一种基于频谱加权的SAR图像旁瓣抑制方法

摘要

本发明公开了一种基于频谱加权的SAR图像旁瓣抑制方法，属于雷达遥感应用技术。本发明首先对SAR图像进行傅立叶变换后，获取频谱支撑区域为频谱内接最大矩形的频谱图像，即第一频谱图像，再根据频谱支撑区域的特征对其进行加权处理得到第二频谱图像；对第一、第二频谱图像做傅立叶逆变换并归一化处理后新的两幅雷达图像；采用数学逻辑运算对该两幅图像进行处理，以获得旁瓣抑制后的图像。本发明由于采用谱加权的方法，使得旁瓣抑制后图像主瓣不会展宽，提高了雷达图像的精确度和适用性。

说明书

技术领域

本发明涉及雷达遥感应用技术，具体涉及在合成孔径雷达图像中，利用图像频谱图像的变换对图像旁瓣进行抑制的方法。

背景技术

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，以下简称SAR)图像的旁瓣抑制问题是雷达遥感应用领域的重要研究内容之一，在解释雷达观测、分析场景地物特征、目标识别等方面具有重要作用。开展SAR图像旁瓣抑制问题的研究对于减少虚警和提高弱信号检测能力具有重要意义。

相对于光学图像而言，雷达图像的主要问题是图像中存在强散射点和较高的旁瓣，强目标响应的旁瓣很容易干扰或掩盖附近弱目标的主瓣。此外，在成像结果中旁瓣干扰还会造成图像的模糊，降低图像分辨率，影响图像的质量，不利于图像特征目标的提取和识别。我们知道雷达成像中，区域中点状的散射点的冲激响应，即成像系统的点扩散函数(PSF)是一个复数表达式。对于同一个加权函数，PSF是一个sinc函数，其旁瓣最大值位于主瓣峰值下面13dB处。针对这些高旁瓣的问题，不同的旁瓣抑制办法先后被提出，传统的距离旁瓣抑制方法是对其进行快速傅立叶变换(FFT)，对频域数据进行加窗处理，然后做傅立叶反变换得到雷达图像。该方法可以有效的降低旁瓣，但同时会造成图像主瓣展宽，幅度降低，使得图像分辨率降低，并不能使图像的质量得到提升。因此需要寻找更好的旁瓣电平抑制技术。

为了抑制旁瓣，同时又尽量保持主瓣宽度，人们又提出了一些处理办法来抑制旁瓣，这些方法包括切趾滤波、SVA空间变迹法等等。切趾滤波的主要原理是将雷达接收到的后向散射回波数据做相干处理。通过切趾滤波可以找到一种特殊的图像域滤波函数，将此滤波函数和图像域做卷积处理就可以得到一个比原来旁瓣低的多的旁瓣响应。它的核心就是找到一个迭代函数，使原始数据经过迭代后，主瓣保持不变，旁瓣得到抑制。其旁瓣抑制结果的好坏和切趾滤波器系数密切相关，该方法运算较为复杂，迭代次数繁多,且需要提前确定主瓣的位置才能较好的抑制旁瓣。SVA空间变迹法的原理是对一原始复图像采用不同加权函数进行处理，由于不同加权函数的脉冲响应各不相同，因此加权结果也各不相同，然后在不同处理结果中，选取结果的最小值，使得旁瓣得到抑制。该方法在使用时或多或少会受到不同条件的限制，故适用性不是太强。

近年来，人们又通过实验对比等方法，提出了一种通过改变目标频谱图像的办法来实现旁瓣抑制，该方法在降低旁瓣的同时较好的保持了主瓣宽度，且操作简单，计算容易。但是 由于对目标频谱支撑区域的改变有时比较大，会使一部分信息丢失。

发明内容

本发明的发明目的在于：为了克服已有对SAR图像进行旁瓣抑制的不足之处，以达到对SAR图像旁瓣抑制后，获得质量更高的图像，特提供一种基于频谱支撑区域加权的SAR图像旁瓣抑制方法。

