基于目標(biāo)特征的isar圖像融合方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于目標(biāo)特征的ISAR圖像融合方法，涉及逆合成孔徑雷達(dá)ISAR圖像的融合，其步驟為：首先，對(duì)全孔徑數(shù)據(jù)分段，并獲取子圖像；提取子圖像的空域特征點(diǎn)和空域特征描述符向量，并進(jìn)行空域特征點(diǎn)的匹配；之后，選擇優(yōu)化的空域特征點(diǎn)；利用方位向尺度因子搜索方法，進(jìn)行方位向尺度變換和去中心；計(jì)算子圖像之間的旋轉(zhuǎn)角度，并旋轉(zhuǎn)變換圖像，獲取幅度均值圖像的熵值；利用最小熵值確定融合子圖像；最后，通過(guò)非負(fù)矩陣分解方法，得到融合圖像的基向量，從而確定最終的融合圖像。本發(fā)明保留了融合圖像中目標(biāo)的完備信息，可用于不同子圖像的融合和實(shí)時(shí)處理。
【專(zhuān)利說(shuō)明】基于目標(biāo)特征的ISAR圖像融合方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于雷達(dá)【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及逆合成孔徑雷達(dá)ISAR圖像融合方法，尤其涉 及一種基于目標(biāo)特征的ISAR圖像融合方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 逆合成孔徑雷達(dá)（Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)成像技術(shù)已被廣泛 應(yīng)用于包括目標(biāo)成像以及目標(biāo)幾何形態(tài)鑒定的民用和軍用領(lǐng)域。連續(xù)相干處理時(shí)間內(nèi)運(yùn)動(dòng) 的空間目標(biāo)在經(jīng)過(guò)平動(dòng)和復(fù)雜的多方向轉(zhuǎn)動(dòng)后，在較短相干處理時(shí)間的ISAR圖像中目標(biāo) 的局部散射點(diǎn)和結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生變化，從而造成目標(biāo)部分結(jié)構(gòu)信息的丟失，因此需要作多個(gè)短 時(shí)處理，再通過(guò)短時(shí)ISAR圖像進(jìn)行配準(zhǔn)和融合，從而得到長(zhǎng)時(shí)間多姿態(tài)角度下的ISAR圖 像。
[0003] 在ISAR圖像融合方法中，直接對(duì)所有短時(shí)處理后得到的圖像進(jìn)行一次融合比較 困難，因此需要先對(duì)相鄰的圖像進(jìn)行兩兩融合，然后通過(guò)多個(gè)階層的融合得到最終準(zhǔn)確的 融合圖像。然而，對(duì)于ISAR圖像中兩兩之間的融合，直接通過(guò)整體圖像進(jìn)行的方法存在處 理時(shí)間長(zhǎng)和融合準(zhǔn)確度低的缺點(diǎn)。
[0004] 為了解決這個(gè)問(wèn)題，一些研究人員和學(xué)者提出了直接利用圖像配準(zhǔn)的方法和基于 圖像目標(biāo)高能量點(diǎn)進(jìn)行融合的方法。針對(duì)利用圖像進(jìn)行配準(zhǔn)從而達(dá)到融合效果的方法， CHENFulong提出了一種利用shape矩陣估計(jì)的方法，通過(guò)求取特征描述符獲取平動(dòng)分量， 然后通過(guò)估計(jì)的旋轉(zhuǎn)角度和幾何不變方法進(jìn)行圖像的配準(zhǔn)。然而這種基于shape矩陣的旋 轉(zhuǎn)角度估計(jì)方法主要利用邊緣特征點(diǎn)，并不適用于長(zhǎng)相干時(shí)間的ISAR圖像的轉(zhuǎn)角估計(jì)，并 且ISAR目標(biāo)在長(zhǎng)相干時(shí)間內(nèi)運(yùn)行時(shí)其方位向會(huì)發(fā)生幾何形變，該方法未考慮此種情況。