专利名称：一种针对无源毫米波图像的增强处理方法
技术领域：
本发明属于无源毫米波图像的处理技术领域，特别是涉及一种利用压缩传感和轮 廓波(小波)技术对无源毫米波扫描所成像进行增强处理的方法。
背景技术：
根据黑体辐射理论，任何温度高于绝对零度的物体，都会辐射不同强度的电磁波。 无源毫米波扫描图像是利用场景和目标辐射能量分布的差异实现其成像的，其成像机理类 似于红外和光学成像。无源毫米波成像具有其独特的技术优势，它能穿透烟、云、雨、雾及战 场硝烟等，具有全天时、全天候工作能力；且对非金属材料具有穿透性、而具有一定的反伪 装能力。无源毫米波由于是被动接收信号成像，不易被发现，生存能力亦大大增强；而在毫 米波频段，因金属对冷空的反射，人工物体辐射与背景辐射差异更大，成像对比度高，有利 于目标的探测与识别。这些特点使其在某些应用中具有其他成像技术不可替代的优势，尤 其在场面监视、飞机着陆、战场监视、军事侦察、反恐斗争等领域中均有着重大应用价值。因 而无源毫米波成像技术已成为继光学成像、红外和微波成像外的一种新兴的重要探测及成 像技术，也是当前无源探测成像技术发展的重要方向。无源毫米波成像的方法是利用毫米 波频段接收天线对目标的毫米波辐射能量进行扫描、再将能量温度转化为图像上对应的像 素；但因毫米波辐射计受天线孔径大小的限制，表现为低通系统、成像模糊，而系统冲击响 应则表现为将冲击点的能量向周围扩散、所获取的无源毫米波图像分辨率非常低。这对于 安检体系来说，危险物品的轮廓就不容易得到识别和检测。常规图像增强方法分为空域处理和频域处理两类。空域处理是对原图像上的像素 点进行处理，而对于低对比度的毫米波图像，其方法不可避免地会带来噪声增强过度(即 产生虚假轮廓)和图像细节增强不足的现象；频域处理方法主要是将图像转化到频域或者 小波域进行处理；且二者在图像增强时都易产生“振铃”现象。此外，基于傅里叶变换的方法 会造成细节信息损失；基于小波变换的增强方法通过在变换域中对小波系数进行处理、在 增强图像部分细节的同时有效地抑制了图像噪声，但是由一维小波组成的二维可分离小波 基只在有限的方向存在，不能很好地表示图像中全方位的信息、且细节信息的增强明显不 足，近年来多尺度几何分析理论的提出和发展，弥补了小波变换的这一缺陷。轮廓波变换是 一种新的图像二维表示方法，具有多分辨率、局部定位、多方向性、近邻界采样和各向异性 等性质，其基函数分布于多尺度(频率)、多方向上，在相同基上采通过少部分系数即可有 效地捕捉图像中的边缘轮廓，而边缘轮廓正是自然图像中的主要特征；轮廓波变换首先用 拉普拉斯塔式滤波器对图像按不同分辨率进行分解、产生原始图像的一个低通滤波后的图 像及原始图像与低通(滤波后)图像之间的一个差值图像；再对得到的低通图像继续分解 得到下一分辨率图像层的低通图像和差值图像。如此依次滤波分解从而得到不同分辨率的 图像层，最后对每一分辨率图像层的低通图像和差值图像分别进行相应的阈值处理以达到 去噪作用。二维方向滤波器组对于拉普拉斯分解得到的每一分辨率图像层的差值图像进行 处理；即将各层图像对应分解为2的η次方的方向子带，再将每层方向子带中的高通子带输入二维方向滤波器组，然后将经滤波处理后图像中的奇异点依次连接、形成线形图像结构， 从而捕获到图像的轮廓，因此轮廓波变换能有效地应用在图像增强领域。然而在对毫米波 图像进行处理的时候，轮廓波处理技术却存在对毫米波成像系统低通特性的适应性差、处 理的效果差；这是由于毫米波图像的噪声方差大，高频信息丢失严重，若单纯利用轮廓波技 术对毫米波图像进行处理、将会产生新的虚假轮廓成份、严重影响图像质量。压缩传感的核心思想是将压缩与采样合并进行，首先采集信号的线性投影值，然 后根据相应重构方法利用采集到的线性投影值重构原始信号。压缩传感的优点在于信号 采样的投影值的数据量远远小于传统采样方法所获得的数据量，突破了香农采样定理的瓶 颈，使得高分辨率信号的采集成为可能。压缩传感理论主要包括信号的稀疏表示、投影测量 和重构方法等三个方面。