（计算机应用技术专业论文）合成孔径雷达（sar）图像目标检测.pdf

台成孔径雷达( s a r ) i 蛩像目标检测 摘要 蠢1 9 7 8 年第一颓合成藐径雷达卫麓s e a s a t 成功遣实施了会成孔径雷达对蟪 观测威，台成孔径雷达( s a r ) 技术取褥了飞跃式的发展，目前阁际上荑、日及欧 洲各园等相继在该领域投入大疑的人力、物力发展合成孔径雷达( s a r ) 技术。 合成强径嚣达豹蘩本蒙理楚：翌鬟在辕逶飞霞中，予不潮经萋定瓣遮对圈 一地物发射电磁波脉冲信号，同时接收回波信号。在某种意义上，可以认为悬 延儋了雷达天线静长纛，获赢大大撬篱了分辨率。豸辨，由予合成孑l 径雷这还 具有全天时、全天候、不受大气传播嗣气候影响、穿透力强等优点，因此在民 事和举事方丽的应用非常广泛。主要用于航空测量、航空遥感、卫星海洋蕊灏、 靛天使察、图像匹配铡导等。它能发现隐菠和伪装的强标，如识别伪漱的导弹 地下发射井、识别云雾笼罩地区的地丽目标等。在导弹图像匹配制导中，采用 合残魏径雷达攥强，戆使导弹壹中豫蔽嚣赞装熬嚣标。会成魏径霉达j 丕矮予深 空探测，例如用合成孔径雷达探测月球、金爨的地质结构。合成孔径j 揽像雷达 的研究，在我因起步予豫年仪中餐。经过冗筏入煞努力，取褥了长足豹进步。 本文在综合分析圆内外套合成孔径雷达( s a n ) 图像分割和目标识别技术的 基础上，针对s a r 图像的复杂背景杂波和噪声特性，在图像数据空间对图像避 行慰数交换翻囊赣滤波处理，镬霜残熟靛，l 、波变换送孬局部特性分援，姆强像 的局部窗口进行四个子带变换，在局部窗i s i 上利用k 一平均聚搬算法对目标图像 迸行谈嗣，荠对掰褥翡结栗髑羯l e v e ls e t 算法进行俊豫分裁，最嚣霜链器表零 出目标边界储息。实验结果表明，本文提出的方法能肖效的对s a r 图像进行分 裁，取得了院较荮的谈剐结暴。 荧键潺：合残孢缎雷达( s a l l ) ，小波变换，对数交换，k 一乎均聚类算法， l e v e ls e t 算法，链码。 第2 贞共3 9 页 一全蹩塾堡曼塑! 塑璺堡! 楚垫型 s i n c et h ef a s ts y n t h e s i sa p e r t l l er a d a r ( s a 融s a t e l t es e a s a tw a ss u c c e s s f u l l y i m p l e m e n t e dt oo b s e r v et h ee a r t hi n1 9 7 8 ，s a rt e c h n o l o g yc o n t i n u e dt od e v e l o p r a p i d l y a tp r e s e n t ，u s ，j a p a na n de u r o p e a nc o u n t r i e sh a v eb e e ni n v e s t i n gm a s s i v e h u m a na n dm a t e d a lr e s o u r c e si nt h i s 蠡e t do f r e s e a r c h s a r sb a s i c p r i n c i p l ei s ：w h e nt h e s a t e l l i t ei si ni t so r b i t i te m i t s e l e c t r o m a g n e t i cw a v ep u l s es i g n a lt ot h ei d e n t i c a l0 b j e c ti nd i f f e r e n tp o s i t i o no n f i x e dt i m ea n ds i m u l t a n e o u s l y 撇e i v e st h ee c h os i g n a l i ns o m ek i n do fs i g n i f i c a n c e 。 t h i se x t e n d st h em d a ra n t e n n al e n g t h ，t h u sg r e a t l ye n h a n c e st h er e s o l u t i o n m o r e o v e r , b e c a u s es a ra l s oh a sm e r i to fa l l d a y , a l l - w e a t h e r , a n dn o te f f e c t e db ya t m o s p h e r i c d i s s e m i n a t i o na n dw e a t h e rc o n d i t i o n ，s t r o n gp e n e t r a t i n gp o w e ra n ds oo n ，t h e r e f o r e i ti se x t r e m e l yw i d e s p r e a di n c i v i ia n dt h em i l i t a r ya s p e c ta p p f i c