針 對(duì)這個(gè)問(wèn)題，可以利用提取出高能量點(diǎn)和旋轉(zhuǎn)代價(jià)函數(shù)進(jìn)行處理。Vignaud利用RELAX算法 從大量連續(xù)的高精度ISAR圖像中提取出大量高能量點(diǎn)。然后通過(guò)建立逆旋轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)的代價(jià) 函數(shù)將不同圖像中目標(biāo)的高能量點(diǎn)進(jìn)行逆旋轉(zhuǎn)，從而得到一系列姿態(tài)一致的目標(biāo)圖像。之 后，再將這些高能量點(diǎn)進(jìn)行疊加，得到最終的融合圖像。然而，該方法得到的原始ISAR圖像 具有很高的精度，提取的高能量點(diǎn)較多有利于利用這類(lèi)散射點(diǎn)進(jìn)行融合。但這種方法具有 兩個(gè)缺點(diǎn)，一是通常的ISAR圖像所具有的高能量點(diǎn)一般不會(huì)特別多；二是利用該方法得到 的融合圖像信息缺失嚴(yán)重。
[0005] 以上方法都不能有效提取出足夠的特征點(diǎn)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)角度準(zhǔn)確地估計(jì)，同時(shí)缺少 ISAR目標(biāo)局部結(jié)構(gòu)變化和方位向尺度變化的考慮，無(wú)法對(duì)長(zhǎng)相干時(shí)間的ISAR圖像進(jìn)行有 效的圖像融合。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的在于針對(duì)上述已有技術(shù)的不足，提供一種基于目標(biāo)特征的ISAR圖 像融合方法，實(shí)現(xiàn)不同子圖像的融合，并且保留了融合圖像中目標(biāo)的完備信息。
[0007] 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)。
[0008] 一種基于目標(biāo)特征的ISAR圖像融合方法，其特征在于，包括以下步驟：
[0009] 步驟1，獲取雷達(dá)全孔徑ISAR數(shù)據(jù)，雷達(dá)全孔徑ISAR數(shù)據(jù)在方位向上有b個(gè)距離 單元，b為正整數(shù)；對(duì)雷達(dá)全孔徑ISAR數(shù)據(jù)在方位向上的b個(gè)距離單元進(jìn)行等分分段，得到 X段子孔徑數(shù)據(jù)，X大于1并且小于等于b ;
[0010] 對(duì)所述X段子孔徑數(shù)據(jù)進(jìn)行ISAR成像，得到X幅ISAR子圖像，每一幅ISAR子圖 像像素點(diǎn)的行數(shù)為N 1,列數(shù)為N2 和N2分別為自然數(shù)；
[0011] 將X幅ISAR子圖像中的第一幅子圖像T1作為參考圖像P，第二幅子圖像T 2作為 變換圖像S;
[0012] 步驟2,給定像素點(diǎn)幅值的幅值閾值，將大于幅值閾值的像素點(diǎn)確定為極大值像素 占.
[0013] 從參考圖像P中確定極大值像素點(diǎn)的數(shù)目為A1 ;
[0014] 對(duì)參考圖像P中的第a個(gè)極大值像素點(diǎn)進(jìn)行空域特征提取，得到第a個(gè)極大值像 素點(diǎn)的空域特征描述符向量< =2，·.·，^^?，ISaSA1;進(jìn)而得到參考圖像P中 的A1個(gè)極大值像素點(diǎn)形成的參考空域特征描述符矩陣D1 ..,AJt，維數(shù)為 A1X 2n，其中，A1為參考圖像P中極大值像素點(diǎn)的數(shù)目也就是參考空域特征描述符向量D1的 行數(shù)，[?^表示向量轉(zhuǎn)置；
[0015] 從變換圖像S中確定極大值像素點(diǎn)的數(shù)目為A2 ;
