專利名稱：基于二維混合變換的sar圖像目標(biāo)提取方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及合成孔徑雷達信號處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于二維混合變換的SAR 圖像目標(biāo)提取方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
合成孔徑雷達(SAR，Synthetic Aperture Radar)具有高分辨率、高信噪比和全天 候等優(yōu)點，其已經(jīng)應(yīng)用于多個領(lǐng)域，如地形測繪，地面監(jiān)測，資源勘探等。特別是在軍事上， 合成孔徑雷達在戰(zhàn)場地形測繪和目標(biāo)探測方面都具有顯著的能力，因此其發(fā)揮著越來越重 要的作用。然而實際中，SAR系統(tǒng)不可避免地會受到來自各種噪聲源的干擾，如熱噪聲，地面 或海洋的雜波，電磁干擾等，從而其成像質(zhì)量和對目標(biāo)的檢測都會受到嚴(yán)重的影響。在一些 惡劣的情況下，SAR的成像性能將嚴(yán)重惡化。例如，由非常遠的目標(biāo)反射回來的回波信號將 受到存在于空間中的地面或海洋雜波、大氣云霧遮擋等各種噪音的干擾，從而變得非常微 弱。此外，對于一些反雷達目標(biāo)(如隱形飛機)，其回波信號將變得非常微弱以至于無法被 檢測出來。另外，在雷達電子對抗中，SAR成像系統(tǒng)會受到敵方干擾機的壓制性干擾或地面 的箔條干擾等等，在這些情況下，目標(biāo)的回波信號會受到嚴(yán)重干擾，從而使SAR成像系統(tǒng)生 成的圖像的信噪比極度下降。由于在SAR圖像生成之后，強噪聲已被混入SAR成像系統(tǒng)而 很難被分開，從而使后處理方法在改善SAR成像質(zhì)量和目標(biāo)提取方面發(fā)揮作用具有相當(dāng) 的難度。因此，能夠設(shè)計出一種有效的去噪處理方法，對改善SAR系統(tǒng)性能以及提高目標(biāo)提 取的精度和可靠性都是非常重要的。SAR圖像是一種典型的二維信號，其可以利用一些二維信號處理方法進行處理。現(xiàn) 有的SAR圖像處理方法通常采用二維空域濾波或二維離散小波變換(DWT)來消除噪聲，這 些方法并沒有充分考慮到某些信號可能在兩個方向上具有不同的特性。雖然離散小波變換 (DWT)在時頻域具有很好的局部特性，但由于其較差的頻率分辨率而很難去除窄帶干擾。不 同于DWT，DFT對頻譜特性具有較好的分析能力，它可以用來去除帶外噪聲，但對于寬帶噪 聲的消除不是很有效。由于DFT與DWT具有不同的特點，因此在分析復(fù)雜SAR信號回波時， 在兩個方向均使用一種類型的變換有時是不夠的。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取方法及系統(tǒng)。 基于本發(fā)明，針對受干擾下的SAR圖像進行去噪處理，提高SAR圖像的信噪比，從而有效地 提取出SAR圖像中的目標(biāo)。根據(jù)本發(fā)明的一個方面，本發(fā)明提供了一種基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提 取方法，在獲取原始SAR 二維圖像后，包括如下步驟獲取原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s(ni，n2)， 所述原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s(ni，n2)中各元素的值為所述原始SAR 二維圖像中各像素的灰 度值；對所述原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s (η,, n2)進行基于離散傅立葉變換_離散小波變換的二維混合變換，以進行去噪處理，獲取去噪處理后的SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s' (H1, n2)；依據(jù) 預(yù)置閾值，進行閾值處理，提取目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)陣列sTOi1, n2)。在上述于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取方法中，優(yōu)選所述二維混合變換步 驟包括對所述原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s(ni，n2)沿第一個變量Ii1方向做一層分解的一維 離散小波變換，獲取小波變換后的低頻部分Sjk1, n2,l)；對所述小波變換后的低頻部分 S^kljH2, 1)沿Il2方向進行傅立葉變換，獲取二維混合變換的低頻部分SJk1, k2，1)；對所述 二維混合變換的低頻部分SJk1, k2，l)的1^2方向進行加高斯窗的低通濾波，獲取去噪處理 后的二維混合變換低頻部分S' L(ki; k2,l)；對所述去噪處理后的二維混合變換低頻部分 S' Jk1;k2，l)沿1^2方向做逆傅立葉變換，得到數(shù)據(jù)陣列s' L(ki;n2,l)；對所述圖像數(shù)據(jù)陣 列s' ^k1, n2,1)沿Ic1方向做小波重建，獲取去噪處理的SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s' (H1, n2)。在上述于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取方法中，優(yōu)選所述小波變換后的低頻
