一种基于改进理想滤波器的SAR方位模糊抑制方法

摘要

本发明提供了一种基于改进理想滤波器的SAR方位模糊抑制方法，适用于点目标和非点目标，不依赖于特定信号模型；同时适于大区域场景方位模糊抑制的快速工程实现，无需分块处理。第一步：生成低模糊图像，利用模糊能量相对低的多普勒频率范围的信号，生成分辨率低、模糊能量低并与原始待处理图像完成幅度配准的参考图像；第二步：生成模糊信号图像，利用理想滤波器算法完成0°和180°滤波，结果相减求模，生成模糊信号图像；第三步：生成模糊指示图像；第四步：生成模糊抑制结果图像。

说明书

技术领域

本发明是一种基于改进理想滤波器的SAR方位模糊抑制方法，涉及合成孔径雷达（SAR） 信号处理领域，具体涉及合成孔径雷达图像方位模糊抑制处理领域。

背景技术

SAR是通过传感器与目标之间的相对运动来获得高的方位分辨率的。利用多普勒效应，雷 达与目标之间的相对运动在回波信号方位向上产生多普勒频率。然而，由于SAR在方位向上 等效于以PRF为采样频率进行采样，天线主瓣波束宽度之外部分所产生的具有较高多普勒频 率的回波被欠采样接收，形成方位模糊信号，进而在二维压缩后的SAR图像中成为“散焦的 鬼影目标”。方位模糊严重时会影响对SAR图像的判读和解译，特别是在SAR海洋军事监测中， 海面的后向散射系数比较小，沿海陆地尤其是海上舰船的后向散射系数比较大，这时强散射 目标的方位模糊像在海面SAR图像上就会对真实目标形成干扰成为虚假目标，这常常会对SAR 图像的判读造成严重影响。SAR图像方位模糊问题一般可通过天线优化设计来缓解，然而， 由于SAR图像方位模糊问题是源于SAR成像机理的固有问题，尤其是对于星载SAR而言，随 着空间分辨率的不断提高，系统优化设计的难度显著增加，方位模糊逐渐成为影响星载SAR 图像质量及其应用的重要问题之一。

目前，从信号处理角度抑制高分辨率SAR方位模糊的方法数量十分有限，自上世纪90年 代至今，先后有理想滤波器算法[Alberto Moreira,1993.Suppressing the Azimuth  Ambiguities in Synthetic Aperture Radar Images.IEEE Transaction on Geoscience and  Remote Sensing,31(4),885-895]、基于Wiener滤波器的自适应算法[Andrea Monti  Guarnieri,2005.Adaptive Removal of Azimuth Ambiguities in SAR Images.IEEE  Transaction on Geoscience and Remote Sensing,43(3),625-633]和基于天线主瓣占优的 强度约束算法[韩冰，张永军等，2011.基于天线主瓣占优强度约束的SAR方位模糊抑制方法， 专利申请号：201110245613.8]等三种方位模糊抑制算法先后被提出。现有三种方法各有优点， 也各自存在使用的局限性。基于理想滤波器的方位模糊抑制算法实施步骤约束条件最少，具 有被工程化应用的潜质，其核心思想是利用理想滤波原理将方位模糊信号作为主信号的幅度 和相位误差加以校正。正确构造这样的校正滤波器的前提是已知方位模糊信号幅度和相位的 形式。由于方位模糊信号是被欠采样了的信号，其相位因采样位置的随机性而难以准确获知， 因此，校正滤波器的构造是基于理想滤波器的方位模糊抑制算法的关键。该算法巧妙利用相 差半个方位采样间隔时，模糊信号相位相差180°，而主信号相位几乎不变的特点，相隔半 个方位采样间分别构造两个校正滤波器和，对原始信号实施“理想滤波”处理，即：

其中，s_s(x,r)为同时包含主信号和方位模糊信号的原始信号。经过滤波处理后，得到的 两幅图像和其主信号是同相的，而第一模糊信号相位相差180°，将获 得的两幅图像相减取模并且除以2以获得模糊像的幅度：