[0016] 對(duì)變換圖像S中的第a'個(gè)極大值像素點(diǎn)進(jìn)行空域特征提取，得到第a'個(gè)極大 值像素點(diǎn)的空域特征描述符向量尤1彡a'彡A2 ;進(jìn)而得到變換圖 像S中的A2個(gè)極大值像素點(diǎn)形成的變換空域特征描述符矩陣A =[4,4,...,?^ ，維數(shù)為 Α2Χ2η，[· ]τ表示向量轉(zhuǎn)置，其中，A2為變換圖像S中極大值像素點(diǎn)的數(shù)目也就是變換空域 特征描述符矩陣D2的行數(shù)，Ap A2和η均為正整數(shù)；
[0017] 步驟3,計(jì)算參考空域特征描述符向量D1的第i行數(shù)據(jù)和變換空域特征描述符向 量D 2的每行數(shù)據(jù)之間的歐氏距離，I < i < A1，得到參考空域特征描述符向量D1的第i行 數(shù)據(jù)的A2個(gè)歐氏距離…從參考空域特征描述符向量01的第i行數(shù)據(jù) 的A2個(gè)歐氏距離中選擇最小值Oi f和次小值Q,/(); 1彡f彡A2,1彡fQ彡A2 ;
[0018] 設(shè)定距離閾值G ;如果D1的第i行數(shù)據(jù)的A2個(gè)歐氏距離中選擇的最小值Oiif和次 小值cU的比值小于距離閾值G，則參考圖像P中的第i個(gè)極大值像素點(diǎn)的匹配點(diǎn)為變換圖 像S的第f個(gè)極大值像素點(diǎn)；
[0019] 令i從1至A1進(jìn)行遍歷，從參考圖像P的A1個(gè)極大值像素點(diǎn)和變換圖像S的A 2個(gè) 極大值像素點(diǎn)中確定U對(duì)匹配的極大值像素點(diǎn)，1彡U彡min[A11A2];
[0020] 步驟4,求取每一對(duì)匹配的極大值像素點(diǎn)的位置坐標(biāo)之間的歐氏距離，得到U個(gè)歐 氏距離；
[0021] 設(shè)定噪聲容納閾值范圍F，若第u個(gè)位置坐標(biāo)的歐氏距離在噪聲容納閾值范圍F之 內(nèi)，則保留第u個(gè)歐氏距離所對(duì)應(yīng)的一對(duì)匹配的極大值像素點(diǎn)，否則，去除第u個(gè)位置坐標(biāo) 的歐氏距離所對(duì)應(yīng)的一對(duì)匹配的極大值像素點(diǎn)，I < U < U，得到K對(duì)優(yōu)選的極大值像素點(diǎn)， I ^ K ^ U ；
[0022] 在參考圖像P中的K個(gè)優(yōu)選極大值像素點(diǎn)的位置坐標(biāo)分別為 [X1 1,.V11],[.4乂],...,[4,義]，在變換圖像S中的K個(gè)優(yōu)選極大值像素點(diǎn)的位置 坐標(biāo)分別為[ii Κ]，· ' ·，[·^?，·)^]，···，[·^，' 其中 I < K < U ;
[0023] 步驟5,設(shè)定變換圖像S的方位向上第m個(gè)方位向尺度因子〇m，1彡m彡M，M表示 變換圖像S的方位向上尺度因子的最大個(gè)數(shù)，對(duì)變換圖像S中的K個(gè)優(yōu)選的極大值像素點(diǎn) 位置坐標(biāo)H,乃2],[x22, J22 ], ·. ·, [Xi2,乃2],…,]進(jìn)行方位向尺度變換，得到修正后極大值 像素點(diǎn)位置坐標(biāo)為[與,對(duì)],[與,另]，...,[芳，對(duì)],...,[4,?];
[0024] 對(duì)參考圖像P中K個(gè)優(yōu)選極大值像素點(diǎn)位置坐標(biāo) [X11,)'丨]，[X丨，7丨]，…，,K…，[χ?]進(jìn)行去中心，得到參考圖像P的K個(gè)中心化優(yōu)選極 大值像素點(diǎn)位置坐標(biāo)^1/丨1^1,/12],...，^1/1],...,^1〇/!^;對(duì)變換圖像3中1(個(gè)修 正后極大值像素點(diǎn)位置坐標(biāo)[?],[與,?,·.·,[?〗,充]，…，[4,?]進(jìn)行去中心，得到變 換圖像S的K個(gè)中心化優(yōu)選極大值像素點(diǎn)位置：
