一种基于多视角成像的三维成像方法与流程

本发明涉及雷达技术领域，特别涉及一种基于多视角成像的三维成像方法。

背景技术：

随着雷达成像技术的飞速发展，雷达探测模式从之前的一维测距逐渐发展到二维的测距测角、合成孔径雷达成像(SAR)、干涉SAR，以及三维都具备高分辨能力的平面孔径三维成像和圆柱孔径三维成像等模式。为了满足日益迫切的民用和军用需求，雷达的探测精度越来越高，成像水平已接近于光学水平。

目前的圆柱扫描成像，逐渐成为人体安全检查的主流技术，多采取在空间域或频域分区域进行成像。该成像方法存在如下缺点：图像中间部分像素的分辨率较高，而边缘部分分辨率会下降，不能实现360度全分辨的三维成像，真实的反映出目标的信息，不利于后续图像处理和目标特征提取。

技术实现要素：

针对现有技术中的上述问题，本发明提供了一种微波圆柱扫描成像系统的人体三维成像方法。该方法通过对多角度三维回波数据的处理，可获得同时包含多角度信息的三维图像，从而为后续的图像处理提供更丰富更全面的三维信息。

本发明的技术方案如下：

一种基于多视角成像的三维成像方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1：在同一笛卡尔坐标系下生成N个不同角度范围的三维图像；

步骤2：生成与N个不同角度范围的三维图像对应的N个窗函数，并将该N个窗函数由圆柱坐标系转换到笛卡尔坐标系；

步骤3：将所述N个不同角度范围的三维图像与所述N个窗函数分别对应相乘并求和，从而获得人体三维成像结果。

进一步的，所述步骤1：在同一笛卡尔坐标系下生成N个不同角度范围的三维图像；具体包括：

1.1首先获取去调频后的三维回波数据，在圆柱坐标系下对三维回波数据做去除残余视频相位项(RVP)的处理；

1.2将经过去除残余视频相位项处理后的数据分别在方位维和高度维做傅立叶变换，得到三维波数域数据；

1.3将所述三维波数域数据与匹配滤波函数相乘，获得匹配滤波后的三维波数域数据；

1.4对所述匹配滤波后的波数域数据在方位维做一维逆傅立叶变换后获得圆柱坐标系下的三维波数域数据；

1.5将所述圆柱坐标系下的三维波数域数据插值到笛卡尔坐标系下；

1.6将在360度扫描范围的所述插值到笛卡尔坐标系下的三维波数域数据等分成N个成像区域；设n表示所述N个成像区域中的第n个成像区域，将选定的第n个成像区域以外置零；其中n的值为N个成像区域的顺序编号；

1.7最后通过对N个所述第n个成像区域内的三维波数域数据做三维逆傅立叶变换，从而获得对应的N个所述第n个区域内的三维图像。

进一步的，所述步骤1.1中，去除残余视频相位项的方法为：将所述去调频后的三维回波数据在距离维做傅立叶变换后，乘以补偿项，然后做逆傅立叶变换。

进一步的，所述步骤1.1中，所述补偿项如式(1)所示：

其中，f_i为频率，且f_i∈[-f_s/2,f_s/2-f_s/N_f]，f_s为采样率，N_f为采样点数，γ为调频信号的调频斜率。

进一步的，所述步骤1.3中，所述匹配滤波函数的具体表达式如下：

其中，为ε阶汉克尔函数，k_r为r方向所对应的波数域表示，且k为波数，且k＝2*π*f/c，k_z为z方向所对应的波数域表示，f为系统的工作频率，c为光速，R₀为天线中心到目标中心的参考距离，ε为扫描角度θ所对应的频率域。

进一步的，所述步骤1.4中，对所述匹配滤波后的波数域数据在方位维做一维逆傅立叶变换后获得圆柱坐标系下的三维波数域数据，具体包括：所述圆柱坐标系下的三维波数域数据中任意一点的坐标可表示为(k_r,θ,k_z)，其中k_r为r方向所对应的波数域表示，且k为波数，且k＝2*π*f/c，k_z为z方向所对应的波数域表示，f为系统的工作频率，c为光速，θ为波数域数据的扫描角度。

