本發(fā)明涉及一種SAR圖像解譯能力的評估方法，更具體的說是一種基于條狀靶標SAR圖像的最小可分辨的靶條寬度的客觀評估方法。

背景技術(shù)：

合成孔徑雷達(SAR)距離方向和方位方向的理論分辨率是由所發(fā)射的信號帶寬和天線尺寸確定，其定義為兩個理想點目標的可分辨性。在過去，為了評估SAR分辨率，通常采用在地面布設角反射器點目標，利用SAR獲取點目標的SAR圖像，進而計算點目標的半功率(-3dB)脈沖響應寬度進行分辨率的評估，如圖1所示。

然而，盡管該方法被廣泛使用，但是基于點目標的方法僅反映點目標的可分辨性，僅是對SAR系統(tǒng)設計分辨率參數(shù)的確認。實際應用中，通常面對的是均勻目標，例如海面、森林、農(nóng)作物、草地等各類平面。SAR對這類目標的分辨性能，除了取決于上述由點目標評估出的理論分辨率外，還受斑點噪聲、系統(tǒng)熱噪聲影響，如圖2所示。因此，基于點目標的評估，無法反映實際應用中的SAR圖像解譯能力。

在光學圖像的解譯能力評估中，通常使用反射率差異較大的黑白條(以形成明暗對比度)。黑色靶條和白色靶條的寬度是已知的，因此光學圖像的解譯能力由可以辨別的最小寬度來確定。該方法的另一優(yōu)點是采用均勻目標，用戶可以直接從圖像確定解譯能力，如圖3所示。

利用上述思想，德國應用科學研究機構(gòu)(FGAN)和中國科學院光電研究院分別研制了基于礫石和水泥平板的微波條狀靶標用于SAR圖像解譯能力的評估，如圖4所示。

然而往確定最小可分辨的靶條過程中，以往僅通過目視的方式，不同的解譯者會得到不同的解譯結(jié)果，解譯能力的評估結(jié)果有歧義，例如圖5白色方框內(nèi)的黑白靶條，有的解譯者認為靶條可以區(qū)分，而有的解譯者認為難以區(qū)分。

上海交通大學Xi Lin等提出了一種基于條狀靶標的SAR圖像解譯能兒評估方法，但是該方法是利用光學圖像中的調(diào)制傳輸函數(shù)(MTF)參數(shù)來表征圖像解譯能力，并非直接地評估最小可分辨寬度。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

(一)要解決的技術(shù)問題

本發(fā)明提出了一種SAR圖像解譯能力的評估方法，改善了現(xiàn)有基于角反射器計算脈沖響應寬度或依靠目視方式的最小可分辨靶條評估或條狀靶標計算調(diào)制傳遞函數(shù)的方法，由于角反射器屬于理想點目標而實際中多為均勻目標、目視受人為主觀性因素的影響較大、調(diào)制傳遞函數(shù)是間接表示圖像解譯能力，無法直接給用戶以直觀的、無歧義的圖像解譯能力評估結(jié)果。

(二)技術(shù)方案

有鑒于此，本發(fā)明提出了一種SAR圖像解譯能力的評估方法，包括如下步驟：

S1：獲取待評價SAR圖像的靶標區(qū)域，并對該靶標區(qū)域進行插值預處理；

S2：選取所述SAR圖像中靶標區(qū)域之外的多個均勻目標區(qū)域，并計算各個均勻目標區(qū)域最小可分辨對比度閾值；

S3：選取所述靶標區(qū)域中的多組靶標，各組靶標的寬度不同，再分別計算各組靶標的實際對比度；

S4：比較所述各組靶標的實際對比度與所述各個均勻目標區(qū)域的最小可分辨對比度閾值，確定待評價SAR圖像的最小可分辨的靶標寬度。

其中所述S1具體包括：

S1-1：在所述獲取待評價SAR圖像的靶標區(qū)域中選出呈現(xiàn)明暗相間的靶標；

S1-2：對選出的靶標進行插值處理，使其圖像放大。

其中S2具體包括：

S2-1：通過目視或閾值分割等方法選取所述SAR圖像中靶標區(qū)域之外的K個均勻目標區(qū)域，K為均勻目標區(qū)域的數(shù)目；

S2-2：分別計算所選擇第K個均勻目標區(qū)域的圖像灰度的均值μ_k與圖像灰度的方差

式中N和M分別為被選中目標區(qū)域的長寬像素個數(shù)，I_kij為第k均勻目標區(qū)域內(nèi)的第i行、第j列像素值；

S2-3：由上述步驟計算的均值和方差，利用下列公式計算出最小可分辨對比度閾值f_閾值k；

S2-4：計算K個目標區(qū)域的最小可分辨對比度閾值的均值。

優(yōu)選地，所述靶標區(qū)域中的靶標形狀為條形；

其中所述S3具體包括：

S3-1：在所述條形靶標區(qū)域中選擇靶條寬度為x的靶條組，分別計算第t個靶條圖像上的目.沿長邊方向的一列或若干列上的L個像素均值，得到寬度為x靶條組的第t個靶條的像素均值