[0025]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于目標(biāo)特征的ISAR圖像融合方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，獲取雷達(dá)全孔徑ISAR數(shù)據(jù)，雷達(dá)全孔徑ISAR數(shù)據(jù)在方位向上有b個(gè)距離單元，b為正整數(shù)；對(duì)雷達(dá)全孔徑ISAR數(shù)據(jù)在方位向上的b個(gè)距離單元進(jìn)行等分分段，得到X段 子孔徑數(shù)據(jù)，X大于1并且小于等于b; 對(duì)所述X段子孔徑數(shù)據(jù)進(jìn)行ISAR成像，得到X幅ISAR子圖像，每一幅ISAR子圖像像 素點(diǎn)的行數(shù)為N1,列數(shù)為N2 和N2分別為自然數(shù)； 將X幅ISAR子圖像中的第一幅子圖像T1作為參考圖像P，第二幅子圖像T2作為變換 圖像S; 步驟2,給定像素點(diǎn)幅值的幅值閾值，將大于幅值閾值的像素點(diǎn)確定為極大值像素點(diǎn)； 從參考圖像P中確定極大值像素點(diǎn)的數(shù)目為A1 ; 對(duì)參考圖像P中的第a個(gè)極大值像素點(diǎn)進(jìn)行空域特征提取，得到第a個(gè)極大值像素點(diǎn) 的空域特征描述符向量C= ,…,<2, ]，1彡a彡A1 ;進(jìn)而得到參考圖像P中的A1個(gè) 極大值像素點(diǎn)形成的參考空域特征描述符矩陣A ..>UT，維數(shù)為4X2n， 其中，A1為參考圖像P中極大值像素點(diǎn)的數(shù)目也就是參考空域特征描述符向量D1的行數(shù)， [?]7表示向量轉(zhuǎn)置； 從變換圖像S中確定極大值像素點(diǎn)的數(shù)目為A2 ; 對(duì)變換圖像S中的第a'個(gè)極大值像素點(diǎn)進(jìn)行空域特征提取，得到第a'個(gè)極大值像素 點(diǎn)的空域特征描述符向量4 …，1彡a'彡A2 ;進(jìn)而得到變換圖像S中 的4個(gè)極大值像素點(diǎn)形成的變換空域特征描述符矩陣D2 ，維數(shù)SA2X2n， [· ]τ表示向量轉(zhuǎn)置，其中，A2為變換圖像S中極大值像素點(diǎn)的數(shù)目也就是變換空域特征描 述符矩陣D2的行數(shù)，VA2和η均為正整數(shù)； 步驟3,計(jì)算參考空域特征描述符向量D1的第i行數(shù)據(jù)和變換空域特征描述符向量D2 的每行數(shù)據(jù)之間的歐氏距離，I<i<A1，得到參考空域特征描述符向量D1的第i行數(shù)據(jù)的 A2個(gè)歐氏距離: ?，從參考空域特征描述符向量D1的第i行數(shù)據(jù)的A2個(gè) 歐氏距離中選擇最小值〇i，f和次小值cU; 1彡f彡A2,1彡fQ彡A2 ; 設(shè)定距離閾值G;如果D1的第i行數(shù)據(jù)的A2個(gè)歐氏距離中選擇的最小值Oiif和次小值G.,,,的比值小于距離閾值G，則參考圖像P中的第i個(gè)極大值像素點(diǎn)的匹配點(diǎn)為變換圖像S 的第f個(gè)極大值像素點(diǎn)； 令i從1至A1進(jìn)行遍歷，從參考圖像P的Al個(gè)極大值像素點(diǎn)和變換圖像S的A2個(gè)極 大值像素點(diǎn)中確定U對(duì)匹配的極大值像素點(diǎn)，1彡U彡min[A1,A2]; 步驟4,求取每一對(duì)匹配的極大值像素點(diǎn)的位置坐標(biāo)之間的歐氏距離，得到U個(gè)位置坐 標(biāo)的歐氏距離； 設(shè)定噪聲容納閾值范圍F，若第u個(gè)位置坐標(biāo)的歐氏距離在噪聲容納閾值范圍F之內(nèi)， 則保留第u個(gè)歐氏距離所對(duì)應(yīng)的一對(duì)匹配的極大值像素點(diǎn)，否則，去除第u個(gè)位置坐標(biāo)的 歐氏距離所對(duì)應(yīng)的一對(duì)匹配的極大值像素點(diǎn)，I<u<U，得到K對(duì)優(yōu)選的極大值像素點(diǎn)， I^K^U； 在參考圖像P中的K個(gè)優(yōu)選極大值像素點(diǎn)的位置坐標(biāo)分別為 在變換圖像s中的K個(gè)優(yōu)選極大值像素點(diǎn)的位置 坐標(biāo)分別為[彳，3^--2J7*]，…? 