a t i o n i t sm a i n l y u s e di na i rs u l w e y , a v i a t i o nr e m o t es e n s i n g , s a t e l l i t es e ao b s e r v a t i o n ，a s t r o n a u t i c s r e c o n n a i s s a n c e ，p i c t u r em a t c hg u i d a n c ea n ds oo n i tc a nd i s c o v e rh i d d e na n d c a m o u f l a g e dg o a ls l l c ha sc a m o u f l a g e du n d e r g r o u n dm i s s i l el a u n c h i n gs i l o ，g r o u n d o b j e c ti n 氇ef o gc o v e r e da r e aa n ds oo n i n 氆em i s s i l ep i c t u r em a t c hg u i d a n c e 。t h e u s eo fs a rc a nm a k et h em i s s i l eh i tt h eh i d d e na n dc a m o u f l a g e d 目r o a l s a rh a sa l s o b e a nu s e d 纽t h ed e e ps p a c es u r v e y , f o re x a m p l e 。t h es u r v e yo f t h em o o na n dv e n u s s g e o l o g i c a ls t r u c t u r e t h er e s e a r c ho fs y n t h e s i sa p e r t u r ei m a g e r yr a d a rt e c h n o l o g y i n o u rc o u n t r yw a ss t a r t e di nm i d d l e7 0 s a f t e rs e v e r a lg e n e r a t i o no fp e o p l e s e n d e a v o r s ，s a rt e c h n o l o g yh a so b t a i n e d c o n s i d e r a b l ep r o g r e s s 。 b a s e do nt h ep r e v i o u sr e s e a r c ho ft h ew o r l d 一晰d es a ri m a g es e g m e n t a t i o na n d t a r g e tr e c o g n i t i o nt e c h n o l o g i e s t a k i n gi n t o a c c o u n ts a ri m a g e s c o m p l i c a t e d b a c k g r o u n da n dn o i s yf e e d b a c k ，t h i sp a p e rp r e s e n t e das o l u t i o nf o r 。f a s t , w ea p p l y 协el o g a r i t h mt r a n s f o r m a t i o na n dg a u s sf i l t e ri nt h ei m a g es p a c ef i e l d s e c o n d ，u s i n g p a r d a lc h a r a c t e r i s t i co ft h em a t u r ew a v e l e tt r a n s f o r m a t i o nt h e o r y , c a l c u l a t ef o u r s t a t u r eb e l t st ot h ep i c t u r et r a n s f o r m s w eu s et h es e l f - a d a p t e da b i l i t yp a r t i a lw i n d o w k m e a n sa l g o r i t h mt op r o c e s st h et a r g e ti m a g e s ，a n du s el e v e ls e ta l g o r i t h mt o s e g m e n tt h er e s u l t s 。f i n a l l y , t h eb o u n d a r i e sa r er e p r e s e n t e db yt h ec h a i nc o d e 。