一种基于圆迹SAR数据的角度维散射信息提取及表征方法

摘要

本发明公开了一种基于圆迹SAR数据的角度维散射信息提取及表征方法，该方法对360°圆迹SAR回波数据进行等角度划分，获得小角度子图像，利用子图像提取各像素点的散射方向和散射相干角，并对各像素点，将散射相干角范围内的子图像相干叠加，获得散射幅度图，最后对散射方向、散射相干角和散射幅度这三个信息进行HSI彩色编码和彩色显示。本发明更充分地挖掘了圆迹SAR数据中的角度维散射信息，并利用HSI彩色编码在一幅彩色图像中对上述三种信息进行表征，直观展现照射场景中散射体在方位向的散射特性，有利于更准确地判读解译圆迹SAR图像。

说明书

技术领域

本发明涉及雷达信号处理领域，尤其涉及一种基于圆迹SAR数据的 角度维散射信息提取和表征方法，具体包括散射方向、散射相干角和散射 幅度的信息提取，以及上述三种角度维散射信息的色彩编码方法。

背景技术

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，简称SAR)是一种主动微波 遥感手段，具有获取二维高分辨图像的能力。与光学遥感相比，SAR自带 辐射源，且信号传播几乎不受水汽云层影响，具有全天时全天候的对地观 测能力；SAR工作波长远大于光波，其信号对地表和植被的穿透深度、以 及对散射体的散射机理不同于光学信号，具有与光学手段相互补充的信息 获取能力。这些特点使SAR在环境保护、灾害监测、海洋观测、资源勘 察、精细农业、地质测绘、政府公共决策等方面有着广泛的应用，目前已 成为高分辨率对地观测的重要手段之一。

圆迹SAR是近年来提出并发展起来的一种SAR精细观测模式，通过 传感器平台的圆周运动，获取被观测场景360°全方位信息。圆迹SAR数 据中蕴含着比常规直线SAR更丰富的信息：1)圆迹SAR对散射体的观 测具有更大的相干累积角，能够实现更高的分辨率；2)不同于常规直线 SAR的斜距面数据获取几何，圆迹SAR随着平台速度方向的变化，数据 采集平面不断改变，能够实现对观测场景的三维重建；3)圆迹SAR的全 方位观测不仅能有效减小常规直线SAR小角度观测几何下固有的阴影现 象，更重要的是，还能够获得照射场景中散射体随方位角变化的后向散射 信息，对于更深入地理解散射体的散射特性，提高目标识别精度具有重要 意义。

基于上述独特优势，圆迹SAR在对地观测领域具有鲜明的应用潜力， 一经提出便受到广泛的关注。2004年开始，法宇航、德宇航以及中科院电 子所等研究机构相继利用机载试验平台开展了圆迹SAR飞行试验。2007 年，法国宇航局利用SETHI机载SAR系统获取的X波段圆迹SAR数据 反演得到了某城区的数字高程模型，精度达2m(参见Radargrammetric  DEM Extraction Over Urban Area Using Circular SAR Imagery，IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing，vol.50，iss.5，pp.1329-1339，April2012.)； 2011年，德宇航利用E-SAR机载系统获得了L波段全极化高分辨圆迹SAR 正射图像(参见Processing of circular SAR trajectories with fast factorized  back-projection，”in Proc.IEEE International Geoscience&Remote Sensing  Symposium，Vancouver，Canada，2011，pp.3692-3695.)，同年，中科院电子 所利用自主研发的机载SAR系统获得了P波段全极化高分辨圆迹SAR正 射图像(参见Airborne Circular SAR Imaging：Results at P-band”，in Proc. IEEE International Geoscience&Remote Sensing Symposium，Munich，2012， pp.5594-5597；圆迹SAR成像技术研究进展，雷达学报，Vol.1，No.2，2013， pp.124-135.)。

美国俄亥俄州立大学和法宇航都初步尝试了散射体的散射方向信息 提取(参见Sparse Signal Methods for3D Radar Imaging；以及High  Resolution SAR Imaging Along Circular Trajectories，Geoscience and Remote  Sensing Symposium，Barcelona，2007，pp.850-853.)，并用颜色来表征散射方 向，实测圆迹SAR数据和电磁仿真数据的处理都证明了散射体散射的方 向性，但这些研究还是较为初步的，圆迹SAR数据中蕴含的角度维其他 散射信息还没有得到充分挖掘，且采用的颜色编码代表的信息也较单一， 仅表征了散射方向。

