基于轮廓波降噪的ISAR目标轮廓特征提取方法

摘要

空中目标的逆合成孔经雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像效果往往不理想,干扰杂波、成像算法能力限制等因素使得目标图像质量较差,较难从图像中提取目标的连续轮廓信息。对此,提出一种新的基于轮廓波降噪的处理方法以获得目标连续轮廓特征。首先应用轮廓波变换将复数ISAR图像变换为轮廓波系数,在轮廓波变换域分离信号与噪声并完成降噪处理,接着用优化后的轮廓波系数重建ISAR复图像,然后在实图像域将用形态学方法获得目标的初始轮廓改进为CV(Chan-Vese)模型算法的初始轮廓,最后用CV模型算法进行有限次迭代以获得目标的较优连续轮廓特征。该方法融合了轮廓波降噪技术与自适应CV模型算法,通过对真实yak42型飞机目标ISAR回波数据的试验验证了该方法的有效性和可行性。