S3-2：把寬度為x的靶條組分成黑色靶條和白色靶條，將白色靶條的最小像素均值與黑色靶條的最大像素均值進行相減，從而得到寬度為x的靶條組的最小對比度；

式中下標x_b表示寬度為x靶條組的第b個白色靶條，x_h表示寬度為x靶條組的第h個黑色靶條。

優(yōu)選地，所述S4是通過x_可辨＝arg{f_閾值≤f_實際x}計算得到最小可分辨的靶標寬度；

優(yōu)選地，所述各個均勻目標區(qū)域的地表類型相同且在SAR圖像中至少占據(jù)10個×10個像素；

優(yōu)選地，所述各個均勻目標區(qū)域的形狀為正方形或長方形；

優(yōu)選地，所述各靶條組中的靶條的寬度相同；

優(yōu)選地，所述各靶條組中的靶條的排列方式相同。

(三)有益效果

本發(fā)明提出一種SAR圖像解譯能力的評估方法，提供一個客觀的評估結(jié)果，避免不同判讀人產(chǎn)生不同判讀結(jié)果的不確定性影響。采用的場景更接近實際場景目標，該方法的計算結(jié)果是最小可分辨尺寸，而非角反射器的脈沖響應寬度或調(diào)制傳遞函數(shù)等抽象性表達指標，更接近于用戶的認知習慣，具有更好的實用性。

附圖說明

圖1是現(xiàn)有基于角反射器計算脈沖響應寬度的流程示意圖；

圖2是均勻目標存在斑點噪聲影響目標分辨的示意圖；

圖3是現(xiàn)有光學圖像分辨率評價條形靶標的示意圖；

圖4是用于SAR圖像解譯能力評估的、基于礫石和水泥平板的微波條狀靶標的示意圖；

圖5是微波條狀靶標SAR圖像；

圖6是本發(fā)明選取的國家高分辨遙感綜合定標場的條狀靶標的尺寸圖；

圖7是本發(fā)明選取的國家高分辨率遙感綜合定標場條狀靶標的機載C波段SAR圖像；

圖8是本發(fā)明采用插值處理流程的示意圖；

圖9是本發(fā)明選取同景SAR圖像中的4個均勻目標區(qū)域的示意圖；

圖10是本發(fā)明選取同景SAR圖像中的寬度為x的靶條組的示意圖；

圖11是本發(fā)明選取的國家高分辨率遙感綜合定標場條狀靶標的星載X波段SAR圖像；

圖12是本發(fā)明SAR圖像解譯能力的評估方法的流程圖。

具體實施方式

本發(fā)明方法的核心點是給出判定黑白靶條是否可分辨的對比度閾值的計算方法，若一組黑白靶條的實際對比度超過該閾值，則該組黑白靶條判定為可分辨；若未超過該閾值，則該組黑白靶條判定為不可分辨。若干實驗實例表明，該計算結(jié)果與人眼判讀基本吻合，具有很好的實際可操作性與可靠性。

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合具體實施例，并參照附圖，對本發(fā)明作進一步的詳細說明。

本發(fā)明具體步驟如圖12的流程圖所示：

S1：獲取待評價SAR的條狀靶標圖像，并對圖像進行插值預處理操作。具體步驟如下：

S1-1：獲取待評價SAR圖像中的條狀靶標圖像，要求條狀靶標能夠在SAR圖像中能夠呈現(xiàn)明暗相間條紋。

如6圖所示，條狀靶標可以選用位于國家高分辨遙感綜合定標場的條狀靶標(經(jīng)緯度：40°51′8″N，109°37′50″E)，各靶條的尺寸見圖示。

實施例1是獲取國家高分辨率遙感綜合定標場條狀靶標的機載C波段SAR圖像，如圖7所示。由目視可以看到，1m寬度靶條清晰可辨、而0.9m寬度靶條可以判別為可分辨、亦可以判別為不可分辨，存在一定的不確定性。