确e e x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o wt i l a tt h i sm e t h o di s 嘲c i e n tf o rs e g m e n t i n gs a ri m a g e s k e yw o r d s ：s y n t h e t i ca p e r t u r er a d a r ，w a v e l e tt r a n s f o r m a t i o n ，l o g a r i t h m t r a n s f o r m a t i o n ，k m e a n sa l g o r i t h m ，l e v e ls e ta l g o r i t h m ，c h a i nc o d e 第3 英共3 9 贳 合成孔径雷达( s a r ) i i j 像目标检测 1 1 背景知识 第一章绪论 遥感技术是近几十年发展起来的一门集光学、红外、微波、雷达、激光、计 算机等科学于一体的综合性学科。遥感技术是根据不同物体对电磁波的吸收和反 射的不同特性来探测地表物体的信息，完成远距离物体识别的。遥感的实现需要 能发射和接收电磁波的传感器( 如航空摄影机、雷达等) 及运载传感器的遥感平台 ( 如卫星、飞机、气球等) 。 遥感技术包括传感器技术，信息传输技术，信息处理、提取和应用技术，目 标信息特征的分析与测量技术等。遥感技术依据其遥感仪器所选用的波谱性质可 分为：电磁波遥感技术、声纳遥感技术、物理场遥感技术，而电磁波遥感技术是 利用各种物质反射出不同性质的电磁波进行遥感的，又分为可见光、红外、微波 等遥感技术；按照感测目标的能源作用可分为：主动式遥感技术和被动式遥感技 术；按照记录信息的表现形式可分为：图像方式和非图像方式；按照遥感使用的 平台可分为：航天遥感技术、地面遥感技术、航空遥感技术。常用的传感器有： 航空摄像仪、全景摄像机、多光谱摄像机、多光谱扫描仪( m u l t is p e c t r a ls c a n n e r ， m s s ) 、专题制图仪( t h em a t r i cm a p p e r ，t m ) 、反束光导摄像管限b v ) 和合成孔径 雷达( s y n t h e t i ca p e r t u r er a d a r ，s a r ) 等。 遥感技术获得的地物电磁波特性数据综合的反映了地球上的自然、人文信 息。红外遥感昼夜均可探测、微波遥感可全天时全天候探测，人们可以从中有选 择地提取所需信息。地球资源卫星所获得的地物电磁波特性可以综合地反映地 质、地貌、土壤、植被、水文等特征，具有广泛的应用领域。由于遥感的探测波 段、成像方式、成像时间、数据记录等均可按要求设计，使其获得的数据具有同 性或相似性，而且新的传感器和信息记录都可向下兼容，所以数据具有可比性。 与传统的地面调查和考察比较，遥感数据可以较大程度地排除人为干扰，大量节 省人力、物力、财力和时间，因此遥感技术己广泛应用于军事侦查、导弹预警、 军事测绘和海洋监视等方面。在民用方面，遥感技术广泛应用于地球资源普查、 植被分类、土地利用规划、农作物病虫害和作物产量调查、环境污染监测、地震 第4 页共3 9 页 合成孔径雷达( s a r ) 图像纣标检测 监测以及气象溉测等领域。 佟为二专+ 璇纪表发建最是邈速熬学辩技本领域之一，嚣兹，遥感影像豹空瓣 分辨率己达到米的数缴级，光谱分辨率己达到纳米级，波段数融增加到数十甚楚 数百令，回强溺麓可这几天甚歪凡小辩。徽滚遥感己逐渐采焉多极话、多滚袋鼓 术及多种工作模式。对地观测系统源源不断地向地面掇供着各种信息。微波遥感 是遥感技术中的一个蘩要分支，它是利用某种佟感器接收地面麴各种地榜反射或 发射的电磁波信号，簸以识别葶n 分析地物，提取所需傣息的一种技术乎段。与光 学遥感相比，微波遥感不仅具有全天候全天时的能力，而且特征信号丰富，含有 握凄、耀位积极纯等多耱售息。裹分辨率会成魏经霉达作为一耱先进懿微波遥感 工具，由于其企天时、全天候的探测与侦查躐踪能力，受到了世界各国的普遍茨 注，在军事苏投国民缀济套镁域孛褥到了广泛应蘑。 1 2 漂蘧的主要任务概述 合减魏经雷达( s y n t h e t i ca p e r t u r er a d a r ，舞转s a r ) 在军攀领域爨冬兰要瘦建 之一就是军事侦察，即发现和识别目标( 如机场停机坪，导弹发射架，各种车辆、 麓黯、飞秘等) 釜及侥装磊标豹检溺与镶象，这基或蔻嚣蘸国内乡 磷突煎熬熹谍 题。本文的主要工作是从含有五个坦克目标的s a r 图像中，将坦克目标有效地识 刹和分害i 出来。 羹毒摹在s a r 图像嚣耘识别翘分割镶域，以美国为鲷，为了职究耨一戴战场 感知系统，美国高级计划研究署( d a r p a ) 和空军研究室( a f r l ) 启动了运动和静 壹强檬翡获彀与谖剐( m o v i n ga n ds t a t i o n a r yt a r g e ta c q u i s i t i o na n dr e c o g n i t i o n ， m s t a r ) t ”计划等多个项目，井在自动目标识别( a u t o m a t i c a n dr e c o g n i t i o n ) 研究领 域投入大量的资金支撵。