发明内容

为了更充分地挖掘圆迹SAR数据中角度维散射信息，并对提取的信 息进行直观表征，本发明提供一种基于圆迹SAR数据的角度维散射信息 提取及表征方法，该方法能够从圆迹SAR数据中提取照射场景中散射体 的散射方向、散射相干角和散射幅度信息，并通过HSI彩色编码将上述信 息在一幅图像中直观表征。

为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：

一种基于圆迹SAR数据的角度维散射信息提取及表征方法，其特征 在于，包括步骤如下：

步骤S1：将照射场景的圆迹SAR回波数据划分为N个等角度的小角 度子回波数据，N为自然数；

步骤S2：依次对N个子回波数据在相同的直角坐标(x_i，y_j，z(x_i，y_j))上分 别进行聚焦成像，获得N幅子图像，表示为s_n(x_i，y_j)，其中，n为子图像索 引，n＝1，2，...N，x_i为X方向的离散坐标轴，i＝1，2，...I为X方向的像素索引， I为X方向的像素点数，y_j为Y方向的离散坐标轴，j＝1，2，...，J为Y方向 的像素索引，J为Y方向的像素点数，z(x_i，y_j)为像素点(x_i，y_j)上的高度；

步骤S3：获取使得各像素点处绝对值最大的子图像索引值；

步骤S4：根据所获取的子图像索引值提取各像素点的散射相干角，计 算各像素点的散射方向以及散射幅度；

步骤S5：根据所获得的各像素点的散射方向、散射相干角和散射幅度 获得照射场景的彩色图像。

其中，所述N的选取原则是：所述子回波数据在其角度范围内，照射 场景中散射体的散射特性不发生变化。

其中，所述各个像素点的散射相干角如下计算：

其中，K₁(x_i，y_j)和K₂(x_i，y_j)分别为满足以下条件的k的最小非负整数 和最大非正整数：(|ap_k|≥A)&(|angle(ap_k)|≤P)

所述A为预先设定的幅度阈值，P为预先设定的相位差阈值；归一化 共轭相乘积ap_k如下计算：

${\mathrm{ap}}_k(x_i,y_j)=\frac{S_{\hat{n}(x_i,y_j)+k}(x_i,y_j)·{S^{*}}_{\hat{n}(x_i,y_j)}(x_i,y_j)}{{\left|S_{\hat{n}(x_i,y_j)}(x_i,y_j)\right|}^2}$

其中，下标k为整数，符号^*代表共轭，表示使像素点(x_i，y_j)处 绝对值最大的子图像的索引值，为子图像索引值为 的子图像在像素点(x_i，y_j)处的复数值，为子图像 索引值为的子图像在像素点(x_i，y_j)处的复数值。 其中，所述各像素点的散射方向如下计算：

其中，所述各像素点的散射幅度图如下获取：

$G(x_i,y_j)=\left|\underset{k=K_2}{\overset{k=K_1}{\Sigma }}{S}_{\hat{n}(x_i,y_j)+k}(x_i,y_j)\right|$

其中，对所获得的各像素点的散射幅度进行对比度拉升处理。

其中，步骤S5中获得照射场景的彩色图像具体为将所述散射方向、 散射相干角和散射幅度进行HSI彩色编码，然后将HSI彩色编码转换为 RGB数据，最终得到照射场景的彩色图像。

其中，HSI彩色编码如下得到：

色度H为：

H(x_i，y_j)＝θ(x_i，y_j)

饱和度S为：

$S(x_i,y_j)=1-\frac{[\frac{\mathrm{\Delta \theta }(x_i,y_j)}{360}-\frac{1}{N}]}{1-\frac{1}{N}}$

亮度I为：

$I(x_i,y_j)=\frac{G_c(x_i,y_j)-g_{\min }}{g_{\max }-g_{\min }}$

其中，θ(x_i，y_j)为像素点(x_i，y_j)的散射方向，Δθ(x_i，y_j)为像素点(x_i，y_j)的 散射相干角，G_c(x_i，y_j)为像素点(x_i，y_j)的散射幅度，g_max和g_min分别为散射幅 度图的最大和最小值。

其中，所述HSI彩色编码到RGB数据的转换方法为，

1)当0°≤H＜120°时：

B＝I(1-S)

G＝3I-(R+B)

