一种基于图像熵判断气象杂波抑制算法效果的方法与流程

1.本发明属于机载气象雷达技术领域，具体涉及一种基于图像熵判断气象杂波抑制算法效果的方法。


背景技术：

2.现有的机载气象雷达杂波抑制效果评价主要依靠技术人员经验及地基天气雷达画面显示，需要结合气象目标特征区域的判断，目标特征区域的选择受经验和选择方法影响较大，且只能定性给出杂波抑制效果。
3.因此，需提供一种避免传统方法中人工选择差异大，抑制效果衡量标准不明确的问题，提高了机载气象雷达杂波抑制效果评价的普适性。


技术实现要素：

4.本发明针对现有技术中对机载气象雷达杂波抑制效果评价的问题，提出一种利用数字地图判断杂波区域，通过计算该区域杂波抑制前后图像熵的变化，得出杂波抑制量化结果的杂波抑制效果评价方法。该方法实现简单有效，结果直观明了，可以定量衡量杂波抑制效果。
5.本发明的目的在于，提供一种基于图像熵判断气象杂波抑制算法效果的方法，所述方法包括如下步骤：
6.s1：计算杂波抑制前的气象雷达回波反射率因子；
7.s2：通过待评价气象杂波抑制算法进行杂波抑制，计算杂波抑制后的气象雷达回波反射率因子；
8.s3：判断载机波束搭地区域，绘制雷达扫描范围的二值化杂波区；
9.s4：在s1和s2计算获得的反射率因子中提取s3判断出的二值化杂波区所对应的杂波反射率因子；
10.s5：根据s4提取出的反射率因子进行杂波抑制图像熵值计算，通过计算结果判断待评价气象杂波抑制算法的效果。
11.本发明所提供的基于图像熵判断气象杂波抑制算法效果的方法，还具有这样的特征，所述s1为雷达完成一行扫描周期后接收到的信号数据模值为f0(nx,ny)，经过常规滤波、平滑、系统噪声消除处理后得到模值f1(nx,ny)，将模值代入气象雷达方程计算出反射率因子z1(nx,ny)，其中，nx、ny分别表示方位向和距离向采样点。
12.本发明所提供的基于图像熵判断气象杂波抑制算法效果的方法，还具有这样的特征，所述s2为雷达完成一行扫描周期后接收到的信号数据模值为f0(nx,ny)，经过常规滤波、平滑、系统噪声消除处理后得到模值f1(nx,ny)，再经过待评价杂波抑制算法处理得到数据模值f2(nx,ny)，代入气象雷达方程计算出反射率因子z2(nx,ny)，其中，nx、ny分别表示方位向和距离向采样点。
13.本发明所提供的基于图像熵判断气象杂波抑制算法效果的方法，还具有这样的特
征，所述s3包括如下步骤：
14.s3.1：根据载机记录的飞行地理位置经纬度(x,y)和高度h，结合飞机波束扫描俯仰el和波束宽度θ，计算雷达扫描视线；
15.s3.2：根据雷达扫描视线结合数字高程地形数据库判断雷达可视区域；
16.s3.3：绘制雷达扫描范围的杂波区二值化表示w(nx,ny)，其中，
‘1’
表示可见区、
‘0’
表示遮挡区。
17.本发明所提供的基于图像熵判断气象杂波抑制算法效果的方法，还具有这样的特征，所述s4包括如下步骤：
18.s4.1：以s3中得到的二值化杂波区为滤波窗口，结合s1中得到一组地杂波抑制前反射率因子，提取出抑制前杂波反射率因子；
19.s4.2：以s3中得到的二值化杂波区为滤波窗口，结合s2中得到一组地杂波抑制后反射率因子，提取出抑制后杂波反射率因子。
20.本发明所提供的基于图像熵判断气象杂波抑制算法效果的方法，还具有这样的特征，所述s5包括如下步骤：
21.s5.1：通过s4获取的杂波反射率因子，分别计算出图像熵值，记为q1,q2；
22.s5.2：计算杂波抑制前后，图像熵的改变比例qs，根据qs评价气象杂波抑制算法的效果，
23.qs＝(q1-q2)/q1
24.其中，q1为抑制前杂波反射率因子图像熵值，q2为抑制后杂波反射率因子图像熵值。
25.与现有技术相比，本发明的有益效果：
26.本发明所提供的基于图像熵判断气象杂波抑制算法效果的方法采用基于图像熵值变化表示气象杂波抑制效果，利用图像的信息熵，衡量含有杂波的气象目标图像，通过使用数字高程信息，解决了杂波区域的自动判断；该方法避免了传统依靠人工经验判断杂波区域，以及定量的评价了杂波抑制效果，完善了机载气象雷达杂波抑制衡量标准。
27.本发明所提供的基于图像熵判断气象杂波抑制算法效果的方法能够简洁直观的表示机载气象雷达地杂波抑制能力效果，可避免主观评价标准的差异性，提升了评价标准的客观性，可应用于不同机载气象雷达领域。
附图说明
28.为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
29.图1：本发明实施例所提供的基于图像熵判断气象杂波抑制算法效果的方法的框图；
30.图2：本发明实施例所提供的方法中提到的雷达波束搭地范围图；