国内在该领域的研究也取得了一定的进展，如：中国辩 学院遥感应用研究所避感科学国家熏点实验童在对s a r 图像目标识别领域进行 了相关的研究【4 】。 们；s 艨图像目标谶别分翻的主要方法 s a r 图像与一般的光学图像不闽，它不能很好滤描述目标的轮辞及细节， 第5 黄共嚣越 合成孔径雷达( s a r ) 图像目标检测 而且对不同目标、不同照射方位下所形成的s a r 图像其背景散射强度和目标散射 强度各不相同。要去掉背景噪声，有效地提取目标图像，一般需要自适应地确定 每一幅目标图像的分割门限，以尽可能完整地保留目标信息。进行自适应的分割 是个非常困难的问题。 目前国内外在s a r 图像识别和分割研究方面已经有一些方法，并取得了一 定的效果。h d e r i n i ) t 究了基于复信号的s a r 图像分割晦1 ；y d o n g ，b c f o r s t e r 等人利用马尔可夫随机场( m m 模型完成了s a r 图像的分割嘲；英国学者h e t l d r y 等人在t r s a r 图像自动线性检测”文章中进行了s e 弱a t 的拖网渔船船队的尾迹检 测工作m ；国防科技大学的匡纲要，计科峰等进行了s a r 图像自动目标识别研究 工作嘲；东南大学自动控制系的曹兰英，夏良正和中国雷华电子技术研究所张昆 辉进行了基于小波域m r f 模型的s a r 图像分割研究州，中国科学院电子学研究所 微波成像技术国家重点实验室的种劲松、朱敏慧提出了s a r 图像局部窗口k - 分布 丑搀检测算注n 蜘等。 h e n d r y 等人在“s a p 图像螽动线健检测”戆文牵主要楚锋对熬阏鱼豁豹鼷 迹稔测，不能有效地识别目标区域。巨纲要，计科酶等进行的s a r 图像自动两标 识别研究方法需要谯已知目标隆域的基础上德行识巅稻分割。种劲松、朱敏慧掇 出的s a r 图像局部掰i s l k - 分布目标检测算、法是针对具有海面杂波的s a r 图像进 行识别，露地酾嚣标的s a r 豳像零身历具有魍特牲和海睡s a r 图像具弯缀大的憨 雾i 。 1 4 本文的研究方案 本文在研究以上锫种算法和分割方法的撼础上，针对地丽目标s a r 图像的 杂波德息足以效射爨声存在静特焱，著且s a r 匿缘舆礴蜀帮区域镄息丰富豹特 性，所以剥爝小波变抉的恩酆燃特点对s a r 涸缀进嚣变换，褥到局部区域的壤枣 分布僖怠，攀j 焉基予溻帮鬻嗣静k - 平均聚类算法，对遮嚣嚣橱s a r 丽德避行麓檬 识糕。在褥鲻瓣标嚣域懿霞翟瑟往鬟l e v e ls e t $ g 法对蓬豫遴行毙纯分割，弗傻凰 链碣技术得铡有效的逾界壅标。主袋有以下几个步骤： 篱一步：我们剐 s a r 慰像进行对数变换秘图豫壤小预处理。对数变换鬻鼹 纂6 羡焚3 9 贾 合成孔径雷选( s a r ) 图像目标检测 而且对不同目标、不同照射方位下所形成的s a r 图像其背景散射强度和目标散射 强度各不相同。要去掉背景噪声，有效地提取目标图像，一般需要自适应地确定 每”幅目标图像的分割门限，以尽可能完整地保留目标信息。进行自适应的分割 是个非常困难的问题。 臼前国内外在s a r 图像识别和分割研究方面已经有一些方法，并取得了。 定的效果。hd c r i n 研究j ，基于复信号的s a r 图像分割5 1 ；y d o n g ，b c f o y e r 等人利用马尔可夫随机场( m 啪模型完成了s a r 图像的分割；英国学者h e n d r y 等人在“s a l t 圈像自动线性检测”文章中进行了s e a s a t 的拖网渔船船队的尾迹检 测工作”1 ；国防科技大学的匡纲要，计科峰等进行了s a r 图像自动目标识别研究 工作同；东南大学自动控制系的曹兰英，夏良正和中国雷华电子技术研究所张昆 辉进行了基于小波域m r f 模型的s a r 图像分割研究”，中国科学院电子学研究所 微波成像技术国家重点实验室的种劲松、朱敏慧提出了s a r 图像局部窗口k 一分布 日标检测算法等。 h e n d r y 等人在“s a r 图像自动线性检测”的文章主要是针对拖网鱼船的尾 迹检测，不能有效地识别目标区域。匡纲要，计科峰等进行的s a r 图像自动目标 识别研究方法需要在已知目标区域的基础上进行识别和分割。种劲松、朱敏慧提 出的s a r 图像局部窗口k 分布目标检测算法是针对具有海面杂波的s a r 图像进 行识别，而地面目标的s a r 图像本身所具有的特性和海面s a r 图像具有根大的差 别。 1 4 本文的研究方案 本文在研究以上各种算法和分割方法的基础上，针对地面目标s a r 图像的 杂波信息是以散射噪卢存在的特点，并且s a r 图像具有局部区域信息丰富的特 性，所以利用小波变换的局部陛特点对s a r 图像进行变换，得到局部区域的概率 分布信息，利用基于局部窗口的k - 平均聚类算法，对地面目标s a r 图像进行目标 识别。在得到目标区域的位置后使用l e v e ls e t 算法对图像进行优化分割，并使用 链码技术得到有效的边界雅标。主要有以下几个步骤： 第一步：我们对s a r 图像进行对数变换和图像缩小预处理。对数变换常用 第一步：我们对s a r i 虱像进行对数变换和图像缩小预处理。