2)当120°≤H＜240°时：

R＝I(1-S)

B＝3I-(R+G)

3)当240°≤H≤360°时

G＝I(1-S)

R＝3I-(B+G)

其中，H、S、I分别表示色度、饱和度和亮度，R，G，B分别代表 红、绿、蓝分量。

其中，步骤S3中使得每个像素点处绝对值最大的子图像索引值如下 获得：

$\hat{n}(x_i,y_j)=\underset{n}{\arg }\max \left(\right|s_n(x_i,y_j)\left|\right)$

其中，表示使像素点(x_i，y_j)处绝对值最大的子图像的索引值， s_n(x_i，y_j)为子图像索引值为n的子图像在像素点（x_i，y_j)处的复数值。

本发明的有益效果是，更充分地挖掘了圆迹SAR数据中的角度维散 射信息，包括散射方向信息、散射相干角信息和散射幅度信息，并利用 HSI彩色编码在一幅彩色图像中对上述三种信息进行表征，直观展现照射 场景中散射体在方位向的散射特性，有利于更准确地判读解译圆迹SAR 图像。

附图说明

图1是本发明中基于圆迹SAR数据的角度维散射信息提取和表征方 法流程图。

图2是本发明方法对仿真数据进行处理，得到的散射幅度图。

图3是本发明方法对仿真数据进行处理，得到的散射方向图。

图4是本发明方法对仿真数据进行处理，得到的散射相干角图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实 施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。

图1示出了本发明中一种基于圆迹SAR数据的角度维散射信息提取 和表征方法流程图。如图1所示，该方法的步骤如下：

步骤S1：将照射场景的360°圆迹SAR回波数据划分为N个等角度的 小角度子回波数据，N为自然数，N的选取原则是：子回波数据角度范围 内，照射场景中散射体的散射特性不发生变化。

步骤S2：依次对N个子回波数据在相同的直角坐标（x_i，y_j，z（x_i，y_j）上分 别进行聚焦成像，其中，x_i为X方向的离散坐标轴，i＝1，2，...I为X方向的 像素索引，I为X方向的像素点数，y_j为Y方向的离散坐标轴，j＝1，2，...，J 为Y方向的像素索引，J为Y方向的像素点数，z（x_i，y_j）为像素点（x_i，y_j)上 的高度，获得N幅子图像，表示为s_n(x_i，y_j），其中，n为子图像索引，n＝1，2，...N。

所述的聚焦成像可通过多种圆迹SAR成像算法实现，包括后向投影 算法，共焦投影算法，圆迹SAR极坐标格式算法，圆迹SAR波前重建算 法等，下面以后向投影算法为例，给出表达式。

设圆迹SAR回波数据为E(t，φ)，其中，t为距离向快时间，φ为圆轨迹 的方位角，取值范围为[0，2π]。首先进行距离压缩，表达式为：

$E_c(t,\phi )=E(t,\phi )\otimes P\left(t\right)$

其中，符号表示卷积，P(t)表示天线发射信号的基带信号，通常为线性 调频信号。然后，针对各像素点，计算雷达天线相位中心到像素点的距离 历程，表达式为：

$R_{i,j}\left(\phi \right)=\sqrt{{[x_a\left(\phi \right)-x_i]}^2+{[y_a\left(\phi \right)-y_j]}^2+{[z_a\left(\phi \right)-z(x_i,y_j)]}^2}$

其中，为雷达天线相位中心。最后，沿着距离历程，对圆 迹SAR回波数据进行相干叠加，即可获得各子图像，表达式为：

$s_n(x_i,y_j)=\underset{\phi =\frac{2\pi (n-1)}{N}}{\overset{\frac{2\mathrm{\pi n}}{N}}{\int }}{E}_c(t-\frac{2R_{i,j}\left(\phi \right)}{c},\phi )·\exp \left\{j\frac{{4\mathrm{\pi f}}_c}{c}{R}_{i,j}\left(\phi \right)\right\}\mathrm{d\phi }$

步骤S3：获取使得每个像素点处绝对值最大的子图像索引值：

$\hat{n}(x_i,y_j)=\underset{n}{\arg }\max \left(\right|s_n(x_i,y_j)\left|\right)$