其中I<K<U; 步驟5,設(shè)定變換圖像S的方位向上第m個(gè)方位向尺度因子σπ，1 <m<M，M表示變換 圖像S的方位向上尺度因子的最大個(gè)數(shù)，對(duì)變換圖像S中的K個(gè)優(yōu)選的極大值像素點(diǎn)位置 坐標(biāo)D^v12Mx22,…,進(jìn)行方位向尺度變換，得到修正后極大值像 素點(diǎn)位置坐標(biāo)為[毛2,Λ2 ],[毛2,九2 ]，…,[句，充]，…，[4,5?; 對(duì)參考圖像P中K個(gè)優(yōu)選極大值像素點(diǎn)位置坐標(biāo) [X11，乃1 ]，[x丨,K]，…，[4，乂―],…，[4，乂 ]進(jìn)行去中心，得到參考圖像p的κ個(gè)中心化優(yōu)選極 大值像素點(diǎn)位置坐標(biāo)|^，/丨]，|^,乂12],...，^^，乂丨],... ,[^^^;對(duì)變換圖像3中1(個(gè)修 正后極大值像素點(diǎn)位置坐標(biāo)[與,芳],...,[芳,九2],...,[4,5^]進(jìn)行去中心，得到變 換圖像S的K個(gè)中心化優(yōu)選極大值像素點(diǎn)位置： 廠 *2 ? Γ *2 *2 Π廠*2 "? Γ *2 *2 ? 卜i，_yr」，LxE」，…，Lx :，少i」，.--，Lxd; 步驟6,利用參考圖像P的K個(gè)中心化優(yōu)選極大值像素點(diǎn)位置坐標(biāo)和變換圖像S的K個(gè) 中心化優(yōu)選極大值像素點(diǎn)位置坐標(biāo)，計(jì)算參考圖像P和變換圖像S之間旋轉(zhuǎn)角度Θm ; 利用旋轉(zhuǎn)角度Θm，對(duì)變換圖像S進(jìn)行旋轉(zhuǎn)得到旋轉(zhuǎn)后變換圖像分"，將旋轉(zhuǎn)后變換圖像 與參考圖像P的對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)幅值疊加，再求取對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的幅度均值，得到幅度均值圖 像I1'2,并計(jì)算幅度均值圖像I1'2的熵值λm ; 步驟7,根據(jù)步驟5和步驟6,利用M個(gè)方位向尺度因子對(duì)變換圖像S進(jìn)行方位向尺度 變換和旋轉(zhuǎn)，得到M個(gè)熵值A(chǔ)1，…，Am，…，λΜ;Μ表示變換圖像S的方位向上尺度因子的最 大個(gè)數(shù)； 從M個(gè)熵值X1,…，Xm,…，λΜ中選擇最小熵值λe，確定最小熵值λe對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)后 變換圖像分，1彡e彡M;將最小熵值λe對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)后變換圖像爐作為變換圖像S的最 優(yōu)化子圖像； 步驟8,將X幅ISAR子圖像中的第一幅子圖像T1作為第1融合子圖像Z1 ; 將變換圖像s的最優(yōu)化子圖像作為第2融合子圖像Z2 ; 設(shè)定整數(shù)c，3 <c<X，將第c-1融合子圖像作為參考圖像P，將X幅子圖像中第c幅 子圖像T。作為變換圖像S，根據(jù)步驟2到步驟7得到變換圖像S的最優(yōu)化子圖像，將變換圖 像S的最優(yōu)化子圖像作為第c融合子圖像Z。；進(jìn)而得到X幅融合子圖像，即第1融合子圖像 Z1、第2融合子圖像Z2、第c融合子圖像Z。，…，第X融合子圖像Zx，其中第c融合子圖像Z。 