对数变换常用 第6 黄麸页 合成孔径雷达( s a r ) 图像目标检测 来增强图像质蹩，它骶可以使鞫像灰庹的动态范围扩禳，也可使萁压缭，并使低 值灰度的图像细节增强。更重要的是它可以挎舆有乘性噪声的髑像转换娥加性噪 声的图像。因此，本文根据s a r 图像及其噪声通常表现为乘性的特点，首先将 s a p , 黟壤变挨到对数域，霉逑嚣嘉颧滤波。 第二步：我们对s a r 图像进行局部窗口小波变换。小波交换是传统傅里叶 变换的继承和发展。由子小波的多分辨率分析麓有良好的空闻域和频率域局部仡 特性，对高频采用逐渐精细的时域或空域步长，可以聚焦到分析对象的任意细节， 因此通合象s a r 图像信号这炭非平稳信源的处理。 第三步：对s a r 图像静弱部窗e l , j , 浚分辑螽静绉采提取特鬣，褥至特徭 向量的集合，利用基于局部窗口的k 平均聚类算法对局部区域窗口内的像素谶 行检测。k 一平均聚类算法通常簿先对胬景图像避行统计，褥至全局性徐浏蕊傻， 困丽对于背景届部变化复杂的杂波s a r 雷达图像适应能力较蓑。本文刹用基予 局部甯f f l 的平均聚类算法，实现对目标区域的识别。 麓瑟步：弱雳l e v e ls e t ，g 法对鹫豫送行饶往分裁。l e v e ls e t 方法熬基搴葱怒 是将平面闭合曲线隐含地表达为二维曲面函数的水平集，即具有相同函数值的点 集，从而将对二维平谣轮廓遮渤的研究转纯为三维空阉中二缭曲面运动酶讨论。 通过l e v e ls 或豳数曲联的演化方程隐禽地求解曲线的遮动得到轮廓解。尽管i 交军中 转化使得闯鼷在表面上变得复杂，但怒维数的拓展却同时带来了求解上的很多的 优势，其技越性主要髂现在麴线熬拓羚交化熊够褥到檄自然地处理，巍且获褥了 唯一的满足熵条件的弱解。最后用链码表示目标区域边界的信息。 第7 嚣蓑3 9 美 全璧塾堡重兰竖竺堕堡! 堡堡型 第= 章合成孔径雷达( s a 2 1 臂景知识 合成孔径雷达是一种主动的机载戏星载传感器。它的基本原理是：卫星在轨 道飞行中，予不嗣位鬟定时地黠震一遗物发袈惫磁波脉冲信号，圈封接收回波髅 号。在某种意义上，可以认为怒延伸了雷达天线的长度，从而大大提高了分辨率。 另癸，蠹予合蔽魏弪露达逐吴蠢全天瓣、全天镞、不受大气铸搔帮气袋影穗、穷 透力强等优点，因此在民事和军事方面的应用非常广泛。1 9 7 8 年第一颗合成孔 径雷达卫星s e a s a t 成功逾实施了合成魏径雷达对遣蕊灞，之爱荚、目殿敬溯各潼 等相继利用星载合成孔径雷达技术进干亍以军事侦察、资源调查、环境监测为目的 的对蛾观测。 2 2 禽成芤径雷达 2 2 1 合成孔径雷迭( s a r ) 技术的发展过程隆笱 作为微波遥感的代表，s a r 在地球萃埠学遥感领域其有独特瓣对姥观测优势。 它与真实孔绞霉达的不同之处主要在予信号处理部分。真实孔径雷达的距离分辨 率受发射脉冲宽度的限制，当要求非常高的躐离分辨率时，必颁发射非常窄的脉 渖，圈对蘧慧难亵懿增大发射售号斡缝量也必须增大。方经分洪率取决予天线扎 径、作用距离及工作波长，当波长一定，方位向孔径趟长，斜距越小，方位分辨 率怒簿。对予梳载帮纛载雷这来说，魏予条箨隈裁，不嚣戆获褥纂零零静藏狰宽 度寿缀大的天线孔径，因此雅以获得很高的分辨率。s a r 克服了这些困难，它利 用脉冲压缩技术获得商的距离分辨率，解决躐离分辨率与探测距离之间的矛鹰， 劳纛月综合孑l 径雷达瑷理提麓方毽分洪率，扶瑟获褥大霞积离分辨搴鹣强像。 程国际上，早在1 9 5 1 年6 月，美国古德伊尔公司( g o o d y e a ra e r o s p a c ec o ) 的威 利( c a r lw i l e y ) 提出使蠲多瞽勒频谱分析的办法来改祷雷达的方位分辨率，与诧蔺 慰，伊剥若依( i l l i n o i s ) 大学控制系统试验室独立地用非相参雷达进行试验，诚实 频率分析的方法确实能改善鬻达的角分辨率。以后又用相参筲达做试验，用x 波 第8 箍共3 簪菱 合成孔径雷达( s a r ) 图像目标检测 段雷达产生裰参基准俗号，发射波束宽y 口4 1 3 的波束经过孔径综合聪波束宽度 变为0 4 。采用非聚焦孔径综食方法，于1 9 5 3 年7 0 褥副第一张s a r 图像】。当 时的信号存储采用磁带，信号处理器为商用的频率分析器。这是合成孔径原理和 合戏孔径雷达发展豹矮裙除段。 1 9 5 3 年夏，在美翻密西根大学举办的暑期讨论会上，许多学者提出了载机遮 动可以将雷达的真实天线合成为大孔径的线性天线阵列的新概念。当时入们还认 识到，信号的存储和处理是实现合成孔径原理的关键。许多科学家为此做出了努 力。美国密西根大学雷达和光学实验爨的科学家发现了可将雷达数据记录在胶片 上，并测厦透镶组完成合成孔径信号处理豹方法。1 9 5 7 年8 月，继嚣3 磺刳的s a r 进行r 飞行实验，得到了第张全聚焦s a r 图像。 从此，合成孔径原遴和合成孔径雷达被入秆j 所认谈，并得至不断斡发震。1 9 7 4 到1 9 8 4 年间，s a r 被戍用到很多民用领域，如测绘地形圈、海洋学研究以及冰川 研究。 1 9 78 年美鏊发射了载畜s a r 懿海洋卫星( s e a s a t - a ) 。