一種極地探冰雷達(dá)數(shù)據(jù)層位提取方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種極地探冰雷達(dá)數(shù)據(jù)層位提取方法，包括步驟：步驟1，算法初始化，輸入待處理的圖像，同時(shí)給出原始圖像恢復(fù)、圖像層位提取、規(guī)整化系數(shù)以及層位提取規(guī)整化因子的初始值；步驟2，判斷迭代終止條件是否滿足，若滿足，則輸出原始圖像恢復(fù)以及圖像層位提取結(jié)果，若不滿足，則進(jìn)入步驟3的迭代過程；步驟3，將原始圖像恢復(fù)和圖像層位提取分開進(jìn)行，對于原始圖像恢復(fù)，采用梯度框架進(jìn)行處理；對于圖像層位提取，采用總變分最小化結(jié)合梯度框架進(jìn)行處理；在迭代過程的最后，采用共軛梯度算法更新層位提取規(guī)整化因子的值；其中步驟3每迭代一次，需要返回步驟2進(jìn)行判斷，直至滿足迭代終止條件。利用該方法能夠得到冰川的準(zhǔn)確層位。
【專利說明】一種極地探冰雷達(dá)數(shù)據(jù)層位提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于極地探冰雷達(dá)成像【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及一種極地雷達(dá)數(shù)據(jù)層位提取方法。該方法可用于極地冰下層位提取，也可應(yīng)用于探地雷達(dá)的工程探測、水文地質(zhì)探測、生態(tài)環(huán)境探測，以及火星冰下探測等數(shù)據(jù)處理方面。
【背景技術(shù)】
[0002]極地探冰雷達(dá)利用一個(gè)發(fā)射天線發(fā)射高頻寬頻帶的電磁脈沖，并通過一個(gè)接收天線接收來自(地下)介質(zhì)層面的反射波。當(dāng)電磁波在介質(zhì)中傳播時(shí)，其路徑、電磁場強(qiáng)度及波形、相位等隨所穿越介質(zhì)的電磁特性及幾何形態(tài)而變化。因此，通過檢測回波時(shí)間、幅度、相位等參量，能夠解算出目標(biāo)深度、介質(zhì)特性及結(jié)構(gòu)等信息。在數(shù)據(jù)可視化上，可運(yùn)用數(shù)字圖像的恢復(fù)與重建技術(shù)，對冰下目標(biāo)進(jìn)行成像處理，以期達(dá)到對冰下目標(biāo)真實(shí)和直觀的顯示效果。
[0003]極地探冰雷達(dá)應(yīng)用于極地探測等情況下，需要對冰川的厚度和沉積過程進(jìn)行探測與分析，因此，得到冰川的準(zhǔn)確層位顯得十分重要。所以，冰川層位的有效提取是目標(biāo)識(shí)別和參數(shù)提取等一系列技術(shù)成功應(yīng)用的根本保證。目前對于冰川層位提取采用的方法主要是從成像方面進(jìn)行，如衍射層析成像、探地雷達(dá)波前成像算法和探地雷達(dá)時(shí)域反向投影成像算法等，這些方法能夠得到冰川層位提取圖像，但是得到的層位提取圖像存在噪聲，使得層位并不清晰。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]基于現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷，為了提高層位提取的有效性，本發(fā)明基于魯棒的主分量分解-總變分原理，提出了一種極地探冰雷達(dá)數(shù)據(jù)層位提取方法，該方法能夠消除得到的層位提取圖像噪聲并且凸顯層位。
[0005]本發(fā)明的極地探冰雷達(dá)數(shù)據(jù)層位提取方法包括:步驟1，算法初始化，輸入待處理的圖像，同時(shí)給出原始圖像恢復(fù)、圖像層位提取、規(guī)整化系數(shù)以及層位提取規(guī)整化因子的初始值；步驟2，判斷迭代終止條件是否滿足，若滿足，則輸出原始圖像恢復(fù)以及圖像層位提取結(jié)果，若不滿足，則進(jìn)入步驟3的迭代過程；步驟3，將原始圖像恢復(fù)和圖像層位提取分開進(jìn)行，對于原始圖像恢復(fù)，采用梯度框架進(jìn)行處理；對于圖像層位提取，采用總變分最小化結(jié)合梯度框架進(jìn)行處理；在迭代過程的最后，采用共軛梯度算法更新層位提取規(guī)整化因子的值；其中步驟3每迭代一次，都需要返回步驟2進(jìn)行判斷，直至滿足迭代終止條件。
[0006]通過本發(fā)明的方法，利用雷達(dá)進(jìn)行極地探冰時(shí)，能夠得到冰川的準(zhǔn)確層位。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0007]圖1為本發(fā)明極地探冰雷達(dá)數(shù)據(jù)層位提取方法的流程圖；
[0008]圖2為本發(fā)明的層位提取規(guī)整化因子初始值取值流程圖；
[0009]圖3為本發(fā)明的原始圖像恢復(fù)流程圖；[0010]圖4為本發(fā)明的層位提取流程圖；
[0011]圖5為本發(fā)明的共軛梯度法更新層位提取規(guī)整化因子流程圖；
[0012]圖6為待處理的極地探冰雷達(dá)圖像；
[0013]圖7為本發(fā)明進(jìn)行層位提取后的極地探冰雷達(dá)層位圖像。
【具體實(shí)施方式】
