合成孔径雷达图像序列生成方法
【专利摘要】一种圆迹SAR图像序列生成方法，包括：将圆迹SAR360°全孔径平均划分成R个子孔径，并得到各个子孔径图像每点像素的极化协方差矩阵；对每个像素位置计算得到R个子孔径图像3×3统计窗口内的差异性似然比，对所述差异性似然比进行排序得到最大似然比以及与最大似然比相对应的子孔径的序号，作为方位向散射中心差异最大的差异最大子孔径；计算与所述差异最大子孔径对应的恒虚警似然比，并得到恒虚警概率，将所述恒虚警概率与门限虚警概率进行比较，若恒虚警概率大于门限虚警概率，消除所述差异最大子孔径在该像素点的散射贡献；针对在该像素点具有散射贡献的每个子孔径进行协方差矩阵的非相干累加，得到结果图像在该像素点的极化协方差矩阵。
【专利说明】
合成孔径雷达图像序列生成方法
技术领域
[0001] 本发明涉及雷达图像处理领域，尤其涉及一种圆迹合成孔径雷达(SAR)图像序列 生成的方法。
【背景技术】
[0002] 圆迹SAR是一种新型遥感信息获取和处理技术，特指成像系统通过360°圆周轨迹 来实现多视向大视角范围连续成像观测。在圆迹SAR成像过程中，常按方位角间隔分成若干 个子孔径进行相干处理，最后再累加获得全孔径图像。若目标对所有孔径都满足方位向同 散射中心假设，非相干累加处理可以获得信噪比最高的图像。然而实际地物的散射特征仅 在有限的方位角内保持稳定，这对于基于极化特征参数的遥感应用，例如变化检测和地物 分类，存在参数估计不准的问题。传统的窄方位角成像模式可以忽略方位向多散射中心，因 为它的多视向散射特征不足以提供有价值的信息。多视向观测模式则需要进一步拓展现有 方法，在保留方位向多散射中心贡献的基础上挖掘消除过程产生的信息。
【发明内容】
[0003] 本发明提供了一种圆迹SAR图像序列生成方法，包括：
[0004] 步骤S1，将圆迹SAR360°全孔径平均划分成R个子孔径，子孔径序号为i，1彡i彡R，R 多k，k为允许的最小子孔径数量，R和k均为大于1的整数，并得到各个子孔径图像每点像素 的极化协方差矩阵Ci;
[0005] 步骤S2，如果R = k则执行步骤S5，否则执行步骤S3;
[0006] 步骤S3，对每个像素位置计算得到R个子孔径图像3 X 3统计窗口内的差异性似然 比，对所述差异性似然比进行排序得到最大似然比以及与最大似然比相对应的子孔径的序 号sub k，作为方位向散射中心差异最大的差异最大子孔径subk;
[0007] 步骤S4,计算与所述差异最大子孔径subk对应的恒虚警似然比，并得到恒虚警概 率，将所述恒虚警概率与门限虚警概率进行比较，若恒虚警概率大于门限虚警概率，消除所 述差异最大子孔径在该像素点的散射贡献，令R=R_1，并返回步骤S2,否则执行步骤S5;
[0008] 步骤S5,针对在该像素点具有散射贡献的每个子孔径进行协方差矩阵的非相干累 加，得到结果图像在该像素点的极化协方差矩阵，从而得到结果图像。
[0009] 针对传统图像产生方法没有完全利用多视向丰富的信息，根据本发明的图像序列 产生方法，生成与散射中心变化相关的子孔径图像序列，对方位向同散射中心的子孔径图 像进行非相干累加，得到新的子孔径图像序列，既可以实现方位向多散射中心的消除，也可 以有效支持圆迹SAR中多视向特征的提取等应用。
【附图说明】
[0010] 图1示出了根据本发明的圆迹SAR图像序列生成方法的流程图；
[0011] 图2是本发明的获取极化圆迹SAR中方位向散射中心差异最大的子孔径的流程图；
[0012] 图3是本发明的极化圆迹SAR图像序列中方位向散射中心差异最大的子孔径进行 恒虚警判决的流程图。
【具体实施方式】
[0013] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照 附图，对本发明作进一步的详细说明。
[0014] 图1示出了根据本发明的圆迹SAR图像序列生成方法的流程图。如图1所示，所述方 法包括：
[0015] 步骤S1:将圆迹合成孔径雷达360°全孔径平均划分成R(R彡k)个子孔径，子孔径的 序号为i，l<i<R，k为允许的最小子孔径数量，并得到各子孔径图像每点像素的极化协方 差矩阵Ci。其中，非相干累加公式为
[0016] Cia代表新生成的协方差矩阵，Cn代表子孔径序号为η的协方差矩阵。
[0017] 在步骤S2,判断R是否等于k。即，是否满足子孔径数目为k的迭代终止条件以避免 由虚警及复杂散射现象造成的过度虚警问题。为保证恒虚警判决的正确性，子孔径数目不 能小于4,所以k可以取值为4,若R = k则直接执行步骤S5，R大于k执行步骤S3。
[0018] 步骤S3，对每个像素位置计算得到R个子孔径图像3 X 3统计窗口内的差异性似然 比，对所述差异性似然比进行排序得到最大似然比以及与最大似然比相对应的子孔径的序 号sub k，作为方位向散射中心差异最大的差异最大子孔径subk。