部分、0^，112，1)依據(jù)如下方式獲取4沐， ,1) = j>( !，《2)灼,&(巧)，其中，其中，Ii1 e
，n2 e
，識Ul( i)為一層分解的小波尺度函數(shù)。。在上述于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取方法中，優(yōu)選所述離散傅立葉變換步 驟中，所述二維混合變換的低頻部分SJk1, k2，1)依據(jù)如下方式獲取
N1-I =
H1=O
,· lnr^^、 "J N2
，其中，Ic1 e
, k2 e
。在上述于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取方法中，優(yōu)選所述低通濾波步驟中， 所述去噪處理后的二維混合變換低頻部分S' ^k1, k2，1)依據(jù)如下方式獲取S' L(k1 k2,l) = SL(k1 k2,l) ‘ w(k2) Ic1 e [0，N1Z^-ILk2 e
其中，w(k2)為高斯低通窗，其形式為=
exp
exp
Hii o-iV2/2
Ifk2-N2' {σΝ2/2
k2&[N2!2,N2-其中N2為原SAR圖像沿k2方向的數(shù)據(jù)長度；σ為窗函數(shù)參數(shù)，且σ彡0. 5。在上述于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取方法中，優(yōu)選所述逆傅立葉變換步驟 中，所述數(shù)據(jù)陣列s' L(K,n2,l)通過如下方式獲取 4伙,”2,1)=
H2=O
k, e
, k2 e
，n2 e
，n2 e
。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，本發(fā)明還提供了一種基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo) 提取系統(tǒng)，除包括用于獲取原始SAR 二維圖像的原始圖像獲取模塊，還包括原始SAR圖像數(shù) 據(jù)陣列獲取模塊、二維混合變換模塊和目標(biāo)提取模塊。其中，原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列獲取 模塊用于獲取原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s Oi1, n2)，所述圖像數(shù)據(jù)陣列中各元素的值為所述原 始SAR 二維圖像中各像素的灰度值；二維混合變換模塊用于對所述原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列 s(ni,n2)進行基于離散傅立葉變換-離散小波變換的二維混合變換，以進行去噪處理，獲取 去噪處理后的SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s' (H1, n2)；目標(biāo)提取模塊用于依據(jù)預(yù)置閾值，進行閾值 處理，提取的目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)陣列sT(ni，n2)，Ii1 e
，n2e
圖7是對含噪SAR圖像進行去噪處理后的圖像；圖8是對去噪處理后的SAR圖像進行目標(biāo)提取操作后的目標(biāo)圖像；
圖9是本發(fā)明一種基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取系統(tǒng)實施例的結(jié)構(gòu)示意


圖10是二維混合變換模塊實施例的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實 施方式對本發(fā)明實施例作進一步詳細的說明。本發(fā)明的核心思想是對SAR圖像進行二維混合變換(DFT-DWT)以去除噪聲，對經(jīng) 去噪處理后的SAR圖像進行閾值處理，提取出SAR圖像中的目標(biāo)。參照圖1，圖1為本發(fā)明基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取方法實施例的簡單 步驟流程圖，在獲取原始SAR 二維圖像后，包括如下步驟步驟110，獲取原始 SAR 圖像數(shù)據(jù)陣列 s (ni;n2)，H1 e
，n2 e
