p_8基于改进正则化方法的sar图像增强技术

p_8基于改进正则化方法的sar图像增强技术

第9期2003年9月

电　　子　　学　　报

ACTAELECTRONICASINICAVol.31　No.9

Sep.　2003

基于改进正则化方法的SAR图像增强技术

王　岩,梁甸农,郭汉伟

(国防科技大学电子科学与工程学院,湖南长沙410073)

　　摘　要:　常规SAR成像算法分辨率受系统带宽限制,并存在严重的相干斑干扰,不利于提取图像特征.正则化

方法通过施加先验信息的约束,可以获得稳健的重建图像.由于SAR图像动态范围非常大,直接利用正则化方法重建图像,图像的细节特征不明显.本文采用改进正则化方法,以图像模值的对数变换作为势函数变量,有效的增强了图像细节特征.

关键词:　合成孔径雷达;正则化技术;图像增强;相干斑噪声中图分类号:　TN957　　　文献标识码:　A　　　文章编号:　037222112(2003)0921307203

SARImageEnhancementUsingModifiedRegularizationMethod

WANGYan,LIANGDian2nong,GUOHan2wei

(SchoolofElectronicScienceandEngineering,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha,Hunan410073,China)

Abstract:　ConventionalSARimagingtechniquessufferfromresolutionandspecklenoise,whichcomplicatefeatureextractionfromimage.Regularizationtechniquecouldbeusedtoobtainrobustreconstructionimagebyimposingpriorinformation.Directregular2izationdoesnothelpmuchtoemphasizedetailsduetodrasticallylargerangeofSARimage.Amodifiedregularizationalgorithmiscon2sideredtotakelogarithmtransformationonnormofimage.Experimentalresultdemonstratestheeffectiveness.

Keywords:　SAR;regularization;imageenhancement;specklenoise

1　引言

　　合成孔径雷达(SAR)可以提供目标高分辨率的图像,广

泛的用于军事侦察和地球遥感领域.由于SAR是一种相干工作的雷达,图像上存在严重的相干斑噪声,降低了SAR的实际分辨率,影响了基于SAR图像的目标检测和识别等应用.目前抑制相干斑噪声的方法主要包括各种滤波技术、多分辨分析噪声抑制技术和基于超分辨谱分析的技术.各种滤波技术和多分辨分析技术通常要降低图像的分辨率,而基于超分辨分析技术对于增强理想点目标散射比较有效,对于真实场景则效果不甚理想[1].

SAR成像是通过计算接收回波重建目标的散射特性的技术,是一个典型的“逆问题”.由于成像结果受到分辨单元内回波相位随机起伏的影响,仅仅依靠成像系统的参数不足以确定目标散射特性合适的解.因此SAR成像是一个“病态”问题,需要添加先验知识的约束使成像问题正则化.通过施加正则化约束,可以降低噪声对图像重建的影响,获得成像区域散射特性稳健的解.这种基于正则化方法重建图像的技术已经在医学CT图像增强中获得了应用[2].

为圆心作圆周运动,并且等角度间隔地发射和接收电磁波,其成像几何关系如图1所示[4].

假设发射信号为线性调频信号(LFM),选取成像区域中心为成像参考点,对角度θ时的接收信号进行去调频处理,得到信号的相位为:

图1　聚束模式SAR工作示意图

<θ(t)=-2(j/c)

ω0+kt-2R0/c

u(1)

式中c是光速,ω0为信号中心频率,k为LFM信号的调频斜

率,R0为成像参考距离,u为目标沿雷达视线和参考点的距离.由于聚束模式下成像区域较小,因此这里忽略了二次相位项不会带来较大误差.假设pθ(u)是目标区域所有与雷达等距离的目标点的总散射强度,等效于目标区域散射强度在θ角度上的投影.若整个成像区域的直径为D,则在θ角时,整个照射区域的接收信号为:

D/2

2　SAR观测模型

　　SAR雷达可以工作在多种模式,如条带模式、聚束模式,其中聚束模式通常可以提供更高的分辨率.我们首先对聚束模式的情况进行推导.在聚束模式下,雷达以目标区域某一点

　rθ(t)=

-D/2

∫

pθ(u)

-j

ω0+kt-c

c

udu(2)

由式(2)可看出,θ角度时的回波信号等于成像区域投影傅立叶变换.这与医学CT成像极为类似.

