專利名稱：一種isar圖像的模糊自調(diào)制顯示增強方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于一種雷達圖像增強成像處理方法，特別是一種針對逆合成孔徑雷達圖像增強處理方法。
二
背景技術(shù)：
逆合成孔徑雷達(Inverse Synthetic Aperture Radar,以下簡稱ISAR像)就是在SAR基礎(chǔ)上發(fā)展起來的另外一種雷達成像技術(shù)，旨在解決運動目標(biāo)的成像問題。ISAR能夠獲得非合作運動目標(biāo)(如飛機、艦船等)的精細圖像。早在上世紀(jì)60年代初，就已經(jīng)提出ISAR成像的概念，并到80年代已經(jīng)得到了ISAR的圖像。但是逆合成孔徑圖像存在動態(tài)范圍大、細節(jié)模糊的問題，目前改善逆合成孔徑 雷達圖像主要是通過改進逆合成孔徑雷達圖像的成像算法方面，受到逆合成孔徑雷達成像機理的限制，目前改進成像算法受到一定限制，并且ISAR像本身具有動態(tài)范圍大、細節(jié)模糊的缺點，這通過改進成像算法是無法解決的。傳統(tǒng)的通過研究距離對齊、相位對齊算法改善成像質(zhì)量，但無法改變ISAR像的動態(tài)范圍、細節(jié)可視性；本發(fā)明利用圖像處理技術(shù)，通過模糊隸屬度函數(shù)、形態(tài)學(xué)濾波、小波變換相組合的方法來提高ISAR像的可視性。
三

發(fā)明內(nèi)容
本軟件的主要實現(xiàn)方法為通過對接收到的逆合成孔徑雷達圖像(ISAR像)進行動態(tài)范圍壓縮處理、調(diào)制系數(shù)重構(gòu)和細節(jié)增強三個主要處理流程。首先將原始ISAR像進行動態(tài)范圍估計，估計出當(dāng)前所獲取的原始ISAR像的動態(tài)范圍，利用所估計的動態(tài)范圍參數(shù)，對原始圖像進行均衡直方圖動態(tài)壓縮。然后對原始ISAR像進行Harr小波分解，得到原圖像、一層和二層小波逼近系數(shù)3個尺度下的圖像以及一層和二層的水平、垂直、對角的高頻系數(shù)；分別對原始像、Harr小波分解得到的一層、二層低頻系數(shù)進行隸屬度系數(shù)估計，計算調(diào)制系數(shù)，然后計算邊緣細節(jié)。最后利用所得的邊緣細節(jié)結(jié)果進行Harr小波重構(gòu)，然后與動態(tài)壓縮后的結(jié)果進行圖像增強調(diào)制，得到最終增強結(jié)果。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其顯著優(yōu)點為采用實時統(tǒng)計ISAR圖像動態(tài)范圍和信噪比的方法，實時動態(tài)增益調(diào)整波濾波器，通過各種濾波方法，能夠盡可能保留、增強ISAR像細節(jié)的同時，解決ISAR像大動態(tài)范圍的問題，且其工程實現(xiàn)簡單。該方法具有實時性好、圖像增強效果好的特點，它的提出及工程實現(xiàn)在ISAR像處理增強方面具有很高的推廣應(yīng)用價值。下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步詳細描述。
四


圖I是本發(fā)明的工作流程圖。
圖2是原始ISAR圖像。圖3是本發(fā)明處理后得到的ISAR圖像。
五
具體實施例方式本發(fā)明實現(xiàn)方法具體實施步驟為，參見附圖I :I、首先將原始ISAR像進行動態(tài)范圍估計，估計出當(dāng)前所獲取的原始ISAR像(如圖2所示)的動態(tài)范圍，利用所估計的動態(tài)范圍參數(shù)，對原始圖像進行均衡直方圖動態(tài)壓縮，具體方法如下設(shè)ISAR像大小WXH，其灰度直方圖用數(shù)組表示為his[i] (i G
)，N為ISAR像的動態(tài)范圍，A為該直方圖的均值，即(WXH)/N，則閾值取T = O. 3A。該方法即為將個數(shù)小于閾值的灰度全部映射到前面最近的大于閾值的灰度級，然后等距排列。均衡直方圖動態(tài)壓縮可以描述為 計算每個灰度的標(biāo)記函數(shù)
{0,his[i]<T,.Cr⑴按式reflect [/]=文f{k), (i G
)求取首次映射函數(shù)，設(shè)映射后灰度級
k=0
數(shù)為L，將灰度進行等距排列為reflect[i] =-reflect[f\，(i e [O9Z-I])⑵
