合成孔径雷达图像的增强
技术描述
合成孔径雷达图像的增强技术用来处理合成孔径雷达图像，以突出细节，抑制相干斑，利于判读人员或者应用程序从中提取所需要的信息。它包括可视化、辐射校正和相干斑抑制三个算法。 合成孔径雷达图像体现着目标场景的散射系数，但是目标场景的散射系数通常并不适合人的视觉。我们针对合成孔径雷达图像的特点提出了一种自动可视化算法。在该算法中，主观图像当其直方图均匀分布时被认为是最优的，由此可以导出对应的客观图像直方图，进而通过灰度映射将客观图像的直方图变换成这种形式。 合成孔径雷达图像可能被天线的距离方向图所调制，导致中间距离门的灰度偏大，边缘距离门的灰度偏小。我们针对合成孔径雷达图像的特点提出了一种自动辐射校正算法。该算法通过估计灰度随距离而变化的趋势来估计天线的距离方向图，从而消除其对图像的调制效应。 在合成孔径雷达复数图像上，任意点的值都是对应散射点及邻近散射点的复数图像在该点的叠加。这会导致相干斑，从而破坏图像的质量。我们针对合成孔径雷达图像的特点提出了一种相干斑抑制算法，既可以显著抑制相干斑，又能够保持图像的分辨率。在该算法中，每个像素的灰度用邻域内各个灰度的后验均值来估计。
技术优势
合成孔径雷达图像的增强技术包括可视化、辐射校正和相干斑抑制三个算法。这些算法与传统算法相比具有显著优势。 合成孔径雷达图像可视化的现有算法存在种种缺陷。交互式可视化难以满足海量图像和实时观测的要求，分类可视化则需要先验的地理信息。我们的可视化算法克服了这些缺陷。它针对每幅图像的特点自动选择合适的灰度映射，无需先验的地理信息，也满足了海量图像和实时观测的要求。 合成孔径雷达图像辐射校正的现有算法需要知道天线的距离方向图，一旦天线的距离方向图缺失或者不准确就难以正常工作。我们的辐射校正算法克服了这个缺陷。它从图像出发来估计天线的距离方向图，以消除天线的距离方向图对图像的调制效应。 合成孔径雷达图像相干斑抑制的现有算法包括多视处理、统计滤波（最小均方误差滤波和最大后验概率滤波）、通用降噪算法（如均值滤波、中值滤波、几何滤波、卡尔曼滤波、小波滤波、各向异性扩散滤波）。虽然这些算法能够有效抑制相干斑，但是也会导致图像分辨率下降。我们的最大后验均值滤波克服了这个缺陷。它既可以显著抑制相干斑，又能够保持图像的分辨率。
效果指标
该技术应该能够引起两类机构的兴趣。一类是合成孔径雷达的研发机构，如中国科学院空天信息创新研究院、上海航天技术研究院、南京电子技术研究所等。该技术将有助于他们改进现有产品以及研发新产品。另一类是合成孔径雷达的应用机构，如总参二部航侦局。该技术将有助于他们的合成孔径雷达图像判读人员更加精准有效地提取所需要的信息。随着合成孔径雷达的应用日益广泛（如军事侦察、民事搜索、各种目标场景的监测等），合成孔径雷达的应用机构也会越来越多，使得该技术的市场前景也将越来越广阔。