进一步的，所述步骤1.5中，将所述圆柱坐标系下的三维波数域数据插值到笛卡尔坐标系下，具体包括：选择正对目标中心的笛卡尔坐标系。

进一步的，所述步骤1.5中，将所述圆柱坐标系下的三维波数域数据插值到笛卡尔坐标系下，具体包括：在笛卡尔坐标系下的坐标为(k_x,k_y,k_z)，其中

k_x＝k_r*cos(θ)

k_y＝k_r*sin(θ)

k_z＝k_z (3)

其中k_x为在笛卡尔坐标系下方位维x对应的波数域坐标，k_y为在笛卡尔坐标系下距离维y对应的波数域坐标，k_z为高度维z对应的波数域坐标，k_r为r方向所对应的波数域表示，且k为波数，且k＝2*π*f/c，k_z为z方向所对应的波数域表示，f为系统的工作频率，c为光速，θ为波数域数据的扫描角度。

有益效果：

本发明提出了一种实现360度全分辨三维成像的方法，在一幅三维图像中包含了360度角度的目标信息，有效的解决了边缘图像分辨率下降的问题，为后续的图像处理提供更丰富、准确和全面的信息。

附图说明

图1微波人体三维成像方法流程图

图2去除RVP项方法流程图

图3波数域坐标变换关系图

图4大波束宽度成像区域示意图

图5小波束宽度成像区域示意图

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案做详细描述。

本发明通过将去调频后的三维回波数据变换到频域，在频域将数据插值到同一笛卡尔坐标系下，并分区域完成补零、插值和加窗运算后，求和，完成多角度三维数据的融合处理，该三维融合数据中包含了多个视角的三维信息。

图1为本发明的方法流程图。

一种基于多视角成像的三维成像方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1：在同一笛卡尔坐标系下生成N个不同角度范围的三维图像；

1.1首先获取去调频后的三维回波数据，在圆柱坐标系下对三维回波数据做去

除残余视频相位项(RVP)的处理。

去除残余视频相位项处理的方法流程图如图2所示。去除残余视频相位项的方

法为：将所述去调频后的三维回波数据在距离维做傅立叶变换后，乘以补偿项，

然后做逆傅立叶变换。补偿项如式(1)所示：

其中，f_i为频率，且f_i∈[-f_s/2,f_s/2-f_s/N_f]，f_s为采样率，N_f为采样点

数，γ为调频信号的调频斜率。

1.2将经过去除残余视频相位项处理后的数据在方位维和高度维分别做傅立叶

变换，得到三维波数域数据；

1.3将所述三维波数域数据与匹配滤波函数相乘，获得匹配滤波后的三维波数域数据。所述匹配滤波函数可通过驻定相位原理推导获得，具体表达式如下：

其中，为ε阶汉克尔函数，k_r为r方向所对应的波数域表示，且k为波数，且k＝2*π*f/c，k_z为z方向所对应的波数域表示，f为系统的工作频率，c为光速，R₀为天线中心到目标中心的参考距离，ε为扫描角度θ所对应的频率域。

1.4对所述匹配滤波后的波数域数据在方位维做一维逆傅立叶变换后获得圆柱坐标系下的三维波数域数据，所述圆柱坐标系下的三维波数域数据中任意一点的坐标可表示为(k_r,θ,k_z)，其中k_r为r方向所对应的波数域表示，且k为波数，且k＝2*π*f/c，k_z为z方向所对应的波数域表示，f为系统的工作频率，c为光速，θ为波数域数据的扫描角度。

1.5将所述圆柱坐标系下的三维波数域数据插值到笛卡尔坐标系下(通常选择正对目标中心的笛卡尔坐标系)，三维波数域数据坐标变换关系图如图3所示。坐标变换关系如式(3)所示。在笛卡尔坐标系下的坐标为(k_x,k_y,k_z)，其中

其中k_x为在笛卡尔坐标系下方位维x对应的波数域坐标，k_y为在笛卡尔坐标系下距离维y对应的波数域坐标，k_z为高度维z对应的波数域坐标，k_r为r方向所对应的波数域表示，且k为波数，且k＝2*π*f/c，k_z为z方向所对应的波数域表示，f为系统的工作频率，c为光速，θ为波数域数据的扫描角度。