[0014]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合具體實(shí)施例，并參照附圖，對本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說明。[0015]本發(fā)明提出的極地探冰雷達(dá)數(shù)據(jù)層位提取方法是基于魯棒的主分量分解-總變分原理，該方法通過仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了理論驗(yàn)證，理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的有效性。
[0016]圖1為本發(fā)明極地探冰雷達(dá)數(shù)據(jù)層位提取方法的流程圖。參照圖1，該方法包括以下步驟。
[0017]在步驟1，對算法初始化，即輸入待處理的圖像，同時(shí)給出原始圖像恢復(fù)、圖像層位提取、規(guī)整化系數(shù)以及層位提取規(guī)整化因子的初始值。
[0018]在該步驟中，原始圖像恢復(fù)和圖像層位提取都是該算法最后得到的結(jié)果，需要將他們分別初始化為O。
[0019]在該步驟中，設(shè)λ為規(guī)整化系數(shù)，它的作用是在信號(hào)和噪聲平滑性要求之間進(jìn)行折衷。它是一個(gè)小的正數(shù)，取值范圍在(0，1)，設(shè)μ為層位提取規(guī)整化因子，它的初始值采用對輸入圖像的信噪比進(jìn)行估計(jì)得到。
[0020]圖2為獲取層位提取規(guī)整化因子μ的流程圖。該因子的作用是克服問題病態(tài)，當(dāng)數(shù)據(jù)帶有誤差/噪聲時(shí)，保證解在真解附近連續(xù)地依賴于數(shù)據(jù)，不會(huì)把誤差/噪聲過分地放大。如圖2所示，具體處理過程包括以下步驟:(a)通
【權(quán)利要求】
1.一種極地探冰雷達(dá)數(shù)據(jù)層位提取方法，該方法包括步驟: 步驟1，輸入待處理的圖像，同時(shí)給出原始圖像恢復(fù)、圖像層位提取、規(guī)整化系數(shù)以及層位提取規(guī)整化因子的初始值； 步驟2，判斷迭代終止條件是否滿足，若滿足，則輸出原始圖像恢復(fù)以及圖像層位提取結(jié)果，若不滿足，則進(jìn)入步驟3的迭代過程； 步驟3，將原始圖像恢復(fù)和圖像層位提取分開進(jìn)行，對于原始圖像恢復(fù)，采用梯度框架進(jìn)行處理；對于圖像層位提取，采用總變分最小化結(jié)合梯度框架進(jìn)行處理；在每次迭代過程的最后，采用共軛梯度算法更新層位提取規(guī)整化因子的值； 其中步驟3每迭代一次，都需要返回步驟2進(jìn)行判斷，直至滿足迭代終止條件。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟I中，設(shè)λ為規(guī)整化系數(shù)，它是一個(gè)小的正數(shù)，取值范圍在(0，1)，設(shè)μ為層位提取規(guī)整化因子，它的初始值采用對輸入圖像的信噪比進(jìn)行估計(jì)得到。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，通過以下步驟得到μ的初始值: 步驟101,通過
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟2中迭代終止條件的選取定義如下:設(shè)A為原始圖像恢復(fù)結(jié)果，E為圖像層位提取結(jié)果，k為迭代次數(shù)，I I.I |FSFr0beniUS范數(shù)，則繹代終止條件為
5.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，其中預(yù)設(shè)容忍值選取范圍是(10_9，10_6)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1-5任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，步驟3進(jìn)一步包括: 步驟301，設(shè)A為原始圖像恢復(fù)結(jié)果，E為圖像層位提取結(jié)果，t為迭代控制值，棱邊保持規(guī)整化懲罰泛函
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，步驟3進(jìn)一步包括: 步驟302，對于A的恢復(fù)，采用基于梯度框架的最速梯度法進(jìn)行。設(shè)D為輸入的待處理圖像，首先
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，步驟3進(jìn)一步包括: 步驟303，對于E的提取，采用基于梯度框架的總變分最小化方法來進(jìn)行，首先，
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，步驟3進(jìn)一步包括:步驟304，使用
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，步驟304進(jìn)一步包括；使用共軛梯度法更新層位提取規(guī)整化因子Uk的取值，具體步驟為:首先，將Uk代入
【文檔編號(hào)】G01S17/89GK103513256SQ201210211519
【公開日】2014年1月15日 申請日期:2012年6月20日 優(yōu)先權(quán)日:2012年6月20日
【發(fā)明者】劉小軍, 稂時(shí)楠, 趙博, 李俊, 方廣有 申請人:中國科學(xué)院電子學(xué)研究所