在图像域中将原图像与模糊像相减，可达到抑制模糊的目的，即：

f_{ambig_sup}(x,r)＝|f(x,r)|-|f_ambig(x,r)|

理想滤波器算法在理想点目标模型的基础上构建，对孤立点式或集中式目标的模糊能量具有 较好抑制效果。

自适应算法方案中对Wiener滤波器构造的核心是准确估计主信号及模糊信号的功率，算 法实施过程做出了“均匀背景”的假设，在实际应用中，难以对主信号及模糊信号功率做到 准确估计，同时“均匀背景”假设也会对实施步骤的自动化实现造成影响。基于天线主瓣占 优强度约束的算法方案要求存在方位向天线主瓣占优区域，并且抑制效果对占优区域的宽度 及主信号能量的占优程度都比较敏感。虽然理想滤波器算法方案无需做均匀背景假设或估计， 同时也不要求存在方位向天线主瓣占优区域，但由于该方案是在理想点目标模型的假设下在 二维频域构建的，因此，在实际使用中存在如下几个缺点：

1）对非点目标抑制效果不明显。由于理想点目标模型中，目标散射特性不随SAR传感器 对目标的照射角度的变化而变化，而实际目标的散射特性难以用这样的理想模型准确描述， 因此，随着目标偏离理想点目标的程度的增加，该方案构造得到的模糊像与真实模糊像的差 异越大，加之噪声及信号饱和等影响，基于理想滤波器算法对非点目标的方位模糊的抑制效 果不佳。

2）对大区域场景需要大量分块。由于理想滤波器算法中校正滤波器的构造在二维频域上 完成，因此，每一次理想滤波处理只对一个斜距，即参考斜距上的目标是完全匹配的，非参 考斜距上都是失配的，失配不仅表现为所构造的模糊像与真实模糊像幅度和相位的差异，同 时还表现在模糊像出现位置上的差异，其中方位向位置差异随偏离参考斜距的程度而显著变 化，因此，为获得对大区域场景方位模糊的良好抑制效果，需要分块处理，在高分辨率的情 况下，分块的数量往往比较庞大[韩伟，2011.星载SAR图像海面舰船目标方位模糊抑制研究， 硕士论文，第五章]。

总之，现有技术方案的对实际场景散射特性和对实际工程实现的适用性上都存在问题。

发明内容

针对现有技术方案的缺点，本发明提供了一种基于改进理想滤波器的SAR方位模糊抑制 方法，适用于点目标和非点目标，不依赖于特定信号模型；同时适于大区域场景方位模糊抑 制的快速工程实现，无需分块处理。

本发明的技术方案如下：

一种基于改进理想滤波器的SAR方位模糊抑制方法，包括以下步骤：

第一步：生成低模糊图像I_lad(x,r)，利用模糊能量相对低的多普勒频率范围的信号，生 成分辨率低、模糊能量低并与原始待处理图像I(x,r)完成幅度配准的参考图像；

第二步：生成模糊信号图像I_amb(x,r)，利用理想滤波器算法中0°滤波器和180°滤波器 滤波，结果相减求模，反演得到模糊像，根据主像与模糊像之间位置关系及 其中PRF为脉冲重复频率，V_a为传感器等效匀速直线运动速度，K_a为 方位向信号的多普勒调频率，r为方位零时刻时目标到传感器的斜距，为等效斜视角，修 正反演的模糊像位置，生成模糊信号图像；

第三步：生成模糊指示图像I_ind(x,r)，对比第二步得到的模糊信号图像I_amb(x,r)和第一 步得到的低模糊图像I_lad(x,r)，当两者相当时，认为方位模糊会明显影响图像质量，确定为 待处理区域，具体为：$I_{\mathrm{ind}}(x,r)=\left(\begin{array}{cc}1& 20\log 10(I_{\mathrm{amb}}(x,r)/I_{\mathrm{lad}}(x,r))>\mathrm{NdB}\\ 0& 20\log 10(I_{\mathrm{amb}}(x,r)/I_{\mathrm{lad}}(x,r))\le \mathrm{NdB}\end{array}\right);$

第四步：生成模糊抑制结果图像I_aas(x,r)，分别就实部和虚部对比原始待处理图像I(x,r) 和低模糊图像I_lad(x,r)，在I_ind(x,r)指示为1的情况下，若Re[I(x,r)]与Re[Ilad(x,r)]异号， 则认为I(x,r)全部为需要抑制的方位模糊像，该像素的实部取0；若Re[I(x,r)]与 Re[I_lad(x,r)]同号，且Re[I_lad(x,r)]＜Re[I(x,r)],则认为I(x,r)中部分为需要抑制的方位模 糊像，该像素的实部由Re[Ilad(x,r)]代替；否则不做处理。虚部处理过程与上述实部处理过 程相似，即有