所 述圖像數(shù)據(jù)陣列中各元素的值為所述原始SAR 二維圖像中各像素的灰度值；步驟120，對所述原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s (ni;n2)進行基于離散傅立葉變換_離散 小波變換的二維混合變換，以進行去噪處理，獲取去噪處理后的SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s' (H1, n2)；步驟130，依據(jù)預(yù)置閾值，進行閾值處理，提取目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)陣列sT(ni，n2)。參照圖2、圖3。首先對二維混合變換域的特性進行分析。獲取原始SAR 二維圖像采用了現(xiàn)有的條帶式SAR成像仿真程序生成了 5個點目 標(biāo)的回波信號，并采用SAR的R-D成像算法對目標(biāo)回波信號進行SAR圖像重建。圖2為仿 真實驗中具有5個點目標(biāo)的SAR重建圖像，設(shè)此二維圖像為StlOi1, n2)，其尺寸為N1XN2 = 521 X 1024，圖中橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)分別表示SAR重建圖像的距離和方位方向。仿真實驗中首先對上述未受干擾下的SAR圖像StlOi1, n2)進行二維混合變換 (DFT-DWT)，對其在二維混合變換域的特性進行分析，其具體實施過程如下步驟1 獲取 SAR 圖像 S0 (η” η2)。步驟2 針對sQ(ni，η2)沿第一個變量Ii1方向做一層分解的一維離散小波變換，得 到原圖像StlOi1, η2)的偏II1方向離散小波變換，其形式如下 其中，識U2( 2)是尺度函數(shù)，1為分解的層數(shù)，sL(ki; n2,1)為s(ni，n2)沿第一個變 量！^方向進行小波分解的低頻部分。
步驟3 針對sjk” n2,1)的第二個變量Ii2方向做一維離散傅立葉變換
其中SL(k1;k2，l)為原圖像StlOi1, n2)的二維混合變換(DFT-DWT)的低頻部分。 其相應(yīng)的逆變換實現(xiàn)步驟如下
1)針對SlGc1，k2，1)沿k2方向做一維逆離散傅立葉變換，重建出SlGc1，n2,1)，
2)針對、G^n2,1)沿Ic1方向進行一維逆離散小波變換，得到去除Ii1方向高頻分
N1H-I
量的信號 SlOi1, n2)，Sl(Ul^n2)= Yd ^(^1,^2,I^(W1) H1 e
，η2Ε
范圍內(nèi)為低頻部分SJk1, k2，l)。如圖3所示，SAR圖像中 的目標(biāo)經(jīng)二維混合變換(DFT-DWT)后的主要成分在1^方向集中在小波分解后的低頻部分， 在&方向集中在傅立葉變換后的低頻部分。因此，根據(jù)本發(fā)明提供的方法，在1^方向去除 小波分解后的高頻部分，在k2方向?qū)Ω盗⑷~后的系數(shù)加高斯窗進行低通濾波，此方法能夠 保證在目標(biāo)信號損傷較小的情況下對干擾信號進行濾除。根據(jù)本發(fā)明的實現(xiàn)方法，由于Ic1 方向小波分解后的高頻部分被去除，因此僅針對低頻部分S L(ki;k2,l)進行小波分解和重 建，傅立葉變換及加窗操作也可僅針對低頻部分SJk1, k2，l)進行，從而簡化了去噪處理的 過程，有效地降低了處理耗時。實際中SAR系統(tǒng)會受到敵方干擾機的壓制性干擾，地面的箔條干擾等多種干擾。 其中壓制性干擾一般為加性干擾，其干擾信號與目標(biāo)回波疊加在一起混入SAR成像系統(tǒng)； 而箔條干擾通過大量箔條對目標(biāo)回波信號進行散射，從而干擾了目標(biāo)回波信號的相位。在 仿真實驗中，對受到上述加性干擾和相位干擾的SAR回波信號進行了仿真設(shè)由SAR仿真程 序生成5個目標(biāo)的回波信號分別為s/(ni，n2) (i = 1，2... 5)，則受到加性干擾和相位干擾 的SAR回波信號SeOi1, n2)的模型為 其中是服從正態(tài)分布的隨機相位，Ν(ηι; η2)為復(fù)高斯白噪聲。依照上述 模型，仿真實驗中產(chǎn)生了一定信噪比的含噪SAR回波信號SeOi1,η2)，經(jīng)SAR成像算法得到重 建后的SAR圖像如圖4所示，設(shè)此含噪SAR圖像為s Oi1,η2)。如圖4所示，在受到加性干擾 和相位干擾的情況下，采用現(xiàn)有的二維匹配濾波算法重建出的SAR圖像中5個點目標(biāo)已經(jīng) 完全淹沒在噪聲中，以致很難被檢測出來。然而，本發(fā)明提出的方法可解決該問題。參照圖5，圖5為根據(jù)本發(fā)明基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取方法中，二維 混合變換步驟優(yōu)選方式的步驟流程圖，包括如下步驟步驟510，對所述原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列Sfc1, η2)沿第一個變量Ii1方向做一層分 解的一維離散小波變換，獲取小波變換后的低頻部分Sjk1,η2，1)。在該步驟中，所述小波變 換后的低頻部分Sjk1, η2,1)依據(jù)如下方式獲取 步驟520，對所述小波變換后的低頻部分Sjk1, η2,1)沿η2方向進行傅立葉變換， 獲取二維混合變換的低頻部分SJk1A2,1)。該步驟中，二維混合變換的低頻部分SJk1A2, 1)依據(jù)如下方式獲取

步驟530，對所述二維混合變換的低頻部分Sdk1;k2，1)的k2方向進行加高斯窗的 低通濾波，獲取去噪處理后的二維混合變換低頻部分S' L(ki; k2,l)o該步驟中，去噪處理 后的二維混合變換低頻部分S' ^k1, k2，1)依據(jù)如下方式獲取 其中，w(k2)為高斯低通窗，其形式為 w(k2) =
ο為窗函數(shù)參數(shù)，在該實施例中選取σ =0.2。