[0019] 在步骤S4,计算与所述差异最大子孔径subk对应的恒虚警似然比，并得到恒虚警 概率，将所述恒虚警概率与门限虚警概率进行比较，若恒虚警概率大于门限虚警概率，消除 所述差异最大子孔径在该像素点的散射贡献，令R=R_1，并返回步骤S2,否则执行步骤S5;
[0020] 在步骤S5,针对在该像素点具有散射贡献的每个子孔径进行协方差矩阵的非相干 累加，得到结果图像在该像素点的极化协方差矩阵，从而得到结果图像。
[0021] 此外，如果得到的结果图像的图像序列中数目小于最多序列的像素点，则在最后 一幅图像前插相差数目的协方差矩阵，并输出新的图像序列。
[0022] 如图2所示，步骤S3可以包括步骤：
[0023] 在步骤S31，计算各子孔径图像的等效视数。
[0024] 相干斑是SAR图像中的相干斑是由于大量散射单元反射波的相干叠加引起的，是 SAR图像的固有特点，对图像的统计特性以及极化特征参数估计都存在影响。当相干斑存在 空间相关性时，处理窗口内的独立样本数量往小于实际样本数。对于均匀区域，图像的等效 视数ENL可以被定义为：
[0025] ENL=1/t2
[0026] τ为3X3统计窗口内标准差和均值的比值。
[0027] 在步骤S32,分别针对各子孔径计算差异性似然比。
[0028] 完成全部子孔径的方位向多散射中心检测需要迭代运用第一类似然比统计检验 方法中的假设条件，轮流令某一个子孔径散射贡献属于一类，而其他子孔径散射贡献的均 值属于另一类。计算每个子孔径对应的差异性似然比。
[0029] 第一类似然比统计检验方法中为似然比统计量假设存在R类不同的散射贡献，对 于步骤S1中的R个子孔径协方差矩阵Ci，i = 1，2，…，R满足独立同分布条件，其假设表达式 分别如下所示：
[0030] Ho：Ei=E2 = --- = Er=E
[0031] Hi： jeR
[0032] 其中，零假设代表全部子孔径都是同分布的，且散射矢量的复协方差矩阵期望值 都为Σ。备择假设代表每个子孔径的协方差矩阵均不同，即每个子孔径方位向散射中心均 不同。得到似然比表达式如下：
[0034]其中η为样本独立视数。该类方法中待判决统计量变化范围相对较大，使得恒虚警 判决函数处于敏感区的概率更高，从而可以保证其判决门限可用于散射变化范围更大的多 视向观测应用，由于敏感度较高因此适用于循环排序过程，以寻找差异性最大的子孔径。因 此该似然比称为差异性似然比。代入等效视数ENL后表达式为：
[0036] 其中ENU代表第i个子孔径的等效视数，ENLt代表
的等效视数。对于R个 子孔径，轮流去掉每个子孔径，计算上式对应的差异性似然比，得到Ak，k=l，2,…R。
[0037] 在步骤S34,排序得到最大差异性似然比及对应子孔径序号subk:
[0038] Λ =max{ Ak;k= 1，2,...R}
[0039] 如图3所示，步骤S4可以包括步骤：
[0040] 在步骤S41，由S2中得到差异最大的子孔径subk，计算该子孔径对应的恒虚警似然 比，恒虚警似然比推导如下：
[0041] 第二类似然比统计检验方法中假设每一次存在2类不同的散射贡献，而不是存在R 类不同的散射贡献，对于步骤S1中的R个子孔径协方差矩阵(^，? = 1，2,…，R满足独立同分 布条件，可建立以下假设：
[0042] Ho：Ei=E2 = --- = Er=E
[0043] Hi ： Σ i = ΣΣ j = Σb； i eRa, j eRb
[0044]其中，零假设代表全部子孔径都是同分布的，备择假设代表全部子孔径可以分为 两类Ra和Rb，协方差矩阵期望值分别为Σα和Σβ。零假设条件下的似然函数为：
[0046] 其中η为圆迹SAR图像独立视数，Ak = n ·
&，同理可得备择假设下的似然函数为： [0048]由此可得似然比检验统计量为：
[0050] 式中NT = Na+Nb，CT = ( NaCa+NbCb ) /ΝΤ，Να和NB分别代表A类和B类的子孔径数量，CA和 CB分别代表A类和B类的极化相干矩阵样本均值。似然比越接近1则零假设成立的概率越大， 方位向多散射中心的可能性越低。
[0051 ]代入等效视数ENL，得到恒虚警似然比表达式：
[0053] 在步骤S42，通过S41得到的恒虚警似然比计算恒虚警概率。
[0054] 根据Neyman-Pearson准则，H0假设成立的判决条件是：
[0055] A>CP
[0056] Pfa(ce)=P( A^cP；H〇)
