RU2746038C1 - Method for fractal complexing of multifrequency radar images - Google Patents
Method for fractal complexing of multifrequency radar images Download PDFInfo
- Publication number
- RU2746038C1 RU2746038C1 RU2020129376A RU2020129376A RU2746038C1 RU 2746038 C1 RU2746038 C1 RU 2746038C1 RU 2020129376 A RU2020129376 A RU 2020129376A RU 2020129376 A RU2020129376 A RU 2020129376A RU 2746038 C1 RU2746038 C1 RU 2746038C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- images
- image
- base image
- radar
- fractal
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 230000000536 complexating effect Effects 0.000 title claims abstract description 5
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 12
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims abstract description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 abstract description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 4
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 3
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 3
- 238000010668 complexation reaction Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 2
- 230000000368 destabilizing effect Effects 0.000 description 1
- 238000004870 electrical engineering Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect 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
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/40—Filling a planar surface by adding surface attributes, e.g. colour or texture
-
- 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
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к радиолокации и области цифровой обработки изображений и может быть использовано для комплексирования цифровых радиолокационных изображений одной и той же сцены, полученных в разных частотных диапазонах. The invention relates to radar and the field of digital image processing and can be used to integrate digital radar images of the same scene, obtained in different frequency ranges.
Наиболее близким по технической сущности к заявленному способу (прототип) является способ комплексирования цифровых многоспектральных изображений земной поверхности (пат. РФ 2520424 Рос. Федерация: МПК G06T 5/40 / Никитин О.Р., Кисляков А.Н., Шулятьев А.А.; заявитель и патентообладатель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»; заявл. 11.07.12; опубл. 27.06.14. Бюл. №18), включающий получение исходных изображений, комплексирование компонент, основанное на принципе взвешенного суммирования для каждого пикселя, причем после получения изображений определяют наиболее информативное изображение путем вычисления собственной энтропии каждого изображения, проводят вычисление морфологической формы наиболее информативного изображения на основе гистограммной сегментации с заданным количеством мод гистограммы, вычисляют морфологические проекции остальных изображений на форму наиболее информативного изображения, а комплексирование проводят путем суммирования яркостей пикселей наиболее информативного изображения, которое принимают за базовое, и проекций остальных изображений на форму этого изображения.The closest in technical essence to the claimed method (prototype) is a method for integrating digital multispectral images of the earth's surface (US Pat. RF 2520424 Russian Federation: IPC G06T 5/40 / Nikitin O.R., Kislyakov A.N., Shulyat'ev A.A. .; applicant and patentee Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Professional Education "Vladimir State University named after Alexander Grigorievich and Nikolai Grigorievich Stoletovs"; filed. 07/11/12; publ. 06/27/14. Bul. No. 18), including obtaining initial images, integration component based on the principle of weighted summation for each pixel, and after obtaining the images, the most informative image is determined by calculating its own entropy of each image, the morphological form of the most informative image is calculated based on the histogram segmentation with a given number of histogram modes, the morphological the projections of the remaining images onto the shape of the most informative image, and the complexation is carried out by summing the brightness of the pixels of the most informative image, which is taken as the base image, and the projections of the remaining images onto the shape of this image.