信号的稀疏表示是指将信号投影到正交变换基时，绝大部分变换 系数的绝对值很小或者近似为零，这是压缩传感的先决条件，而通常采用的变换基有离散 余弦变换基、快速傅里叶变换基、离散小波变换基等；在投影测量中，为了确保信号的线性 投影能够保持信号的原始结构，测量用矩阵必须满足等距性约束条件，然后通过原始图像 信号值与测量矩阵的乘积获得原始图像信号的线性投影值。最后，运用重构方法由测量值 与投影矩阵重构图像原始信号。图像信号的重构过程一般转换为一个最小LO范数的病态 方程，求解方法主要有最小Ll范数法、匹配追踪法、最小全变分法、阈值迭代法等。压缩传 感技术的主要缺陷在于其求解方法、重建误差与迭代次数之间相互制约，对于噪声方差大 的图象恢复能力差。
发明内容
本发明的目的是针对背景技术存在的缺陷，研究设计一种针对无源毫米波图像的 增强处理方法，以对无源毫米波扫描图像进行增强处理，达到易于提取目标特征，对噪声鲁 棒(稳定)性好、增强效果好，有效提高图像的分辨率及增强毫米波图像的视觉效果等目 的。本发明的解决方案是将轮廓波和压缩传感技术有机结合，针对毫米波成像的特 点、首先利用轮廓波技术对低通图像和差值图像分别进行阈值处理以降噪；然后利用压缩 传感技术中的变密度采样矩阵以及非凸集自适应阈值迭代方法、以消除降噪处理后产生的 虚假轮廓；从而实现其目的。因而，本发明内容包括A.首先利用被动毫米波成像系统对目标场景进行扫描成像；B.对图像进行降噪处理对步骤A所得图像利用常规轮廓波技术通过拉普拉斯塔 式滤波器、方向滤波器以及设定的不同分辨率对图像进行分解，得到与各分辨率图像层对 应的轮廓波系数，并确定对应分辨率图像层的噪声标准差，最后对所得各分辨率图像层的 轮廓波系数进行硬阈值处理、再经逆变换得降噪处理后的图像；C.消除图像的虚假轮廓利用压缩传感技术中的变密度采样矩阵以及非凸集自 适应阈值迭代方法，对步骤B降噪处理后的图像进行处理、以消除降其虚假的图像轮廓，其 步骤为C1.先根据扫描波束的E面与H面的均值，利用高斯模型点扩展函数拟合法确定高 斯模型参数，再通过该模型参数确定点扩展函数图；C2.以点扩展函数截止频率所成圆的半径值作为傅立叶平面采样矩阵的半径，并根据设定的采样密度建立变密度采样矩阵，再将该变密度采样矩阵与对应的点扩展函数值 进行点乘处理，即得针对步骤B所得图像的采样矩阵；C3.对降噪处理图像的采样采用步骤(2所得的采样矩阵，对B步骤处理后的图像 进行采样、所得各采样数据转步骤C4 ；C4.对步骤C2所得采样矩阵和步骤C3所得各采样数据，利用非凸集自适应阈值迭 代方法进行处理后、即得增强处理后的图像(目的图像)。所述拉普拉斯塔式滤波器的型号为9-7小波滤波器、而方向滤波器为pkva小波滤 波器。而所述确定对应分辨率图像层的噪声标准差是通过下述经典公式「 nmedianQ coef I)σ =--—0.6745确定图像噪声标准差；其中σ为噪声标准差，median(| coef I)表示每一图像层 所对应的分解系数。所述高斯模型为>y1=a1xe("(Xl)/Cl)2)γ2=α2χ&(2)2)其中Xl、yi&&、y2分别为毫米波成像系统天线波束E面及H面的坐标； 、 ，!^、 b2及Cl、C2分别为E面和H面对应的幅度、均值及方差参数，各参数的脚标1表示E面的参 数，脚标2表示H面的参数。所述利用非凸集自适应阈值迭代方法进行处理，其处理方法为每次迭代分为2步 进行，首先向超平面进行正交投影、然后再向非凸集平面投影处理。本发明由于将轮廓波和压缩传感技术有机结合并针对毫米波成像的特点，首先利 用轮廓波技术对低通图像和差值图像分别进行阈值处理以降噪；然后利用压缩传感技术中 的变密度采样矩阵以及非凸集自适应阈值迭代方法、以消除降噪处理后产生的虚假轮廓； 采用本发明方法图像分辨率可提高2倍左右，处理后信噪比与常规小波去噪方法比较可 提高4dB左右、比单纯使用轮廓波处理其信噪比可提高IdB左右；且随着噪声标准差的增 大，本发明方法对信噪比改善的效果越好，分辨率的提高也越明显。从而具有易于提取目标 特征，对噪声鲁棒(稳定)性好，增强处理后毫米波图像的质量及分辨率高，图像的视觉效 果好等特点。