31.图3：本发明实施所提供的方法中的杂波抑制前杂波区反射率提取图；
32.图4：本发明实施例所提供的方法中的杂波抑制后杂波区反射率提取图。
具体实施方式
33.为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，以下实施例结合附图对本发明所提供的基于图像熵判断气象杂波抑制算法效果的方法作具体阐述。
34.在本发明实施例的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明创造和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明创造的限制。
35.此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明创造的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
36.术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明创造中的具体含义。
37.数字高程地图是地面地理位置及高程的数据集，可以准确反映地形特征。利用数字高程地图计算波束是否触地，并计算触地位置到载机的距离，就可以判断雷达回波中含有杂波信息的位置，进而确认出地杂波范围。
38.熵是信息论中用来度量信息不确定性的概念，熵越大，信息不确定性越大，对应信息量越小；熵越小，信息不确定性越小，对应信息量越多。在图像中，也有熵的概念，称为图像熵，用来表示图像的混乱程度，熵越大，图像越混乱，目标信息越不清晰；熵越小，图像越清晰，目标信息越清晰。从定性上分析，杂波抑制效果好的算法，将是抑制后背景信号与目标信号及伪目标信号差异较大的算法。从图像熵的角度来分析，这种差异越大，图像越清晰，熵就越小。
39.实施例：
40.如图1所示，一种基于图像熵判断气象杂波抑制算法效果的方法，所述方法包括如下步骤：
41.s1：计算杂波抑制前的气象雷达回波反射率因子：
42.雷达完成一行扫描周期后接收到的信号数据模值为f0(nx,ny)，经过常规滤波、平滑、系统噪声消除处理后得到模值f1(nx,ny)，将模值代入气象雷达方程计算出反射率因子z1(nx,ny)，其中，nx、ny分别表示方位向和距离向采样点；
43.s2：通过待评价气象杂波抑制算法进行杂波抑制，计算杂波抑制后的气象雷达回波反射率因子：
44.雷达完成一行扫描周期后接收到的信号数据模值为f0(nx,ny)，经过常规滤波、平滑、系统噪声消除处理后得到模值f1(nx,ny)，再经过待评价杂波抑制算法处理得到数据模值f2(nx,ny)，代入气象雷达方程计算出反射率因子z2(nx,ny)，其中，nx、ny分别表示方位向和距离向采样点。
45.s3：判断载机波束搭地区域，绘制雷达扫描范围的二值化杂波区；
46.s4：如图3-4，在s1和s2计算获得的反射率因子中提取s3判断出的二值化杂波区所对应的杂波反射率因子；
47.s5：根据s4提取出的反射率因子进行杂波抑制图像熵值计算，通过计算结果判断待评价气象杂波抑制算法的效果。
48.在部分实施例中，如图2所示，所述s3包括如下步骤：
49.s3.1：根据载机记录的飞行地理位置经纬度(x,y)和高度h，结合飞机波束扫描俯仰el和波束宽度θ，计算雷达扫描视线；
50.s3.2：根据雷达扫描视线结合数字高程地形数据库判断雷达可视区域；r1-r2和r3-r4等为可见区域，r2-r3为遮挡区；
51.s3.3：绘制雷达扫描范围的杂波区二值化表示w(nx,ny)，其中，
‘1’
表示可见区、
‘0’
表示遮挡区。
52.在部分实施例中，所述s4包括如下步骤：
53.s4.1：以s3中得到的二值化杂波区为滤波窗口，结合s1中得到一组地杂波抑制前反射率因子，提取出抑制前杂波反射率因子；
54.s4.2：以s3中得到的二值化杂波区为滤波窗口，结合s2中得到一组地杂波抑制后反射率因子，提取出抑制后杂波反射率因子。
55.在部分实施例中，所述s5包括如下步骤：
56.s5.1：通过s4获取的杂波反射率因子，分别计算出图像熵值，记为q1,q2：
[0057][0058][0059]
s5.2：计算杂波抑制前后，图像熵的改变比例qs，根据qs评价气象杂波抑制算法的效果，抑制比越大表示杂波抑制效果越好，
[0060]
qs＝(q1-q2)/q1
[0061]
其中，q1为抑制前杂波反射率因子图像熵值，q2为抑制后杂波反射率因子图像熵值。
[0062]
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。