的像素點(diǎn)為N1行N2列矩陣； 步驟9,利用非負(fù)矩陣分解方法對(duì)X幅融合子圖像進(jìn)行分解，得到X幅融合子圖像的基 向量，維數(shù)為N1N2XI; 步驟10,將X幅融合子圖像的基向量W的每N2個(gè)元素排為一行，得到重排后的基圖像 爐，維數(shù)為N1XN2，重排后的基圖像#為最終的融合圖像。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于目標(biāo)特征的ISAR圖像融合方法，其特征在于，步驟 3包括以下子步驟： (3a)計(jì)算參考圖像P的空域特征描述符向量D1中第i行數(shù)據(jù)與變換圖像S的空域特 征描述符向量D2中第1行數(shù)據(jù)之間的歐氏距離Ou; 當(dāng)1依次等于1、2、3、…、A2時(shí)，得到參考圖像P的空域特征描述符向量D1中 第i行數(shù)據(jù)與變換圖像S的空域特征描述符向量D2每行數(shù)據(jù)形成的A2個(gè)歐氏距離 ()i.\，()L2 …" · ·，〇i'A: ·' A2個(gè)歐氏距離形成第i個(gè)距離向量Oi, I^I^A2 ; (3b)選擇第i個(gè)距離向量Oi中的最小值Oiif與次小值，計(jì)算第i個(gè)向量Oi的元素中最 小值〇i;f和次小值6^。的比值，其中f為整數(shù)，1彡f彡A2 ; 如果第i個(gè)距離向量Oi中最小值Oi,f和次小值cLu的比值小于距離閾值G，則參考 圖像P的第i個(gè)極大值像素點(diǎn)與變換圖像S的第f個(gè)極大值像素點(diǎn)相匹配，I<i<A1,I^f^A2 ； 如果第i個(gè)距離向量Oi中最小值Oiif和次小值cU1的比值大于或等于距離閾值G，則 參考圖像P的第i個(gè)極大值像素點(diǎn)與變換圖像S的A2個(gè)極大值像素點(diǎn)都不匹配； (3c)根據(jù)步驟3a)到3b)，i從1至A1進(jìn)行遍歷，得到參考圖像P和變換圖像S中共有U對(duì)匹配的極大值像素點(diǎn)，其中U彡min[A1,A2]。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于目標(biāo)特征的ISAR圖像融合方法，其特征在于，步驟 5包括以下子步驟： (5a)構(gòu)建方位向尺度因子的搜索區(qū)間σ= [σσ2,…，σm,…，σM]，1彡m彡M,其 中。π+1= 〇π+Δ。，△。為步進(jìn)間隔；M表示變換圖像S的方位向上尺度因子的最大個(gè)數(shù)； (5b)選擇第m個(gè)方位向尺度因子〇m，對(duì)變換圖像S中第k個(gè)優(yōu)選極大值像素點(diǎn)進(jìn)行 如下方位向尺度變換，得到修正后的極大值像素點(diǎn)位置坐標(biāo)[茍,5?為：
其中，為修正前變換圖像S中第k個(gè)優(yōu)選極大值像素點(diǎn)坐標(biāo)位置； (5c)根據(jù)步驟（5b)，對(duì)變換圖像S中K個(gè)優(yōu)選極大值像素點(diǎn)的位 置坐標(biāo)進(jìn)行方位向尺度變換，得到K個(gè)修正后極大值像素點(diǎn)位置坐標(biāo)為 [_ X1-，乃-」，L 」，…，L心:,λ:」，· · ·，L&，； (5d)計(jì)算出參考圖像P中K個(gè)優(yōu)選極大值像素點(diǎn)位置坐標(biāo) [χ?，>'; ]，，％ ]，…,[aK]，…，[4，K]的均值1，y1 ]; 對(duì)參考圖像P的K個(gè)優(yōu)選極大值像素點(diǎn)位置坐標(biāo)進(jìn)行去中心，得到參考圖像P的K個(gè) 中心化優(yōu)選極大值像素點(diǎn)位置坐標(biāo)^丨,/丨],^1，/丨],...,^丨,3，1]，...，^1,/1-]; 其中，對(duì)第k個(gè)優(yōu)選極大值像素點(diǎn)位置坐標(biāo)進(jìn)行去中心，得到第k個(gè)中心化優(yōu)選極大值 像素點(diǎn)位置坐標(biāo)為： [·*〇/!] (5e)對(duì)變換圖像S中K個(gè)修正后的極大值像素點(diǎn)位置坐標(biāo) [蘋(píng)艽]，[苳宄]，·.