图1为本发明实施方式中步骤A对目标场景扫描所得图像；图2为本发明实施方式中步骤B对(步骤A)扫描图像降噪处理后的图像；图3为发明实施方式最后所得增强处理后的图像。
具体实施例方式A.首先将89GHz被动毫米波成像系统扫描所得目标场景图像输入计算机中(附图 1即为其扫描图像)；
B.利用轮廓波对图像进行降噪处理利用常规轮廓波技术分别采用拉普拉斯滤 波器及方向滤波器对A步骤所得图像进行低通及高通分解处理，本实施方式根据不同分辨 率的滤波器图像分解为5层，对应的每层轮廓波系数分别为Coef^Coef2……Coef5 ；拉普拉斯滤波器的型号为9-7小波滤波器，方向滤波器的型号为pkva小波滤波 器；同时根据经典公式
权利要求
1.一种针对无源毫米波图像的增强处理方法，包括A.首先利用被动毫米波成像系统对目标场景进行扫描成像；B.对图像进行降噪处理对步骤A所得图像利用常规轮廓波技术通过拉普拉斯塔式滤 波器、方向滤波器以及设定的不同分辨率对图像进行分解，得到与各分辨率图像层对应的 轮廓波系数，并确定对应分辨率图像层的噪声标准差，最后对所得各分辨率图像层的轮廓 波系数进行硬阈值处理、再经逆变换得降噪处理后的图像；C.消除图像的虚假轮廓利用压缩传感技术中的变密度采样矩阵以及非凸集自适应 阈值迭代方法，对步骤B降噪处理后的图像进行处理、以消除降其虚假的图像轮廓，其步骤 为C1.先根据扫描波束的E面与H面的均值，利用高斯模型点扩展函数拟合法确定高斯模 型参数，再通过该模型参数确定点扩展函数图；C2.以点扩展函数截止频率所成圆的半径值作为傅立叶平面采样矩阵的半径，并根据 设定的采样密度建立变密度采样矩阵，再将该变密度采样矩阵与对应的点扩展函数值进行 点乘处理，即得针对步骤B所得图像的采样矩阵；C3.对降噪处理图像的采样采用步骤(2所得的采样矩阵，对B步骤处理后的图像进行 采样、所得各采样数据转步骤C4 ；C4.对步骤C2所得采样矩阵和步骤C3所得各采样数据，利用非凸集自适应阈值迭代方 法进行处理后、即得增强处理后的图像。
2.按权利要求1所针对无源毫米波图像的增强处理方法，其特征在于所述拉普拉斯塔 式滤波器的型号为9-7小波滤波器、而方向滤波器为pkva小波滤波器。
3.按权利要求1所针对无源毫米波图像的增强处理方法，其特征在于所述确定对应分 辨率图像层的噪声标准差是通过_ medianQ coef |)σ~ 0.6745确定图像噪声标准差；其中。为噪声标准差，median (I coef I)表示每一图像层所对 应的分解系数。
4.按权利要求1所针对无源毫米波图像的增强处理方法，其特征在于所述高斯模型为_y2 = iz2xe(—(而力)/C2)2)其中…、Y1及X2、Y2分别为毫米波成像系统天线波束E面及H面的坐标；ai、a2, bi、b2 及C1^2分别为E面和H面对应的幅度、均值及方差参数，各参数的脚标1表示E面的参数， 脚标2表示H面的参数。
5.按权利要求1所针对无源毫米波图像的增强处理方法，其特征在于所述利用非凸集 自适应阈值迭代方法进行处理，每次迭代分为2步进行，首先向超平面进行正交投影、然后 再向非凸集平面投影处理。
全文摘要
该发明属于针对无源毫米波扫描图像的增强处理方法，包括提取目标场景扫描成像图，对图像进行降噪处理，以及包含利用高斯模型参数确定点扩展函数图、建立降噪处理后图像的采样矩阵、对降噪处理图像的采样、利用非凸集自适应阈值迭代在内的消除图像虚假轮廓的处理。该发明由于将轮廓波和压缩传感技术有机结合、对无源毫米波扫描图像的增强处理，图像分辨率可提高2倍左右、信噪比与常规小波去噪及单纯使用轮廓波处理分别提高4dB及1dB左右，且随着噪声标准差的增大其信噪比改善的效果越好。因而具有易于提取目标特征，对噪声鲁棒性好，增强处理后毫米波图像的质量及分辨率高，图像的视觉效果好等特点。
文档编号G06T5/00GK102054267SQ20101057769
公开日2011年5月11日 申请日期2010年12月8日 优先权日2010年12月8日
发明者李良超, 杨建宇, 熊金涛, 韩波 申请人:电子科技大学