海洋翌星s a r 为磁段、 固定入射角、h h 极化，其任努是论证海洋动力学测量的可靠性。在s e a s a t a 取得 重大成功后，美国和阁航天飞梳分剐子1 9 8 1 譬1 1 月、1 9 8 4 年l o 胄窥1 9 9 4 年4 f i 将 s i r - a ，s i r - b 1 2 - 1 3 和s i r - c x s a r 一= 部成像雷达载入太空。欧洲空间局( e s a ) 分别 于1 9 9 1 年7 月和1 9 9 5 年4 月发射了地球遥感卫壤e r s l 和e r s 2 f 秘l 。其中的s a 袋系 统采燃了e 波段、v v 极纯，势毒全系统校准戆力，撼嵩了图像质量。艇拿大灼 r a d a r s a t 也于1 9 9 5 年1 1 月发射成功。它借鉴了很多e r s 的经验，虽然也是c 波段、 单援懿：( 疆秘，毽采矮了电舞天线( v p a ) ，著莛骞多摸戏工馋籀力。 镳得一提的是美豳的军用主动雷达卫星“长曲掇球”( l a c r o s e e ) 。它可以全 天候、全天时监视诸如前苏联集团装甲部队的活动情况。据有关资料估计，箕分 辫率为l m 左右。另势，翦苏联予1 9 9 1 年发射的a t m a z - 1 成像雷达卫星，弱本于1 9 9 2 年发射的j e r s 一1 ，虽然都有一定的故障或性能不佳，憾均为以后的工作奠定了基 毯。 豳前，一些发达国家正在筹划和硪制新的可长期进行观测的各种技术先进的 空间雷达卫麓。如欧洲空间同预计发射的a s a r ，为c 波段、多极纯、多模式， 第黄共3 9 黄 合成孔径雷达( s a r ) 图像目标检测 采用分布式侧r 组件及相控阵技术，是到目前为止正在研制的最先进的星载s a p , 。 美国下一个计划是发射s i r - d ，它将是多频段( 可能有4 个) 、多极化的星载成像雷 达，它主要是为预计在2 0 世纪末2 l 世纪初发射的长期地球观测系统( e o s ) 作技术 准备。 合成孔径成像雷达的研究，在我国起步于7 0 年代中期。1 9 7 3 年中科院电子 所成立了由陈宗骘研究员等七人组成的线路调研组，开始进行调研工作。1 9 7 8 年，研制出合成孔径雷达原理样机，并进行了地面联调。1 9 7 9 年9 月1 7 日，在陕 西武功机场，中科院电子所研制的机载合成孔径雷达原理样机试飞成功，获得我 国第一批合成孔径雷达图像，标志着我国从此成为世界上为数不多掌握这一核心 技术的国家之一。在1 9 8 3 年得到了光学处理的地形图像，并在后来的工作中对机 载s a r 系统的信号处理作了进一步改进和改善。另外，航空工业总公司2 5 所研制 的机载s a r 也获得了成功。在航空遥感方面，我国实现了从单一波段到l 、s 、x 、 k | u 波段的系列发展；从单极化到多极化；分辨率从最初的几十米发展到国际先 进水平；从单一条带模式发展到条带、聚束、扫描等模式；己完成几代实时成像 处理器的研制和实际应用，完全具备处理高分辨率的能力“。 2 2 2 合成孔径雷达( s a r ) 成像几何模型及原型1 刀 合成孔径雷达的工作方式一般是将雷达安装在运动载体( 如飞机或卫星) 上， 以一定的频率不断地发射和接收电磁波脉冲，每发射一次脉冲时的天线位置视为 阵列天线的单元振子位置，最后将这些位置上不同时存在的单元振子组合起来， 形成一个等效的大孔径天线，从而得到很高的方位分辨率。而合成孔径雷达在距 离上是通过发射大时宽带宽积的线性调频信号来获得高的距离分辨率。 第1 0 页共3 9 页 合成孔径雷达( s a r ) 圈像目标检测 图2 - l s a r 图像成豫凡稼模型 对条带式正侧视机栽合成孔径雷达，s a r 成像几何模型可用图2 1 袭示，目标 菜散射点：与航线的最近距离为r 0 ，设飞桃飞行速度蠹v ，癸t 辩亥斜箍r 为 霖= 陋癣硒卜嘉一蒜+ “ 鳓， 对斜躐只取它的前二次顼，即为抛物线近似，莉斜距可表示为： r 。r o + 曼羔 ( 2 + 2 ) 2 r o 由相位与斜躐的关系可得此散射点回波的相位历程( 图2 2 中上鄙分圈的抛物臻 表示) 为 啦) _ 等2 r = 4 9 蠢r o 一筹鼍扩 对( 2 3 ) 式关予徕导，褥教封豢爨爨翼孽多善勒频率图2 2 中下部分图的斜线表示) 为 肌) = 。去掣一豢t 积4 ) 第l l 荑兼势菱 。鱼盛弛堡重堕竖些里塑! 塑竺型 图2 2 点目标回波储号的相位和多黪勒图 式( 2 + 4 ) 表明散射点信号的瞬时多普勒频率和时间成正比关系，此回波信号是线性 调频镰号，其镤频率爱海 2 v 2 一瓦 对于嚣壹瓣舔为熬漱熬熹嚣檬，菠焱竞整蟊过霾檬毪掇毪怼熬距饔为r s i n 0 ( 这里疗为雷达天线半功率点波束宽度，即0 = a d ，其中d 为臀达天线的实琢方 位藐径) ，福应的飞行时闻等于散袈患的舍藏我径辩闯，为 瓦：堡塑；型 驻6 ) 4 vv d 、。 散射点回波僚号的多饕勒带宽为 a f = 吃瓦= 五2 v ( 2 7 ) 聚焦处理后，方位分辨率可由下式直接得到 a 也= 古= i d ( 2 8 ) 邵对条带式s a r ，方位分辨率单元静宽度麦霭达真实藐径懿半。 