L該方法解決探測器輸出信號動態(tài)范圍過大和顯示系統(tǒng)過窄的動態(tài)范圍不夠這一矛盾，在提高圖像對比度的同時極大改善直接均衡帶來的斷層現(xiàn)象，而且速度稍快，更易于硬件實現(xiàn)。2、對原始ISAR像進行Harr小波分解，得到原圖像、一層和二層小波逼近系數(shù)3個尺度下的圖像以及一層和二層的水平、垂直、對角的高頻系數(shù)；分別對原始像、Harr小波分解得到的一層、二層低頻系數(shù)進行隸屬度系數(shù)估計，計算調(diào)制系數(shù)a (i，j)，然后計算邊緣細節(jié)，方法如下對原始圖像S進行快速離散小波變換，利用Harr小波基進行2層分解，得到3個尺度下的圖像S, cal, ca2 [cal, chi, cvl, cdl] = dwt2 (S, se)(3)[ca2, ch2, cv2, cd2] = dwt2 (cal, se)(4)分別對3個尺度下的圖像S, cal, ca2,由下面步驟,得到圖像S、cal, ca2的高頻分量Shp、calhp，ca2hp 和隸屬度函數(shù)(/4 ^s, /^ ) ,(//ef , ^ , //f )和(juf,
, flf)，其中f是被處理圖像，可以是S，cal或者ca2，。圖像f經(jīng)過高通濾波得到fhp，所采用的高通濾波器利用形態(tài)學(xué)梯度濾波器，表達式如下f+ = max {f (m，n) | (m，n) G W (i，j)}(5)f— = min {f (m，n) | (m，n) G W (i，j)}(6)'f - f- f+ - fc f - f-fhp=\f-r,r-f>f-r⑵
kr-/=/-/-f+、f_分別表示該鄰域的灰度最大值和最小值，W(i，j)是以(i，j)為中心，以r為半徑的鄰域范圍，這里r的取值為2。通過式(8) (10)得到的高頻成分fhp分別建立弱邊緣、強邊緣f；s和噪聲fn三種成分的隸屬度函數(shù)U el> Ues和U 將fhp映射到模糊特征平面。隸屬度函數(shù)選擇高斯隸屬度函數(shù)，噪聲，弱邊緣和強邊緣在點(i，j)隸屬度分別如下凡/0_，;.)= |哪(-(/^’乃- 從,2) °^^255⑶
(13)ca' = idwt2 [caleh+k/ cal'，chi, cvl, cdl, se] (14)將原圖像經(jīng)過低通濾波后，與Sdl和Ca'進行加權(quán)相加，得到最終成像結(jié)果，如圖3所示。Lut = SbasJk1Sel^k2Ca'(15)。
權(quán)利要求
1.一種ISAR圖像的模糊自調(diào)制顯示增強方法，其特征在于將原始ISAR像進行動態(tài)范圍估計，利用所估計的動態(tài)范圍參數(shù)，對原始圖像進行均衡直方圖動態(tài)壓縮；然后對原始ISAR像進行小波分解；分別對原始像、Harr小波分解得到的一層、二層低頻系數(shù)進行隸屬度系數(shù)估計，計算調(diào)制系數(shù)，然后計算邊緣細節(jié)結(jié)果，利用所得的邊緣細節(jié)結(jié)果進行Harr小波重構(gòu)，然后與動態(tài)壓縮后的結(jié)果進行圖像增強調(diào)制，得到最終增強結(jié)果。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種逆合成孔徑雷達圖像增強實現(xiàn)方法。其主要流程是首先將原始ISAR像進行動態(tài)范圍估計，估計出當(dāng)前所獲取的原始ISAR像的動態(tài)范圍，利用所估計的動態(tài)范圍參數(shù)，對原始圖像進行均衡直方圖動態(tài)壓縮。然后對原始ISAR像進行Harr小波分解，得到原圖像、一層和二層小波逼近系數(shù)3個尺度下的圖像以及一層和二層的水平、垂直、對角的高頻系數(shù)；分別對原始像、Harr小波分解得到的一層、二層低頻系數(shù)進行隸屬度系數(shù)估計，計算調(diào)制系數(shù)，然后計算邊緣細節(jié)。最后利用所得的邊緣細節(jié)結(jié)果進行Harr小波重構(gòu)，然后與動態(tài)壓縮后的結(jié)果進行圖像增強調(diào)制，得到最終增強結(jié)果。經(jīng)過本算法處理后的ISAR圖像顯示效果大為增強，其細節(jié)部分明顯得到改善。
文檔編號G06T5/40GK102800067SQ20121024314
公開日2012年11月28日 申請日期2012年7月10日 優(yōu)先權(quán)日2012年7月10日
發(fā)明者管志強, 楊學(xué)嶺 申請人:中國船舶重工集團公司第七二四研究所