·，[€，只],...,[容，對(duì)]去中心，得到變換圖像S的K個(gè)中心化優(yōu)選極大值 像素點(diǎn)位置坐標(biāo)[fK], [4, …,[4, /5],…,[4, /i' ]。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于目標(biāo)特征的ISAR圖像融合方法，其特征在于，步驟 6包括以下子步驟： (6a)利用旋轉(zhuǎn)角度θπ，對(duì)變換圖像S進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，得到旋轉(zhuǎn)后變換圖像#為：
(6b)將參考圖像P和旋轉(zhuǎn)后變換圖像#的對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)幅值疊加，再求取對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的 幅度均值，得到幅度均值圖像I1，2 ;變換圖像象素點(diǎn)的行數(shù)為N1，列數(shù)為N2 ; (6c)計(jì)算出幅度均值圖像I1'2的熵值λπ :
其中，ln[ ·]為底數(shù)為e的對(duì)數(shù)函數(shù)，η為幅度均值圖像II，2的像素點(diǎn)的行數(shù)， 1彡η彡N1,κ為幅度均值圖像I1，2的像素點(diǎn)的列數(shù)，1彡κ彡N2A1為幅度均值圖像I1，2 的最大行數(shù)，N2為幅度均值圖像I1'2的最大列數(shù)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于目標(biāo)特征的ISAR圖像融合方法，其特征在于，步驟 9包括以下子步驟： (9a)將X幅融合子圖像Z1,Z2，…，Ζ。，…，Zx中第c幅融合子圖像Ζ。對(duì)應(yīng)的矩陣中元素 的每一列頭尾相接，轉(zhuǎn)化為N1N2維的第c幅融合子圖像Z。的列向量V。； (9b)根據(jù)步驟9a)得到X幅融合子圖像轉(zhuǎn)換的列向量V1,V2，…，V。，…，Vx，設(shè)定轉(zhuǎn)換矩 陣V= [V1,V2，…，V。，…，Vx]，其中，轉(zhuǎn)換矩陣V的行數(shù)為N1N2，列數(shù)為X; (9c)采用非負(fù)矩陣分解方法將基向量W進(jìn)行Q迭代，得到第Q次迭代的基向量 M=卜···,<&]，Q為設(shè)定的迭代總次數(shù)； 其中，第q次迭代基向量Wtl為：
式中，1彡q彡Q,Q為設(shè)定的迭代總次數(shù)，α為基向量W的元素序列號(hào)，1彡α彡N1N2 ;Htl表示第q次迭代的輔助向量，β為輔助向量H的元素序列號(hào)，1彡β彡X為第q次 迭代中基向量Wq的第α個(gè)元素為第q次迭代的輔助向量Hq的第β個(gè)元素；va;e為 矩陣V第a行第β列個(gè)元素；基向量W的初始值< 為元素個(gè)數(shù)為N1N2的隨機(jī)列向量,輔 助向量H的初始值H0為元素個(gè)數(shù)為X的隨機(jī)行向量；N1N2為轉(zhuǎn)換矩陣V的行數(shù),X為轉(zhuǎn)換矩 陣V的列數(shù)； (9d)設(shè)定第Q次迭代的基向量^^[<，><,···,><&]*X幅融合子圖像的基向量 F=[叫，
【文檔編號(hào)】G06T3/00GK104240212SQ201410445675
【公開(kāi)日】2014年12月24日 申請(qǐng)日期:2014年9月3日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月3日
【發(fā)明者】張磊, 許志偉, 邢孟道 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)