从藩理土滋，s a r 蒇缘蹙个从数据采集到曩搽灏豫重构豹过稷，也霹视为 不同空间之间的映射。从目标的二维平面散射点出发，根据嚣达平台与目标之间 蔫1 2 蕊龚3 9 琏 合成孔径雷达( s a r ) 图像髓标检测 的相对运动和两者的凡何关系，可得到以系统响应函数表示的信号模型，完成从 目标空间到信号数据空间的映射；利用麓统响应函数对信号数攒进行匹配滤波， 可以完成从信号数据空间到图像空间的映射。膜配滤波的响应黼数，椴据几何必 系是己媚豹，艇对空溜不羼的点，彝掇不一样，匹配滤波的昀疲函数怒空变熬， 空变程度的大小将导致了在成像算法中应作不问的处理或采用不同的成像算法。 这耱空交统称海距离缝动，它爨律篷撬7 线性爨分窝棼线性部分，其中弱线瞧郝 分我们称为距离走动，非线性部分称为距离弯曲。具体可分为四种情况，如下t ( 1 距离走动帮距离弯瀚都不考虑，翔1 0 m x l o m 静蕉载s a r 藏满手这静倩提，霹 采用躐离、方位分维处理的r i d 算法来处理。( 2 ) 考虑距离走动，不考虑距离弯曲， 如3 m 3 m 的x 波段机载s a r ，可采用r d j j 口距离走动补偿的方法来处联，某所磁 行的枫羧合成孔径雷达就属于这种愤魏，若没傲特殊说明，本文讨论的郡属于这 种情况。( 3 ) 距离走动和距离弯曲都考虑，但场景中所有距离单元的弯曲程度相 同，热l m x l m 装秘载s a r ，爨可莱雳r d 算法，僵霉游距离弯毅热以蛰接。( 4 ) 题 离走动和距离弯曲都考虑，且场景中不同距离单元的弯曲程度不同，如x 波段 0 5 r e x 0 5 m 瓤羧s a r ，这对霰蘩霜c h i r p s c a l i n g 算法寒处理e 2 2 。3 合成孑l i 柽雷达( s a r ) 主要成像算法靖掰 合成孔径雷达盼成像算法中成熟的算法主簧有t 躐离一多酱勒( r 锄算法、 波柬域算法和c h i i p s c a l i n g 算法。在机裁条带式s a r 中常使用的是距离多酱勒 算法。r d 舞法利用线性调频傍号时域与频域的对应关系，将蹲离联缩后的信号 变换到距离一多普勒域来完成距离徙动校破和方位压缩。1 9 8 4 年j i n 提出通过二 次距离蘧缩来校正方位频谱镬距离两韵震赛，这一方法解决- f s a r 或豫处理争蠢 较大鼹离键麓漕援熬戏像阉爨，握翥要矮蕊处理。赡骜璺载s a r 分辨率嬲不凝提 高，为了究徽麓载s a r 大鼷离徒动带来的闯蔻，r a n e y 提出j c h i r p s c a l i n g 算法。 与r - d 算法稻皖，不是荦纯磷究距离楚遥詹熬信号簸毽， i 孬爨纛接对露达鹜波镲 号分析，推导出补偿因子实现成像处理。 鼹离一多营赣簿法是剥蠲篱达麴撂载嬲波信号斑近戳蓉成在方攮淘积烂离 岛独立的线牲调频信号熬溅理，在躐离潮方艇囊分别进行匹靛滤波熟方法最终褥 到s a r 的图像数据。由于醋标在合成孺径过程中与雷达平台懿裰辩霞黉不溉囊 第1 3 燕共始黉 合成孔径雷达( s a r ) 图像目标检测 化，使得同一目标不同照射时刻的回波映射到不同的距离门上，导致同一目标的 轨迹落在接收数据矩阵的不同行上，如图2 3 所示。在做方位压缩时要求把同一 目标的位于不同距离门上的回波搬移到同一距离门上，这一搬移过程一般是在方 位向h 叩之后进行的，此时同一距离门的目标将在频域上重合，可以大大减少搬 移次数。在处理的过程中，由于数据矩阵是由离散的点来反映回波的信息，而目 标的轨迹不一定都正好落在矩阵的采样点上，这使得在搬移的过程中需要插值。 在分辨率较高的s a r 中，此时将大大地增加算法的运算。r d 算法的具体流程如 图2 4 所示。 雷达的运动造成同一目标数据矩阵上目标的存储轨迹 不同时刻与雷达距离不同 图2 3 合成孔径时间内点目标的距离变化 图2 4 距离多普勒算法流程 第1 4 页共3 9 页 合成孔径雷达( s a r ) 圈像目标检测 c h i r p s c a l i n g 算法，首先通过脉冲压缩完成距离处理，单纯研究方位处理的 步骤。直接从回波入手，精确地推导回波信号在距离多普勒域的表达式。 c h i r p s c a l i n g 算法通过使回波与c h i r p s c a l i n g 因子相乘，将不同距离的目标的距离 徙动曲线补偿到相同形状，然后分别在二维频域和距离多普勒域完成距离处理和 方位处理。c h i r p s c a l i n g 算法通过频域相位补偿完成成像处理，推导过程中近似 较少，是一种具有良好相位保持特性的成像处理方法。它不需要进行插值处理， 仅通过复乘和f f t 就可完成整个成像处理。图2 5 为c h i r p s c a l i n g 算法流程： 2 3 发展前景 图2 5 c h i r p s c a l i n g 算法流程 近几年国际上合成孔径雷达( s a r ) 技术得到了飞速的发展，在军用和民用领 域都有很大的需求。各国都在至力于合成孔径雷达的开发研究工作中。我国现 在的合成孔径雷达技术也达到了一个新的高度，但和国外相比还是有不小的差 距的，所以我们要抓住机遇，迎接挑战，为中国的军事和民用合成孔径雷达( s a r ) 事业作出贡献。 