步驟540，對所述去噪處理后的二維混合變換低頻部分S' ^k1, k2，1)沿k2方向 做逆傅立葉變換，得到數(shù)據(jù)陣列s' Jk1^2,1)。在該步驟中，數(shù)據(jù)陣列s'八1^，112，1)通過 如下方式獲取 步驟550，對所述圖像數(shù)據(jù)陣列s' ^kljH2jI)沿&方向做小波重建，獲取去噪處 理的SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s' (H1, η2)。在該步驟中，去噪處理的SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s' (η,,
n2)通過如下方式獲取八《1,"2)= ΣIM^1(Wi)Ii1 e [OjN1-IJjIi2 e [0, N2-Ij0在獲取去噪處理的SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s' (ni;n2)后，進行SAR圖像目標(biāo)的提取。在該實施例中，選取閾值為H = O. 7max( I s'(叫，n2) |)，對圖像s‘(叫，n2)進行 如下閾值操作，得到提取出的目標(biāo)圖像StOi1, n2)。如上述的實現(xiàn)過程，圖6為步驟530后，原含噪SAR圖像經(jīng)去噪處理后的二維混合 變換的3D幅度圖。從圖中可以看出，經(jīng)過一系列的處理，原含噪SAR圖像中高頻的成分被 濾掉，大部分的低頻成分保留下來。如上述的實現(xiàn)過程，圖7為經(jīng)步驟2后得到的經(jīng)過去噪處理的SAR圖像。通過圖 7與圖4的比較，經(jīng)本發(fā)明提供的SAR圖像去噪處理方法處理后，SAR圖像質(zhì)量得到明顯改 善，SAR圖像中的5個目標(biāo)也變得較為清晰。如上述的實現(xiàn)過程，圖8為提取出的目標(biāo)圖像。如圖8所示，圖中的5個目標(biāo)全部 被提取出來，由此可以看出，本發(fā)明提供的基于二維混合變換(DFT-DWT)的SAR圖像目標(biāo)提 取方法在抑制SAR干擾和目標(biāo)檢測等方面具有良好效果。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，本發(fā)明還提供了一種基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取系統(tǒng)，包括原始圖像獲取模塊910，用于獲取原始SAR 二維圖像。圖像數(shù)據(jù)陣列獲取模塊920，用于獲取原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列Sfc1, n2)，圖像數(shù)據(jù) 陣列中各元素的值為原始SAR 二維圖像中各像素的灰度值。二維混合變換模塊930，用于對原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s (η,, η2)進行基于離散傅 立葉變換_離散小波變換的二維混合變換，以進行去噪處理，獲取去噪處理后的SAR圖像數(shù) 據(jù)陣列 s' (ηι，η2)。目標(biāo)提取模塊940，用于依據(jù)預(yù)置閾值，進行閾值處理，提取的目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)陣列
StOI1, η2) ο上述實施例對SAR圖像兩個方向上結(jié)合使用離散傅立葉變換和離散小波變換，在 混合變換域?qū)AR圖像進行處理，解決了傳統(tǒng)二維變換無法對SAR回波信號不同方向上具 有不同特性的復(fù)雜噪聲處理的問題。借由上述技術(shù)手段，增強了 SAR成像系統(tǒng)的抗干擾能 力；并抑制SAR圖像的噪聲干擾，改善SAR圖像中目標(biāo)的成像質(zhì)量，從而提高SAR圖像目標(biāo) 提取的準(zhǔn)確性和可靠性。在上述技術(shù)方案中，二維混合變換模塊930進一步包括離散小波變換單元1010，對所述原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s (叫，η2)沿第一個變量H1 方向做一層分解的一維離散小波變換，獲取小波變換后的低頻部分Sjk1, η2,1)。離散傅立葉變換單元1020，對所述小波變換后的低頻部分Sjk1, η2,1)沿η2方向 進行傅立葉變換，獲取二維混合變換的低頻部分SJk1, k2，1)。低通濾波單元1030，對所述二維混合變換的低頻部分SJk1, k2，1)的k2方向進行 加高斯窗的低通濾波，獲取去噪處理后的二維混合變換低頻部分S' ^k1, k2，1)。逆傅立葉變換單元1040，對所述去噪處理后的二維混合變換低頻部分S' ^k1, k2，1)沿k2方向做逆傅立葉變換，得到數(shù)據(jù)陣列s' ^k1, n2,1)。小波重建單元1050，對所述圖像數(shù)據(jù)陣列s' ^k1, n2,1)沿Ic1方向做小波重建， 獲取去噪處理的SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s' (ηι,η2)0上述實施例基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取系統(tǒng)的工作原理為(1)獲取 一幅SAR 二維圖像；(2)對SAR圖像進行二維混合變換(DFT-DWT)，去除一方向上小波分解 后的高頻部分，并對另一方向上傅立葉變換后的系數(shù)進行加高斯窗的低通濾波；(3)對經(jīng) 去噪處理后的SAR圖像進行閾值處理，提取出SAR圖像中的目標(biāo)。