1.6将在360度扫描范围的所述插值到笛卡尔坐标系下的三维波数域数据等分成N个成像区域；设n表示所述N个成像区域中的第n个成像区域，将选定的第n个成像区域以外置零。其中n的值为N个成像区域的顺序编号，即，当对N个成像区域中的第1个成像区域进行处理时，n＝1；当对N个成像区域中的第2个成像区域进行处理时，n＝2；依此类推，当对N个成像区域中的第N个成像区域进行处理时，n＝N。

所述N个成像区域的划分可根据天线单元的波束宽度、目标成像区域的范围、天线到目标中心的距离R₀、圆柱成像系统本身的结构特点以及微波不能穿透人体的特性来设定。具体如下：

1.6.1首先确定成像区域中心半径r上的点获得最优分辨率的时候所对应的圆心角φ。

下面分两种情况来分析。

第一种情况：如果天线的波束宽度θ_antenna如图4所示满足式(4)：

其中半径r为目标上任意一点到目标中心的距离，距离R₀为天线到目标中心的距离，且孔径的长度大于B点到C点的长度BC，即成像区域的圆周角φ满足式(5)：

则A点获得最优的分辨率。由式(4)和式(5)可知，r越小，获得最优分辨率所需要的天线波束宽度越小，所需成像区域的圆周角越大。因此需要根据r的最小值r_min确定成像区域的范围，即成像区域的圆周角由于微波不能穿透人体，r_min一般选为0.1～0.2m。

第二种情况：如果天线的波束宽度θ_antenna如图5所示，满足式(6)：

如图5所示，根据余弦定理得到式(7)所示的关系：

，其中A′C′为A′点到C′点的距离。

由式(7)推导得式(8)

如图5所示，根据正弦定理得到式(7)所示的关系：

由式(8)和式(9)可知，半径r越小，A′点得到最优分辨率，所需的成像区域越大，所以选择成像区域时，以r较小的值计算最优分辨率所需的成像区域，由于微波不能穿透人体，r_min一般选为0.1～0.2m。

综合第一种情况和第二种情况，选择成像区域时，以r最小处的点目标获得最优分辨率所需的成像区域为标准。其中r_min一般选为0.1～0.2m。

1.6.2设需要获得最优分辨率的区域为φ₀，则保留的数据区域范围为φ₀+φ，即区域的起始点前移φ/2，区域的结束点后移φ/2。这样才能确保φ₀内所有的点满足最优分辨率。

1.6.3确定需要分解的成像区域个数N如式(9)所示

则N个成像区域的范围分别为：(nφ₀-φ/2):(nφ₀+φ/2)。

1.6.4将选定的第n个成像区域之外置零。

1.6.5对n从1到N进行遍历，从而对应得到N个所述第n个成像区域内的三维波数域数据。

1.7最后通过对所述N个第n个成像区域内的三维波数域数据做三维逆傅立叶变换，从而获得对应的N个第n个区域内的三维图像。

步骤2:生成N个窗函数，并将该N个窗函数由圆柱坐标系转换到笛卡尔坐标系；

根据天线的波束宽度以及人体成像区域的范围，确定第n个成像区域能够全分辨成像的区域。将能够全分辨成像的区域，窗函数的幅值设为1，两边区域的窗函数幅值则逐渐衰减。将窗函数从圆柱坐标系(r,θ,z)变换到笛卡尔坐标系(x,y,z)下。坐标变换关系如式(10)所示：

步骤3：将N个角度的三维图像与N个窗函数分别对应相乘并求和，从而获得人体三维成像数据。

根据上述具体实施方式介绍可见，本发明提出了一种融合多视角信息的三维成像方法，通过N个角度三维成像、加窗、求和等方法，实现三维数据的融合处理，为后续图像处理提供更丰富更全面的三维信息。

上述具体实施方式仅用于解释和说明本发明的技术方案，并不能构成对权利要求保护范围的限定。本领域技术人员应当清楚，在上述技术方案的基础上进行任何简单的修改和替换而得到的新的技术方案，均将落入本发明的保护范围之内。