Основным недостатком способа-прототипа является искажение или потеря некоторых элементов исходных изображений в результате вычисления морфологических проекций изображений на форму наиболее информативного изображения (см., например, Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. М.: Техносфера, 2006. 616 с.), что, например, в случае потери «блестящих точек» на радиолокационных изображениях обуславливает снижение информативности изображения, содержащего элементы исходных изображений одной и той же сцены, полученных в различных частотных диапазонах. Кроме того, определение наиболее информативного изображения по критерию максимума собственной энтропии изображения может привести к ошибке выбора наиболее информативного изображения, поскольку в реальных условиях функционирования радиолокационных систем дестабилизирующие факторы различной природы обусловливают снижение разрешающей способности и искажения на радиолокационных изображениях (см., например, Дудник П.И., Кондратенков Г.С., Татарский Б.Г., Ильчук А.Р., Герасимов А.А. Авиационные радиолокационные комплексы и системы. Учебник для слушателей и курсантов ВУЗов ВВС / Под ред. П.И. Дудника. М.: ВВИА, 2006. 1112 с.), что ведет к существенному повышению энтропии радиолокационного изображения, и, в конечном итоге, также приводит к снижению информативности изображения.The main disadvantage of the prototype method is the distortion or loss of some elements of the original images as a result of calculating morphological projections of images onto the form of the most informative image (see, for example, R. Gonzalez, R. Woods, S. Eddins. Digital image processing in MATLAB. M. : Technosphere, 2006. 616 pp.), Which, for example, in the case of loss of "shiny points" on radar images causes a decrease in the information content of the image containing elements of the original images of the same scene, obtained in different frequency ranges. In addition, the determination of the most informative image according to the criterion of the maximum intrinsic entropy of the image can lead to an error in choosing the most informative image, since in real conditions of the operation of radar systems destabilizing factors of various nature cause a decrease in resolution and distortion in radar images (see, for example, Dudnik P I.I., Kondratenkov G.S., Tatarsky B.G., Ilchuk A.R., Gerasimov A.A.Aircraft radar complexes and systems.A textbook for listeners and cadets of the Air Force Universities / Edited by P.I.Dudnik. M .: VVIA, 2006. 1112 p.), Which leads to a significant increase in the entropy of the radar image, and, ultimately, also leads to a decrease in the information content of the image.
Техническим результатом изобретения является повышение информативности изображения, содержащего элементы исходных изображений одной и той же сцены, полученных одновременно в различных частотных диапазонах, за счет ранжирования изображений в порядке убывания значений несущих частот или ширины спектра зондирующих сигналов, определения базового изображения по критерию максимальной частоты или ширины спектра зондирующего сигнала, вычисления масштаба исходных изображений, выделения на остальных изображениях участка сцены, соответствующего базовому, приведения выделенных участков остальных изображений к разрешению базового изображения, выравнивания динамического диапазона исходных изображений с учетом их масштабов и формирования поля фрактальных размерностей, вычисленных одновременно по всем изображениям.The technical result of the invention is to increase the information content of an image containing elements of the original images of the same scene, obtained simultaneously in different frequency ranges, by ranking the images in descending order of carrier frequencies or the width of the probe signal spectrum, determining the base image by the criterion of maximum frequency or width the spectrum of the probing signal, calculating the scale of the original images, highlighting a section of the scene corresponding to the base image on the remaining images, bringing the selected sections of the remaining images to the resolution of the base image, leveling the dynamic range of the original images taking into account their scales and forming a field of fractal dimensions calculated simultaneously for all images.
Указанный технический результат достигается тем, что в известном способе комплексирования цифровых многоспектральных изображений земной поверхности, включающем получение исходных изображений и комплексирование компонент, согласно изобретению после получения изображений ранжируют исходные изображения в порядке убывания значений несущих частот или ширины спектра зондирующих сигналов, на которых они получены, определяют базовое изображение по критерию максимальной частоты зондирующего сигнала, вычисляют масштаб исходных изображений, выделяют на остальных изображениях участок сцены, соответствующий базовому изображению, приводят выделенные участки остальных изображений к разрешению базового, выравнивают динамический диапазон изображений с учетом вычисленных значений их масштаба, комплексирование проводят путем формирования поля фрактальных размерностей, вычисленных методом покрытий (см., например, Потапов А.А. Фракталы в радиофизике и радиолокации: Топология выборки. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: Университетская книга, 2005. 848 с.) одновременно по всем выделенным и приведенным к единому разрешению и динамическому диапазону участкам изображений.The specified technical result is achieved by the fact that in the known method of complexing digital multispectral images of the earth's surface, including obtaining initial images and combining components, according to the invention, after obtaining the images, the initial images are ranked in descending order of the carrier frequencies or the width of the spectrum of the probing signals on which they were obtained, the base image is determined according to the criterion of the maximum frequency of the probing signal, the scale of the original images is calculated, the scene area corresponding to the base image is selected in the remaining images, the selected areas of the remaining images are brought to the base image resolution, the dynamic range of the images is equalized taking into account the calculated values of their scale, the integration is carried out by forming fields of fractal dimensions calculated by the coverage method (see, for example, Potapov A.A.Fractals in radiophysics and radar: Sampling topology. op. M .: Universitetskaya kniga, 2005.848 p.) Simultaneously for all selected and reduced to a single resolution and dynamic range image areas.