$\mathrm{Re}\left[I_{\mathrm{aas}}(x,r)\right]=\left(\begin{array}{cc}\left(\begin{array}{c}\min \left\{\mathrm{Re}\right[I_{\mathrm{lad}}(x,r)],\mathrm{Re}[I(x,r)\left]\right\}\\ 0.0\end{array}\right)& \left(\begin{array}{c}\mathrm{Re}\left[I_{\mathrm{lad}}(x,r)\right]·\mathrm{Re}\left[I(x,r)\right]>0\\ \mathrm{Re}\left[I_{\mathrm{lad}}(x,r)\right]·\mathrm{Re}\left[I(x,r)\right]\le 0\end{array}\right)I_{\mathrm{ind}}(x,r)=1\\ \mathrm{Re}\left[I(x,r)\right]& I_{\mathrm{ind}}(x,r)=0\end{array}\right)$及

$\mathrm{Im}\left[I_{\mathrm{aas}}(x,r)\right]=\left(\begin{array}{cc}\left(\begin{array}{c}\min \left\{\mathrm{Im}\right[I_{\mathrm{lad}}(x,r)],\mathrm{Im}[I(x,r)\left]\right\}\\ 0.0\end{array}\right)& \left(\begin{array}{c}\mathrm{Im}[I_{\mathrm{lad}}(x,r)·\mathrm{Im}[I(x,r)]>0\\ \mathrm{Im}\left[I_{\mathrm{lad}}(x,r)\right]·\mathrm{Im}\left[I(x,r)\right]\le 0\end{array}\right)I_{\mathrm{ind}}(x,r)=1\\ \mathrm{Im}\left[I(x,r)\right]& I_{\mathrm{ind}}(x,r)=0\end{array}\right).$

第一步中模糊能量相对低的多普勒频率范围是根据对抑制量的需求以及可以容忍的分辨 率损失确定的，当待抑制目标为海上舰船时，低模糊图像分辨率不大于舰船尺寸；同时，对 模糊能量的定义可以是全部方位模糊能量，也可以仅是第M（如M=1）模糊区的能量。

第二步中修正理想滤波器算法反演得到的模糊像位置时，以生成理想滤波器的斜距作为 参考斜距，计算该斜距处主像与模糊像之间的位置差异Δx_±ref和Δr_±ref，对非参考斜距处的反 演模糊像实施Δx_±-Δx_±ref和Δr_±-Δr_±ref的位置修正。

第三步中对比模糊信号图像I_amb(x,r)和低模糊图像I_lad(x,r)时，先对两幅图像进行多视 等图像处理后再进行比较。

第四步中对比原始待处理图像I(x,r)和低模糊图像I_lad(x,r)时，由于第一步中模糊能量 定义的不同，可以获得对应的不同的低模糊图像，需依次实施相似的对比处理，前一次对比 的输出作为下一次对比中原始待处理图像的输入。

本发明的有益效果：

与现有技术相比，本发明适用于点目标和非点目标，不依赖于特定信号模型；同时适于 大区域场景方位模糊抑制的快速工程实现，无需分块处理。

附图说明

图1一种基于改进理想滤波器的SAR方位模糊抑制方法流程图。

具体实施方式

为了验证方位模糊抑制效果，并便于结果测试，对海面舰船目标存在明显方位模糊情况 的实测SAR数据复图像进行基于改进理想滤波器的方位模糊抑制处理，并测试了全部五艘孤 立舰船目标抑制处理前后的峰值模糊信号比，峰值模糊信号比（PASR）是从目标方位模糊像 和主像强度关系角度出发，衡量方位模糊对图像质量影响的，其定义为模糊像强度峰值与主 像强度峰值的比值，以分贝(dB)度量表示为：

$\mathrm{PASR}=20·\log 10\frac{P_{\mathrm{ambiguity}}}{P_{\mathrm{main}}}$

上式中，P_main为主像强度峰值，P_ambiguity为模糊像强度峰值。

N取为0时的测试结果如下表所示：

表1实测舰船目标SAR图像方位模糊抑制前后峰值模糊信号比测试

上表说明，经本发明方位模糊抑制方法处理后，五艘舰船目标像的峰值模糊信号比平均 改善了11.82dB，而传统理想滤波器抑制算法的处理结果峰值模糊信号比平均改善量仅为 1.85dB。