本发明的基于频谱加权的SAR图像旁瓣抑制方法，包括下列步骤：

首先，对SAR图像进行傅立叶变换得到频谱图像，确定频谱图像的频谱内接最大矩形区域；

对频谱支撑区域进行加权处理，得到第一加权频谱图像：频谱支撑区域的频谱内接最大矩形区域的加权值设置为T1，其余区域的加权值设置为0，其中T1≥1，优选的T1的取值为1；

对第一加权频谱图像进行加权处理，得到第二加权频谱图像：基于第一加权频谱图像的频谱内接最大矩形区域的各边的中点，得到菱形区域，菱形区域的加权值设置为T2，不包括菱形区域的频谱内接最大矩形区域的加权值设置为T3，其中T2＞T3≥1，优选的T2的取值为2，T3的取值为1。

对第一加权频谱图像、第二加权频谱图像进行傅里叶逆变换并做归一化处理，得到图像I₁、图像I₂，其中图像I₁对应第一加权频谱图像，图像I₂对应第二加权频谱图像；对图像I₁、I₂进行数学逻辑运算，得到旁瓣抑制后的SAR图像，即首先让图像I₁减去I₂并取绝对值，得到图像I₃，再用图像I₂减去图像I₃并取绝对值，就得到了旁瓣抑制后的SAR图像。

由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：利用频谱加权后，对频谱图像进行傅立叶逆变换，使得SAR图像旁瓣位置发生改变，在通过数学逻辑运算，抑制掉旁瓣，并尽可能的保持主瓣宽度。同时，采用频谱加权的方式使得目标频谱图像改变较小，使得图像本身的信息保存的较为完好。

附图说明

图1为本发明的流程图。

图2为实施例中针对点目标进行旁瓣抑制的仿真图。

图3是针对实际飞机模型SAR图像进行旁瓣抑制处理后的结果示意图。

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，下面结合实施方式和附图，对本发明作进一步地详细描述。

参见图1，本发明的旁瓣抑制方法，包括下列步骤：

步骤S1：输入接收机得到的SAR图像；

步骤S2：对SAR图像进行傅立叶变换得到SAR图像的频谱图像；

步骤S3：对频谱支撑区域进行加权处理，得到频谱支撑区域为频谱内接最大矩形的频谱图像。

在SAR图像中，往往其频谱支撑区域都不是一个完整的矩形，这时图像的旁瓣就显得没有规律，不利于图像特征目标的提取和识别，因此本发明通过对频谱支撑区域进行加权处理来获取完整矩形区域的频谱支撑区域。即设置傅立叶变换得到SAR图像的频谱图像的频谱内接最大矩形的加权值为1，其余区域的加权值设置为0，基于上述加权设置对频谱支撑区域进行加权处理，就可以得到矩形频谱图像且此时图像自身损失信息最小，经傅立叶逆变换后SAR图像的旁瓣会显得很有规律，只有4条旁瓣，且正交分布。

设原始频谱支撑区域为S(ω,Ω)，其中(ω,Ω)为频谱支撑区域的坐标。内接最大矩形窗为W(ω,Ω)并赋值为1，两者进行点乘，得到频谱内接最大矩形的频谱图像S₁(ω,Ω)：

S₁(ω,Ω)＝S(ω,Ω).*W(ω,Ω)>

步骤S4：为了进一步得到主瓣位置不变，旁瓣位置发生改变的频谱图像，需要再一次对频谱图像S₁(ω,Ω)进行加权处理。

分别取频谱图像S₁(ω,Ω)中各矩形边的中点，构成一个菱形，得到菱形区域，并设置菱形区域内的图像数据的加权值为2，菱形区域以外的矩形区域的图像数据的加权值为1，其余区域的图像数据的加权值为0，基于上述设置对频谱图像S₁(ω,Ω)进行加权处理，得到频谱图像S₂(ω,Ω)。对频谱图像S₂(ω,Ω)进行傅立叶逆变换就可以得到主瓣位置不变且主瓣基本不展宽，旁瓣位置和幅度变换的图像。

