)=real(X2(n,l)),XI2(n,l)=imag(X2(n,l));
进行十进制大小比较,若XR1(n,l)与XR2(n,l)异号则XR(n,l)=0,若XR1(n,l)与XR2(n,l)同号则XR(n,l)=sgn{XR1(n,l)}·min{|XR1(n,l)|,|XR2(n,l)|},所述的XR(n,l)为经距离向旁瓣抑制后第四图像数据的实部数据;
进行十进制大小比较,若XI1(n,l)与XI2(n,l)异号则XI(n,l)=0,若XI1(n,l)与XI2(n,l)同号则取XI(n,l)=sgn{XI1(n,l)}·min{|XI1(n,l)|,|XI2(n,l)|},所述的XI(n,l)为经距离向旁瓣抑制后第四图像数据的虚部数据;
通过上述方法,即可得到经过距离向旁瓣抑制的第四图像数据,第四图像数据进行方位向的处理后,可得到最终所需的图像数据。
对第四图像数据进行处理,得到第五图像数据和第六图像数据,通过第五图像数据和第六图像数据获取最终图像数据,具体如下:分别比较第五图像数据、第六图像数据的实部、虚部,异号时取零,同号时取绝对值最小值,得到的新复数作为距离向旁瓣抑制处理后的最终图像数据。
优选的,处理第四图像数据,在进行方位向汉宁加权处理时采用方位向汉宁加权函数为将所述的第四图像数据进行方位向加权,并将加权后数据的方位向转为时域,得到距离向和方位向加权且距离向和方位向均为时域的第五图像数据,具体为x1(n,m)=IFFT{W(l)X(n,l)},其中X(n,l)为第四图像数据,l=1,2…Na,Na为数据在方位向的长度,m=1,2…Na1,Na1为数据X1(n,m)在方位向的新长度。
获取第六图像数据时,所述的将第四图像数据方位向转换为时域,得到距离向加权、方位向为加权的距离和方位向均为时域的第六图像数据,具体为x2(n,m)=IFFT{X(n,l)}。
将第五图像数据和第六图像数据进行处理以得到最终图像数据,具体采用如下可行的方案:所述的第五图像数据的实部和虚部分别为xR1(n,m)=real(x1(n,m)),xI1(n,m)=image(x1(n,m)),所述的第六图像数据的实部和虚部分别为xR2(n,m)=real(x2(n,m)),xI2(n,m)=image(x2(n,m));
进行十进制大小比较,若xR1(n,m)与xR2(n,m)异号则xR(n,m)=0,若xR1(n,m)与xR2(n,m)同号则xR(n,m)=sgn{xR1(n,m)}·min{|xR1(n,m)|,|xR2(n,m)|},所述的xR(n,m)为经方位向旁瓣抑制后最终图像数据的实部数据;
进行十进制大小比较,若xI1(n,m)与xI2(n,m)异号则xI(n,m)=0,若xI1(n,m)与xI2(n,m)同号则取xI(n,m)=sgn{xI1(n,m)}·min{|xI1(n,m)|,|xI2(n,m)|},所述的xI(n,m)为经方位向旁瓣抑制后最终图像数据的虚部数据;
如图2所示,采用本发明有效抑制旁瓣的效果与现有技术效果的比对图,其中曲线A代表未进行加权的原始冲激响应,曲线B代表采用通用方法加权处理的冲激响应,曲线C代表采用本发明方法处理后的冲激响应。通过对比不难看出,曲线C较之未作加权处理的曲线A能够抑制旁瓣,而较之采用通用方法做加权处理的曲线B,其分辨率几乎无损失。
本发明的优点是:本发明提供的上述方法,能在不损失***分辨率的前提下,很好的抑制旁瓣电平,减少合成孔径雷达图像上的十字干扰,图像清晰度显著提高。
以上即为本发明列举的实施方式,但本发明不局限于上述可选的实施方式,本领域技术人员可根据上述方式相互任意组合得到其他多种实施方式,任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的实施方式。上述具体实施方式不应理解成对本发明的保护范围的限制,本发明的保护范围应当以权利要求书中界定的为准,并且说明书可以用于解释权利要求书。