[0057] 式中Ce是满足恒虚警概率Pfa(Ce)的最大似然比检测量判决门限。 Ce的计算是非常 困难的，因此采用等效统计量f ( Λ ) = -pl〇g Λ来替代ce完成判决。f ( Λ )概率密度函数的特 征函数是Λ的s · ρ阶矩。将统计量及协方差矩阵的概率密度函数代入特征函数后，特征函 数可以被表达为Gamma函数的函数。通过Gamma函数的级数展开形式，可以得到特征函数的 近似表达形式。经逆Laplace变换后可得到f( Λ )概率密度函数的解析表达式。此后，可以将 判决条件Λ >ce转化为-plogA <-pl〇g ce，即有恒虚警概率表达式如下：
[0060] 在步骤S43，将恒虚警概率Pfa(C{!)和门限虚警概率相比进行恒虚警判决。
[0061] Pfa(-pl〇g Λ ) >Pfa(-pl〇g Οβ)=β
[0062] 表达式成立则方位向同散射中心假设成立，否则方位同散射中心假设不成立。门 限虚警概率β可根据实验设定，通常设为〇. 6。
[0063]在步骤S44,若S43中判决成立则方位向同散射中心假设成立，执行步骤S5,否则消 除该子孔径在该像素位置的散射贡献，R=R-1，执行步骤S2。
[0064] 步骤S5:对未被消除的子孔径做协方差矩阵的非相干累加，得到的协方差矩阵为 最后一幅图像在该像素点的极化协方差矩阵。
[0065] 以上所述，仅为本发明中的【具体实施方式】，但本发明的保护范围并不局限于此，任 何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解想到的变换或替换，都应涵盖在 本发明的包含范围之内。
【主权项】
1. 一种圆迹合成孔径雷达SAR图像序列生成方法，包括： 步骤S1，将圆迹SAR360°全孔径平均划分成R个子孔径，子孔径序号为i，l《i《R，R>k， k为允许的最小子孔径数量，R和k均为大于1的整数，并得到各个子孔径图像每点像素的极 化协方差矩阵Cl; 步骤S2，如果R=k则执行步骤S5，否则执行步骤S3; 步骤S3，对每个像素位置计算得到R个子孔径图像3 X 3统计窗口内的差异性似然比，对 所述差异性似然比进行排序得到最大似然比W及与最大似然比相对应的子孔径的序号 subk，作为方位向散射中屯、差异最大的差异最大子孔径SUbk; 步骤S4，计算与所述差异最大子孔径subk对应的恒虚警似然比，并得到恒虚警概率，将 所述恒虚警概率与口限虚警概率进行比较，若恒虚警概率大于口限虚警概率，消除所述差 异最大子孔径在该像素点的散射贡献，令R=R-1，并返回步骤S2,否则执行步骤S5; 步骤S5,针对在该像素点具有散射贡献的每个子孔径进行协方差矩阵的非相干累加， 得到结果图像在该像素点的极化协方差矩阵，从而得到结果图像。2. 根据权利要求1所述的方法，其中，k等于4。3. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述步骤S3包括： 分别计算每个子孔径图像的等效视数； 根据计算的等效视数分别针对每个子孔径计算差异性似然比； 对计算的差异性似然比排序得到最大差异性似然比W及对应的子孔径序号subk。4. 根据权利要求3所述的方法，其中，通过W下公式计算每个子孔径图像的等效视数 ENU E化=1/了2 其中，τ为对应子孔径图像协方差矩阵的3X3统计窗口内的标准差和均值的比值。5. 根据权利要求4所述的方法，其中，通过W下公式计算每个子孔径图像的差异性似然 比八R:其中脚Li代表第i个子孔径的等效视数，ENLt代赛的等效视数。6. 根据权利要求5所述的方法，其中，通过W下方式计算与所述差异最大子孔径subk对 应的恒虚警似然比： 根据等效视数脚L，得到恒虚警似然比为Λ AB :其中，Ντ = Να+Νβ，打=(NaCa+NbCb ) /Ντ，Να和Νβ分别代表A类和Β类的子孔径数量，Ca和Cb分 别代表A类和B类的极化相干矩阵样本均值，ENLa和ENLb分别代表A类和B类子孔径的等效视 数。7. 根据权利要求5所述的方法，其中，通过W下方式计算恒虚警概率：为不完全Gamma函数，其中使用到的似然比Λ为恒虚警似然比八AB。8. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述口限虚警概率等于0.6。
【文档编号】G01S13/90GK106093940SQ201610391067
【公开日】2016年11月9日
【申请日】2016年6月3日 公开号201610391067.1, CN 106093940 A, CN 106093940A, CN 201610391067, CN-A-106093940, CN106093940 A, CN106093940A, CN201610391067, CN201610391067.1
【发明人】洪文, 李洋, 薛斐腾, 郭小洋, 王建峰, 郭胜龙
【申请人】中国科学院电子学研究所