За счет этого происходит повышение информативности изображения, содержащего элементы исходных изображений одной и той же сцены, полученных одновременно в различных частотных диапазонах.Due to this, there is an increase in the information content of an image containing elements of the original images of the same scene, obtained simultaneously in different frequency ranges.
Сущность изобретения заключается в том, что с помощью многодиапазонной радиолокационной станции с синтезированной апертурой антенны (МД РСА) с Q каналами или Q РСА, функционирующих на разных несущих частотах, с разной шириной спектра зондирующих сигналов и размещенных на одном носителе, получают радиолокационные изображения (РЛИ) подстилающей поверхности, как показано на фиг. 1, отличающиеся разрешением
где
где
где q – порядок скейлингового момента, при
Сущность изобретения поясняет фиг. 3.The essence of the invention is illustrated in FIG. 3.
После получения исходных двумерных цифровых полутоновых изображений (z1,…,zn,…,zQ) и соответствующих им значений несущих частот (f01,…,f0n,…, f0Q) или ширины спектра (Δf1,…, Δfn,…, ΔfQ) зондирующих сигналов проводится процедура 1 ранжирования в порядке убывания значений несущей частоты
Таким образом, повышение информативности достигается за счет ранжирования изображений в порядке убывания значений несущих частот или ширины спектра зондирующих сигналов, определения базового изображения по критерию максимальной частоты или ширины спектра зондирующего сигнала, вычисления масштаба исходных изображений, выделения на остальных изображениях участка сцены, соответствующего базовому, приведения выделенных участков остальных изображений к разрешению базового изображения, выравнивания динамического диапазона исходных изображений с учетом их масштабов и формирования поля фрактальных размерностей, содержащего информацию об участке сцены на различных масштабах измерения, обусловленных частотными диапазонами электромагнитных волн.Thus, an increase in information content is achieved by ranking the images in descending order of the carrier frequencies or the width of the spectrum of the probing signals, determining the base image by the criterion of the maximum frequency or the width of the probe signal spectrum, calculating the scale of the original images, highlighting the scene section corresponding to the base one in the remaining images. reduction of the selected areas of the remaining images to the resolution of the base image, alignment of the dynamic range of the original images, taking into account their scales and the formation of a fractal dimension field containing information about the scene area at different measurement scales due to the frequency ranges of electromagnetic waves.
Предлагаемое техническое решение практически применимо, так как для его реализации могут быть использованы элементы, широко распространенные в области электроники, электротехники и цифровой обработки изображений.The proposed technical solution is practically applicable, since elements widely used in the field of electronics, electrical engineering and digital image processing can be used for its implementation.