第1 5 页共3 9 页 一室些塾笙重竺坚拦! 望堡璧楚笙型 第三意s a r 图像颓处理 3 1s a r 图像预处理方寨 一般情况下，各类图像系统中图像传送和转换( 如成像、复制、扫描及传输) 总要遗成菜墼降质，寂s a r 黧像的蒋输过程中，s a r 图像表瀵出了懿燕的藕 干斑噪声信息，对于目标识别和分割来说这些噪声信息成了严踅的干扰信息， 必须采用一定的图像处理手段在一定程度上去除s a r 爝像的鲽声信息。本文采 用了对数变换鞠毫额平滑手段对s a r 图像进行降噪和平滑，必后续的识别和 分割服务。下筒先分析一下s a r 图像的噪声特性。 3 2s a r 圈像的噤声特性 s a r 成像系统和其它遥感成像系统特别是光学遥感成像系统相比较，生成的 二维黧像具有缀多臻鬟豹差异。s a p 黧像主要反映了锺标的鼹类特性：电磁波散 射特蚀和结构特性。其目标特性在很大程度上依赖于黼达系统参数和地域参数， 懿：工幸馨波长、邀波入瓣囊、入瓣受瓣缀纯方囊、遗域表瑟爨糙程度、建域嚣舔 的几何形状和定向、地域材料的复介电常数等。 s a r 图像中的噪声包括系统噪声和斑点噪声。其中，对s a r 图像影像最大盼 斑点噪声与或像系统本身固有麴噪声衣羞本质的不网，这是因为它们形戏的物蘧 过程有着本质的差别。信号的相干性感s a r 能够提高分辨率的关键。成像雷达获 得匏整像是遗物对譬这波鼗慧特洼豹爱映，它懿一个分辨率单元凌套大量熬教辫 子。在理想情况下，这些散射单元的回波为球僦波。在球面上，其幅度处处相等。 由于这些散射荦元出蠡于陵一个分辨鼙元之内，合藏我经雷达无法蒋它翻区分开 来。合成孔径鬻达接收到的信号是这些散射单元回波的矢量和。每个散射单元回 波的穗位和它们与传感器的蹑离及散射物质的特性稻关，因j 龟浮致接收信号的强 度并不完全山她妨目标的散射系数决定，丽是围绕散射系数的德有很大的随机起 伏，称之为衰落。这使得具有均匀散射系数的区域，它的s a r 阔像中并不具有均 匀粒灰度，仍然呈现镘强的噪声表现，这秘效应嚣必斑点效波。斑点噪声的荐 在使得s a r 图像不能正确的反映地物目标的散射特性，严重影响图像的质量，降 第1 7 页共3 9 煎 笪璧塾堡重整堡垒墨! 璧堡璺堡鳖型 低了对图像中目标的信息提取能力。 3 3 对数变换 从s a i l 图像的噪声特性我们可以知道，s a r 图像中存在大量的斑点噪声。 为了熊有效妻羹孤图像中分割出疑标区蠛，我秘露塑像遴嚣了增强。图缳增强泌 目的是使处理艏图像比原始图像更适合于特定的应用。图像增强的方法分为两 大类：空阉蠛方法稻频率蠛方法。“室辫域”楚指鋈豫平蠢本鸯，这类方法莛淤 对图像像素直接处理为基础的；“频率域”是指将图像变换到频域，然瞄再进行 处理。一般采爝的变换方式都楚线性正交交换。 对数变换楚空窝域方法粒一静，它是是寒增强图缀蒺量的。它溉可以使嬲 像灰度的动态范围扩展，也可使其压缩，特别慰它可以使低值灰度的图像细节增 强，遥可鼓褥爨有乘瞧溱声懿潮像转羧残翅校噪声豹窝橡。因魏，本文缀器s a r 图像及其噪声通常表现为乘性的特点，首先将s a r 图像变换到对数域。 设f ( x ，y ) 表示原目标图像灰度矩阵i ( m 维) 中的第( 工，) ) 个像素点 ( 1 x 膨，l y ) ，葵像素值籍一德在f o ，1 】内，将胬像对数交换遴行能量题 一纯，缮： g 池y 净i ! ! 坦鱼芝! ! 兰! ! ! ， ( 3 1 ) 。 。 l m ，f g 【m ，y ) + 1 0 - 3 + 3 0 2 yy = lx = l 由于对数函数在零点没有定义，所以在作交换之前对原图像加上一个小的常数 ( 1 0 - 3 ) ，霹眩为绦 垂交换矗熬黧像蔹瘦锯太于或等予零，终了掇戏豹系数蛰媸 “3 0 ) 。 3 4 离斯滤波 图像平滑的目的是消除或尽量减少噪声的影响，改善图像质量。在假定加 往噪声楚随梳独立分稚懿条释下，稳鬻邻蠛靛平均或麴投平褥萄疆鸯效逮撺锱 噪声于扰。图像平滑实际上是低通滤波，让主要是信号的低频部分通过，阻截 第1 8 贯共3 9 薅 台成礼径重达( s a r ) 圈德疆标检测 属于高频部分的噪声信号。显然，在减少随机噪声点影响的同时，由于图像边 缘鼙分瞧处在褰频部分，平溪过程将会导致边缘搂襁纯。分爨零系统砖理豹强 像特性，由于目标和背景的反麓比较大，平滑过程导致的边缘模糊化并不影响 詹续静箍理。 纛焱滤波( g a u s s i a nf i l t e r s ) 使胄l 衰嫂邈数即正态分毒函数侈为加权函数，由 连续g a u s s i a n 分布求离散模板，需采样、量化，并使模板归一化。二维高斯 涵鼗懿下： x 2 + y z ， s ( 五，) = # 2 一= a 8 扣2 f 3 。2 ) 1 当r ：虹对，g ，) ；a e 2 ：0 6 a ；， 3 0 对，g 0 0 1 a 一般用小于2 的滤波 器，即m = 2 2 0 2 + 1 当口2 = 1 ，2 时， 矧 3 s 圈像处理结暴分析 ( 3 3 ) 针对s a r 图像降质的主要原因建由于斑点嗓声萼l 起的特点，通过对鼗交 换和麓额滤波所穆到的结果表明，对数变换将s a r 图像的乘性噪声变换为加性 噪声，简化了