本實施例適用于SAR圖 像后的消噪和目標(biāo)檢測方面，其在抑制強干擾、檢測目標(biāo)和提高SAR成像質(zhì)量等方面都有 較好的效果。以上對本發(fā)明基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取系統(tǒng)做了簡單的說明，其原 理與基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取方法相似，相關(guān)之處可以參考質(zhì)量評價方法的 說明，在此不再贅述。以上對本發(fā)明所提供的一種基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取方法及系統(tǒng) 進行了詳細介紹，本文中應(yīng)用了具體個例對本發(fā)明的原理及實施方式進行了闡述，以上實 施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時，對于本領(lǐng)域的一般技術(shù) 人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實施方式
及應(yīng)用范圍上均會有改變之處，綜上所述，本說 明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對本發(fā)明的限制。
1權(quán)利要求
一種基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取方法，其特征在于，在獲取原始SAR二維圖像后，包括如下步驟原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列獲取步驟，獲取原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s(n1，n2)，所述原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s(n1，n2)中各元素的值為所述原始SAR二維圖像中各像素的灰度值；二維混合變換步驟，對所述原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s(n1，n2)進行基于離散傅立葉變換 離散小波變換的二維混合變換，以進行去噪處理，獲取去噪處理后的SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s′(n1，n2)；目標(biāo)提取步驟，依據(jù)預(yù)置閾值，進行閾值處理，提取目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)陣列sT(n1，n2)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取方法，其特征在于，所 述二維混合變換步驟包括離散小波變換步驟，對所述原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s(ni，n2)沿第一個變量Ii1方向做一 層分解的一維離散小波變換，獲取小波變換后的低頻部分Sjk1, n2,1)；離散傅立葉變換步驟，對所述小波變換后的低頻部分Sjk1, n2,l)沿112方向進行傅立 葉變換，獲取二維混合變換的低頻部分SJk1, k2，1)；低通濾波步驟，對所述二維混合變換的低頻部分SJk1, k2，l)的1^2方向進行加高斯窗 的低通濾波，獲取去噪處理后的二維混合變換低頻部分S' L(ki;k2,l)；逆傅立葉變換步驟，對所述去噪處理后的二維混合變換低頻部分S' ^k1, k2，l)沿、 方向做逆傅立葉變換，得到數(shù)據(jù)陣列s' ^k1, n2,1)；小波重建步驟，對所述圖像數(shù)據(jù)陣列檢察s' Jkpivl)沿&方向做小波重建，獲取去 噪處理的SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s' (ηι,η2)0
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取方法，其特征在于，所 述離散小波變換步驟中，所述小波變換后的低頻部分Sjk1, n2,1)依據(jù)如下方式獲取N1-XS(Ti^n2)Px^inx),W1=O其中，Ic1 e [0，N1A-ILn2 e
，識UlOO為一層分解的小波尺度函數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取方法，其特征在于，所 述離散傅立葉變換步驟中，所述二維混合變換的低頻部分SJk1, k2，1)依據(jù)如下方式獲取Si(Hl)=玄&(‘n2，l)exp -產(chǎn)巧 2=0Vy其中，Ic1 e
，k2 e
。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取方法，其特征在于，所 述低通濾波步驟中，所述去噪處理后的二維混合變換低頻部分S' ^k1, k2，l)依據(jù)如下方 式獲取S' L(k1;k2，l) = SL(k1 k2,l) ‘ w(k2), ki e
，k2 e