Claims (1)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2020129376A RU2746038C1 (en) | 2020-09-05 | 2020-09-05 | Method for fractal complexing of multifrequency radar images |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2020129376A RU2746038C1 (en) | 2020-09-05 | 2020-09-05 | Method for fractal complexing of multifrequency radar images |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2746038C1 true RU2746038C1 (en) | 2021-04-06 |
Family
ID=75353426
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2020129376A RU2746038C1 (en) | 2020-09-05 | 2020-09-05 | Method for fractal complexing of multifrequency radar images |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2746038C1 (en) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2342701C1 (en) * | 2007-08-15 | 2008-12-27 | Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство обороны Российской Федерации | Method of complexing digital multispectral half-tone images |
US7751639B1 (en) * | 2005-04-20 | 2010-07-06 | University Of East Anglia | Obtaining intrinsic images |
CN102214364A (en) * | 2011-04-27 | 2011-10-12 | 天津大学 | Automatic coloring method of gray level images in combination with histogram regression and texture analysis |
RU2520424C2 (en) * | 2012-07-11 | 2014-06-27 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых" (ВлГУ) | Method for complexion digital multispectral images of earth's surface |
RU2667800C1 (en) * | 2017-12-26 | 2018-09-24 | Акционерное общество "Научно-технический центр ЭЛИНС" | Method for integrating two digital halftone images |
-
2020
- 2020-09-05 RU RU2020129376A patent/RU2746038C1/en active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7751639B1 (en) * | 2005-04-20 | 2010-07-06 | University Of East Anglia | Obtaining intrinsic images |
RU2342701C1 (en) * | 2007-08-15 | 2008-12-27 | Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство обороны Российской Федерации | Method of complexing digital multispectral half-tone images |
CN102214364A (en) * | 2011-04-27 | 2011-10-12 | 天津大学 | Automatic coloring method of gray level images in combination with histogram regression and texture analysis |
RU2520424C2 (en) * | 2012-07-11 | 2014-06-27 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых" (ВлГУ) | Method for complexion digital multispectral images of earth's surface |
RU2667800C1 (en) * | 2017-12-26 | 2018-09-24 | Акционерное общество "Научно-технический центр ЭЛИНС" | Method for integrating two digital halftone images |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Vasile et al. | Coherency matrix estimation of heterogeneous clutter in high-resolution polarimetric SAR images | |
Chen et al. | PolInSAR complex coherence estimation based on covariance matrix similarity test | |
TWI575245B (en) | Signal-processing systems and methods for echo ranging systems, and related computer program products | |
Zhou et al. | A fast back-projection algorithm based on cross correlation for GPR imaging | |
US8125370B1 (en) | Polarimetric synthetic aperture radar signature detector | |
CN109557535A (en) | System and method for using the occupancy detection of millimetre-wave radar sensor | |
Davidson et al. | Multiresolution phase unwrapping for SAR interferometry | |
US3935575A (en) | Circuitry for determining direction of impingement of a received signal | |
CN110837079B (en) | Target detection method and device based on radar | |
Li et al. | NUFFT-based near-field imaging technique for far-field radar cross section calculation | |
Hamdollahzadeh et al. | Moving target localization in bistatic forward scatter radars: Performance study and efficient estimators | |
CN110596706B (en) | Radar scattering sectional area extrapolation method based on three-dimensional image domain projection transformation | |
RU2746038C1 (en) | Method for fractal complexing of multifrequency radar images | |
Feghhi et al. | Design of a low-cost UWB time-domain radar system for subcentimeter image resolution | |
Kidera et al. | High-resolution and real-time three-dimensional imaging algorithm with envelopes of spheres for UWB radars | |
Al-Nuaimy et al. | Automatic detection of hyperbolic signatures in ground-penetrating radar data | |
CN102495407B (en) | Characterization method of similarity of polarized synthetic aperture radar image | |
US20210223389A1 (en) | Synthetic aperture radar signal analysis device, synthetic aperture radar signal analysis method, and synthetic aperture radar signal analysis program | |
Dierking | Sea ice classification on different spatial scales for operational and scientific use | |
JP2019144077A (en) | Azimuth estimation method and device | |
Lu et al. | Curvelet approach for deep-sea sonar image denoising, contrast enhancement and fusion | |
Sun et al. | MT-BCS-Based two-dimensional diffraction tomographic GPR imaging algorithm with multiview–multistatic configuration | |
Burfeindt et al. | Fidelity Evaluation of the Phase-Encoded Linear Sampling Method and Backprojection Imaging | |
Riccio et al. | Fractal dimension images from SAR images | |
Thompson et al. | Target separation in SAR image with the MUSIC algorithm |