其中，表示使像素点(x_i，y_j)处绝对值最大的子图像的索引值。

步骤S4：提取各像素点的散射相干角Δθ(x_i，y_j)。

设定幅度阈值A，相位差阈值P。幅度阈值A一般取0.4～0.5，相位差 阈值P一般取45°～90°。

对于每个像素点(x_i，y_j)，将第幅子图像的该像素值与第 幅子图像的该像素值进行幅度和相位的比较，其中，k为大于0的 整数，计算归一化共轭相乘积，

${\mathrm{ap}}_k(x_i,y_j)=\frac{s_{\hat{n}(x_i,y_j)+k}(x_i,y_j)·{s^{*}}_{\hat{n}(x_i,y_j)}(x_i,y_j)}{{\left|s_{\hat{n}(x_i,y_j)}(x_i,y_j)\right|}^2}$

其中，下标k为整数，符号^*代表共轭，为子图像索引值为 的子图像在像素点(x_i，y_j)处的复数值，为子图像索 引值为的子图像在像素点(x_i，y_j)处的复数值。K₁(x_i，y_j)和K₂(x_i，y_j) 分别为满足以下条件的k的最小非负整数和最大非正整数，

(|ap_k|≥A)&(|angle(ap_k)|≤P)

则像素点的散射相干角为：

步骤S5：计算各像素点的散射方向。

像素点(x_i，y_j)的散射方向θ(x_i，y_j)为

步骤S6：获得散射幅度图G(x_i，y_j)。

将每个像素点(x_i，y_j)的散射相干角范围内的子图像像素值相干叠加， 然后取绝对值，得到像素点的散射幅度图G(x_i，y_j)

$G(x_i,y_j)=\left|\underset{k=K_2}{\overset{k=K_1}{\Sigma }}{s}_{\hat{n}(x_i,y_j)+k}(x_i,y_j)\right|$

SAR图像的对比度较大，通常需要作对比度拉升，例如，可对幅度图 像作对数拉升，假设拉升后的幅度图像为G_c(x_i，y_j)，对数拉升公式为：

G_c(x_i，y_j)＝20·log10[G(x_i，y_j)/g]

其中，g为散射幅度图G(x_i，y_j)的最大值。

步骤S7：对散射方向、散射相干角和散射幅度这三个信息进行HSI 彩色编码。

色度为：

H(x_i，y_j)＝θ(x_i，y_j)

饱和度为：

$S(x_i,y_j)=1-\frac{[\frac{\mathrm{\Delta \theta }(x_i,y_j)}{360}-\frac{1}{N}]}{1-\frac{1}{N}}$

亮度为：

$I(x_i,y_j)=\frac{G_c(x_i,y_j)-g_{\min }}{g_{\max }-g_{\min }}$

其中，g_max和g_min分别为幅度图像G_c的最大和最小值。

步骤S8：将HSI数据转换为RGB数据，显示照射场景的彩色图像。

分三种情况进行HSI到RGB的转换：

1)当0°≤H＜120°时：

B＝I(1-S)

G＝3I-(R+B)

2)当120°≤H＜240°时：

R＝I(1-S)

B＝3I-(R+G)

3)当240°≤H≤360°时

G＝I(1-S)

R＝3I-(B+G)

其中，R，G，B分别代表红、绿、蓝分量。

下面通过Matlab软件进行点目标仿真验证本发明方法。仿真的系统参 数如表1所示；点目标设置参数，包括散射方向、散射相干角和散射系数 如表2所示。本仿真中，使用波段为P波段，可以认为在5度的范围内照 射场景中散射体的散射特性不发生变化，因此选取N＝72；在阈值选取方 面，幅度阈值A取为0.5，相位差阈值P取为45°。

表1：系统参数

表2：点目标参数

图2～图4示出了利用本发明公开的上述方法对仿真数据进行处理后 的结果示意图。

图2为归一化的散射幅度图，显示动态范围为[-300]dB，虽然设置的 各散射体的散射系数是相同的，但由于不同散射体的散射相干角不同，则 通过相干累积得到的图像幅度也不同，散射幅度与散射相干角成正比。

图3为提取的散射方向图，为了更好地展示结果，结果中将归一化的 散射幅度低于-30dB的散射方向人为地置成-50度，可以看到，本方法提取 的散射方向与仿真设置值保持一致。

图4为提取的散射相干角图，为了更好地展示结果，结果中将归一化 的散射幅度低于-30dB的散射方向人为地置成-50度，可以看到，本方法提 取的散射相干角与仿真设置值保持一致。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行 了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已， 并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、 等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。