其中，w(k2)為高斯低通窗，其形式為w⑷=expexp1_2I ^N2/2 J_1(k2-NA_2[σΝ2/2 Jk2e[Q,N2!2~] k2&[N2/2,N2-其中N2為原SAR圖像沿k2方向的數(shù)據(jù)長度；0為窗函數(shù)參數(shù)，且σ <0.5。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取方法，其特征在于，所 述逆傅立葉變換步驟中，所述數(shù)據(jù)陣列s' ^k1, η2,1)通過如下方式獲取N2-Iζ . /#. r #_ η _Ii1 e
, n2 e
《(勻，《2,1) = 《(從，l)expM2=O,2ηη2Κ2、N2sT(ny,n2) = ·
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取方法，其特征在于，所 述小波重建步驟中，所述去噪處理的SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s' (H1, n2)通過如下方式獲取A^1/2-1St(Hl^n2)= Yd 4(Α，《2，1)^Λ(巧)，Ii1 ^
, n2 ^ [0, N2-Ij0Jt1=O
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取方法，其特征在于，所 述目標(biāo)提取步驟中，進行所述閾值處理時，設(shè)定閾值為H，并依據(jù)IsXnliH2) SXnl9H2)^ H [ 0 SXn^n2) < H提取的目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)陣列 sT(ni，n2)，H1 e
，n2 e
。
9.一種基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取系統(tǒng)，其特征在于，用于獲取原始SAR二 維圖像的原始圖像獲取模塊，所述提取系統(tǒng)還包括原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列獲取模塊，用于獲取原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s(ni，n2)，所述圖像 數(shù)據(jù)陣列中各元素的值為所述原始SAR 二維圖像中各像素的灰度值；二維混合變換模塊，用于對所述原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s Oi1, n2)進行基于離散傅立葉 變換_離散小波變換的二維混合變換，以進行去噪處理，獲取去噪處理后的SAR圖像數(shù)據(jù)陣 列 s' Oi1, n2)；目標(biāo)提取模塊，用于依據(jù)預(yù)置閾值，進行閾值處理，提取的目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)陣列sT(Il1, n2), Ii1 e
, n2 e
；離散傅立葉變換單元，用于對所述小波變換后的低頻部分Sjk1,112，1)沿112方向進行傅 立葉變換，獲取二維混合變換的低頻部分SJk1, I^lhk1 e
,^ e
；低通濾波單元，用于對所述二維混合變換的低頻部分SJk1A2,1)的1^2方向進行加高斯 窗的低通濾波，獲取去噪處理后的二維混合變換低頻部分S' Jkpkylhk1 e [Ο,Ν/2-l], k2 e
；逆傅立葉變換單元，用于對所述去噪處理后的二維混合變換低頻部分S' ^k1, k2，l)沿讓2方向做逆傅立葉變換，得到數(shù)據(jù)陣列s' LO^rvlhk1 e
,112 e
； 小波重建單元，用于對所述圖像數(shù)據(jù)陣列s' Jkpivl)沿1^方向做小波重建，獲取去 噪處理的 SAR 圖像數(shù)據(jù)陣列 s' (H1, n2)，H1 e
，n2 e
。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于二維混合變換的SAR圖像目標(biāo)提取方法及系統(tǒng)。所述方法在獲取原始SAR二維圖像后，包括如下步驟獲取原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s(n1，n2)，原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s(n1，n2)中各元素的值為原始SAR二維圖像中各像素的灰度值；對原始SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s(n1，n2)進行基于離散傅立葉變換-離散小波變換的二維混合變換，以進行去噪處理，獲取去噪處理后的SAR圖像數(shù)據(jù)陣列s′(n1，n2)；依據(jù)預(yù)置閾值，進行閾值處理，提取目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)陣列sT(n1，n2)。本方法增強了SAR成像系統(tǒng)的抗干擾能力；并抑制SAR圖像的噪聲干擾，改善SAR圖像中目標(biāo)的成像質(zhì)量，從而提高SAR圖像目標(biāo)提取的準(zhǔn)確性和可靠性。
文檔編號G06T7/00GK101930605SQ200910237860
公開日2010年12月29日 申請日期2009年11月12日 優(yōu)先權(quán)日2009年11月12日
發(fā)明者張穎康, 肖揚 申請人:北京交通大學(xué)