,SAR成像傅立叶变换的频率变量是2/cω,而0+kt-2R0/c

收稿日期:2002205208;修回日期:2003202221

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且收集数据的范围是有限的角度.因此SAR可以看作是窄带

CT,其频率范围为[-B/2+ω0,ω0+B/2],角度范围为[-Θ,Θ].设成像区域的散射强度为f(x,y),式(2)可以写作如下的紧凑形式:rθ(t)=FLPθ(f),Pθ为投影算子,FL为限带傅立叶变换算子.定义[-Θ,Θ]内各采样点的接收信号和变换矩阵为:

r=[rθθθ1,r2,…rN]　C=[cθθθθθ1,c2,…cN],ck=FLPk

T

用,可以通过用分段线性模型近似为非线性模型.不失一般

性,这里考虑式(6)对应的观测模型.假设观测υ是0均值高斯白噪声,并且二维的数据和图像已经按列排列成矢量.在最大后验概率估计(MAP)的框架下,由观测数据重建的图像为:

(9)^f=argmin(J(f))

f

(3)(4)

2

φ(f)J(f)=‖g-Tf‖+λ

2

(10)

J(f)为代价函数,包括两部分.‖g-Tf‖表示估计值

(5)因此,在[-Θ,Θ]范围内,观测数据模型为:r=C f

因为rθ(t)是成像区域在θ角投影的带限傅立叶变换,我

们可以对观测信号进行逆傅立叶变换得到成像区域投影的估计pθ(u),因此SAR成像的观测模型为:

g=F

-1

C(f)+v=Tf+v(6)

这里F-1为逆傅立叶算子,T=F-1C,υ是包含相干斑噪声在内的各种观测噪声.对于非聚束模式,SAR的观测模型与聚束模式相似,区别在于θ在[-Θ,Θ]范围内是非均匀采样的,根据不同的成像模式可以求出正确的变换矩阵C.另外,对于某一小片图像而言,其对应的成像区域也是很小的,用式(1)计算回波相位结果仍然准确.

利用极坐标成像算法,将[-B/2+ω0,ω0+B/2]和[-Θ,Θ]范围内频率—角度域的回波信号进行二维插值,变换到直角坐标系,然后进行二维傅立叶反变换,即可获得SAR图像.常规成像算法虽然简单,但是分辨率受系统带宽限制,并存在严重相干斑干扰.下面我们推导采用正则化技术增强SAR图像特征的方法.

与实际数据差别,φ(f)为正则项,定义为一组势函数之和,可以选用不同的势函数,将不同应用背景下图像的先验信息包含进来.λ为非负加权系数,决定正则项对图像估计的影响.

势函数J(f)应该具有非负性、对称性以及在0点取极小值等性质.由于二次正则函数(如吉洪诺夫正则化中的二次泛函)会造成图像边缘模糊,目前表1　常用势函数在正则化图像增强技术中,一般φ1(x)(x2+β)p/2采用非二次正则函数作为势函2p/2

)1+(x+β数[1].右面给出常用的几种非二

φ3(x)((2β)p/2)次势函数,所表1所示.

试验发现,对于p<1,重建

的图像具有更好的分辨率;为了克服势函数在0点不连续应选取β>0.

对于图像上存在的噪声,根据上述势函数的性质,减小象素幅度,可以使代价函数趋向极小,因此正则项具有降低图像

2

噪声的作用;同时由于存在‖g-Tf‖项,象素幅度不能无限减小.在最优化搜索中,幅度大的峰值点保持较大的幅度,而减小幅度小的背景象素模值,可以总体上使代价函数趋向最小值.这就是根据利用正则化方法降低图像噪声,提高图像质量的原理.目前,正则化图像重建技术已经在很多领域得到广泛的应用,如CT图像增强,运动估计 …… 此处隐藏：5915字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……