S1-2：由獲取的條狀靶標SAR圖像，進行圖像插值。步驟如下：首先進行二維快速傅里葉變換(FFT)；接著對變換的頻譜數(shù)據(jù)進行補零，如8圖所示(補零的個數(shù)需要根據(jù)插值倍數(shù)進行確定，而插值倍數(shù)一般為2的倍數(shù)，并且大于最小目視可分辨靶條所占據(jù)的像元個數(shù)的4倍；過大的插值倍數(shù)將導致計算過程變慢，過小的插值倍數(shù)會導致步驟S3-1計算實際對比度時難以準確選擇靶條)；最后對補零后的數(shù)據(jù)進行二維逆快速傅里葉變換(IFFT)，得到插值后的條狀靶標圖像。

S2：選取SAR圖像中靶標區(qū)域之外的K個均勻目標區(qū)域，計算最小可分辨對比度閾值f_閾值。具體步驟如下：

S2-1通過目視或閾值分割等方法選取SAR圖像中靶標區(qū)域之外的K個均勻目標區(qū)域。

如圖9所示，標號為i、ii、iii、iv的是所選取的四個均勻目標。

S2-2分別計算上述所選出的4個均勻目標區(qū)域的圖像灰度的均值μ_k與圖像灰度的方差

式中N和M分別為選框的長寬像素個數(shù)，I_kij為第k個均勻目標區(qū)域內(nèi)的第i行、第j列像素值。

S2-3：由所計算的均值和方差，根據(jù)理論推導和實驗分析得到的公式，計算最小可分辨對比度閾值f_閾值k。

S2-4：為提高評估的穩(wěn)健性，計算全部4個均勻目標區(qū)域的最小可分辨對比度閾值的均值：

所選取的四個均勻目標的圖像灰度的均值、方差以及最小分辨的對比度閾值如下表所示。

S3：由SAR圖像中最易分辨的一組靶條開始直至人眼難以分辨的靶條為止(亦即從寬度大的靶條至寬度小的靶條)，分別計算各組靶條的實際對比度f_實際x(下標x表示寬度為x的靶條)，具體步驟如下：

S3-1：為排除相于斑噪聲引起的像素值起伏干擾，如圖10所示。選擇寬度為x的靶條組，分別計算第t個靶條上的沿長邊方向的一列或若干列上的L個像素均值，得到寬度為x的靶條組第t個靶條的像素均值(單位：dB)，計算結(jié)果如下表所示。

S3-2：為了確保評估結(jié)果的穩(wěn)健性，將白色靶條的最小像素均值與黑色靶條的最大像素均值進行相減，從而得到寬度x的靶條組的最小實際對比度，計算結(jié)果如上表最右一列所示。

式中下標x_b表示寬度為x靶條組的第b個白色靶條，x_h表示寬度為x靶條組的第h個黑色靶條。

S4：由上述所得，最小可分辨對比度閾值為2.481，該值位于寬度1m靶條的實際對比度值(2.76)和寬度0.9m靶條的實際對比度值(0.80)之間，由此可以判定該SAR圖像的最小可分辨靶條寬度為1m。該結(jié)果與人眼判讀接近，但所得的結(jié)果為客觀性結(jié)果，避免了主觀因素的影響。

為了進一步說明本方法的有效性，給出另一實施例予以說明。圖11是獲取國家高分辨率遙感綜合定標場條狀靶標的星載X波段SAR圖像。由目視可以看到，寬度為5m的靶條清晰可辨，而寬度為3m的靶條可以判別為可分辨、亦可以判別為不可分辨，存在一定的不確定性。

通過本發(fā)明的方法，計算各個均勻目標區(qū)域的最小可分辨對比度閾值，結(jié)果如下表所示，為8.785。

通過本發(fā)明的方法，計算各靶條組的實際對比度，結(jié)果如下表所示。

最小可分辨對比度閾值為8.785，該值位于寬度5m靶條的實際對比度值(10.99)和寬度3m靶條的實際對比度值(3.01)之間，由此可以判定該SAR圖像的最小可分辨靶條寬度為5m。該結(jié)果與人眼判讀接近，但所得的結(jié)果為客觀性結(jié)果，避免了主觀因素的影響。

以上所述的具體實施例，對本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和有益效果進行了進一步詳細說明，應理解的是，以上所述僅為本發(fā)明的具體實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應包含往本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。