Claims (7)
1.一种合成孔径雷达图像旁瓣抑制处理方法,其特征在于,包括:
获取合成孔径雷达单视复频域的第一图像数据;
对第一图像数据进行距离向汉宁加权处理,并将加权后图像数据的距离向转换为时域得到第二图像数据,再额外将第一图像数据距离向转换为时域得到第三图像数据,第二图像数据和第三图像数据相比较得到第四图像数据;分别比较第二图像数据和第三图像数据的实部、虚部,异号时取零,同号时取绝对值最小值,得到的新复数作为距离向旁瓣抑制处理后的第四图像数据;
对第四图像数据进行方位向汉宁加权处理,并将加权后图像数据的方位向转换为时域得到第五图像数据,再额外将第四图像方位向转换为时域得到第六图像数据,第五图像数据与第六图像数据相比较得到最终图像数据;分别比较第五图像数据、第六图像数据的实部、虚部,异号时取零,同号时取绝对值最小值,得到的新复数作为距离向旁瓣抑制处理后的最终图像数据。
3.根据权利要求2所述的合成孔径雷达图像旁瓣抑制处理方法,其特征在于:所述的将第一图像数据距离向转换为时域得到第三图像数据,具体为X2(n,l)=IFFT{X(k,l)},其中X(k,l)为第一图像数据,k=1,2…Nr,Nr为数据X(k,l)在距离向的长度,l=1,2…Na,Na为数据在方位向的长度,X2(n,l)为第三图像数据。
4.根据权利要求3所述的合成孔径雷达图像旁瓣抑制处理方法,其特征在于:所述的第二图像数据的实部和虚部分别为XR1(n,l)=real(x1(n,l)),XI1(n,l)=imag(x1(n,l));所述的第三图像数据的实部和虚部分别为XR2(n,l)=real(X2(n,l)),XI2(n,l)=imag(X2(n,l));
进行十进制大小比较,若XR1(n,l)与XR2(n,l)异号则XR(n,l)=0,若XR1(n,l)与XR2(n,l)同号则XR(n,l)=sgn{XR1(n,l)}·min{|XR1(n,l)|,|XR2(n,l)|},所述的XR(n,l)为经距离向旁瓣抑制后第四图像数据的实部数据;
进行十进制大小比较,若XI1(n,l)与XI2(n,l)异号则XI(n,l)=0,若XI1(n,l)与XI2(n,l)同号则取XI(n,l)=sgn{XI1(n,l)}·min{|XI1(n,l)|,|XI2(n,l)|},所述的XI(n,l)为经距离向旁瓣抑制后第四图像数据的虚部数据;
6.根据权利要求5所述的合成孔径雷达图像旁瓣抑制处理方法,其特征在于:所述的将第四图像数据方位向转换为时域,得到距离向加权、方位向为加权的距离和方位向均为时域的第六图像数据,具体为x2(n,m)=IFFT{X(n,l)}。
7.根据权利要求6所述的合成孔径雷达图像旁瓣抑制处理方法,其特征在于:所述的第五图像数据的实部和虚部分别为xR1(n,m)=real(x1(n,m)),xI1(n,m)=image(x1(n,m)),所述的第六图像数据的实部和虚部分别为xR2(n,m)=real(x2(n,m)),xI2(n,m)=image(x2(n,m));
进行十进制大小比较,若xR1(n,m)与xR2(n,m)异号则xR(n,m)=0,若xR1(n,m)与xR2(n,m)同号则xR(n,m)=sgn{xR1(n,m)}·min{|xR1(n,m)|,|xR2(n,m)|},所述的xR(n,m)为经方位向旁瓣抑制后最终图像数据的实部数据;
进行十进制大小比较,若xI1(n,m)与xI2(n,m)异号则xI(n,m)=0,若xI1(n,m)与xI2(n,m)同号则取xI(n,m)=sgn{xI1(n,m)}·min{|xI1(n,m)|,|xI2(n,m)|},所述的xI(n,m)为经方位向旁瓣抑制后最终图像数据的虚部数据;
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