设W₁(ω,Ω)为加权二维函数，其菱形区域赋值为2，菱形以外的矩形区域赋值为1，其它区域赋值为0。即

取频谱图像S₁(ω,Ω)与W₁(ω,Ω)点乘，得到矩形频谱图S₂(ω,Ω)：

S₂(ω,Ω)＝S₁(ω,Ω).*W₁(ω,Ω)>

因为矩形频谱图S₂(ω,Ω)是基于频谱图像S₁(ω,Ω)得到，若在步骤S3的加权处理时，设 置加权二维函数且S₁(ω,Ω)＝S(ω,Ω).*W′(ω,Ω)，则在步骤S4中，加权二维函数

步骤S5：对频谱图像S₁(ω,Ω)、S₂(ω,Ω)做傅立叶逆变换，得到图像I₁(ω，Ω)、I₂(ω，Ω)，其中I₁(ω，Ω)对应频谱图像S₁(ω,Ω)。

步骤S6：对图像I₁(ω，Ω)、I₂(ω，Ω)进行归一化处理后，进行数学逻辑运算，得到旁瓣抑制的SAR图像。

即首先让I₁(ω，Ω)减去I₂(ω，Ω)并取绝对值，得到I₃(ω,Ω)，图像I₃(ω,Ω)没有主瓣，只有8条旁瓣，且8条旁瓣的幅值均为I₁(ω，Ω)的一半，具体运算如下式：

I₃(ω,Ω)＝|I₁(ω,Ω)-I₂(ω,Ω)|>

再用I₂(ω，Ω)减去I₃(ω,Ω)并取绝对值，就得到了旁瓣抑制的SAR图像I₄(ω,Ω)，具体运算如下：

I₄(ω,Ω)＝|I₂(ω,Ω)-I₃(ω,Ω)|>

实施例

本实施例采用点目标进行仿真，仿真结果见图2。点目标由两个一维sinc函数相乘得到，通过平移变换得到三个点目标。图2-a中可以看到三个点目标及其旁瓣，且旁瓣在旁瓣交汇处形成了假目标。首先对图像2-a进行傅立叶变换得到频谱图像，如图2-b所示，由于此频谱图像就是矩形，所以可以省略步骤S3(对频谱支撑区域进行加权处理，得到频谱支撑区域为频谱内接最大矩形的频谱图像。)接下来，对矩形频谱图像进行加权处理，得到加权矩形频谱图像，如图2-c所示。图2-c中菱形区域加权值为2，矩形其他区域(除菱形区域的矩形区域)加权值为1。分别对矩形频谱图像和加权矩形频谱图像做傅立叶逆变换得到图像J1、J2，如图2-d、2-e所示。最后对J1、J2归一化后做数学逻辑运算，得到旁瓣抑制的图像J3，如图2-f所示。

通过仿真可以看到，经过傅立叶逆变换后的图像J2，其主瓣宽度基本没有展宽，旁瓣位置发生变化，且旁瓣数量变为8条。经过归一化及数学逻辑运算后，得到的旁瓣抑制的图像J3，可以看到J3的旁瓣几乎被抑制干净，且主瓣没有展宽，没有发生混叠，还有一点就是，和原始图像图2-a相比，图2-a中的假目标完全消失了，这对提升图像的可识别度有很大的帮 助，从而使得提取图像的特征效果更好，免去了虚假目标对图像的影响。

图3是实际飞机模型图像使用本发明方法进行旁瓣抑制的结果。其中图3-a是原始图像，图3-b是旁瓣抑制后的图像。可以明显的看出，经过本发明方法处理后，原始图像的旁瓣得到了抑制，且主瓣没有展宽，使得原来由于旁瓣效应处于混叠状态的点，可以有效的分离开，增强了图像的分辨率。同时也去掉了很多由于旁瓣叠加而形成的假目标。

根据本发明的SAR图像旁瓣抑制方法，对SAR图像实施旁瓣抑制同时又使得图像主瓣展宽保持不变，且保证了图像信息尽可能的不丢失。即使图像中存在由于旁瓣叠加而形成的虚假目标，经过本发明进行旁瓣抑制后，也可以得到有效的清除，而且该发明的限制条件很少，适用性很强。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，本说明书中所公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换；所公开的所有特征、或所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以任何方式组合。