一种基于相关性和鉴别性的制造技术

本发明专利技术公开一种基于相关性和鉴别性的

【技术实现步骤摘要】
一种基于相关性和鉴别性的SAR图像质量评估方法


[0001]本专利技术属于信号与信息处理
，尤其是涉及一种基于相关性和鉴别性的
SAR
图像质量评估方法
。

技术介绍

[0002]合成孔径雷达
(Synthetic Aperture Radar,SAR)
是一种主动式的微波遥感成像雷达
。
与光学图像和红外图像相比，
SAR
不受光照
、
天气等条件的影响，可以实现全天时
、
全天候
、
高分辨
、
大面积成像，已经成为军事情报侦察
、
国土资源监测
、
地理信息测绘等军民应用领域不可替代的重要手段
。SAR
图像质量评估是开展基于
SAR
图像的目标检测
、
识别
、
确认等信息解译工作
(
检测是指判断目标是否存在；识别是指判断目标种类；确认是指判断目标的具体型号，如区分
T62
或
T72
坦克
)
，评价图像可用性的重要基础
。
尤其是在日益复杂的电磁环境中，
SAR
在受同频民用辐射源或主动干扰源扰动情况下，图像质量评估对于分析图像质量下降情况，以及由此带来的图像可用性下降程度极为关键
。
[0003]目前，
SAR
图像质量评估方法主要分为主观评估和客观评估两种
。
主观评估方法主要通过专业判图人员针对特定应用目的，依靠人工判读进行图像质量打分，具有综合因素考虑全面的优点；但是，评估过程费时费力，效率较低
。
客观评估方法包括基于图像分辨率
、
峰值旁瓣比
、
积分旁瓣比等基本图像参数计算的方法，基于人眼视觉特性的图像特征评估方法等等，具有计算较为简便
、
物理含义比较清晰等优点；但是，这些指标通常处于较低层级，难以直接反映图像使用人员最为关心的目标鉴别概率
(
鉴别包括检测
、
识别
、
确认等三个环节
)
等图像可用性信息
。
此外，客观评估指标至少达到何种程度才满足使用要求，依然需要通过专家综合判读来确定阈值，这也给评估带来较多人为因素，不利于提高评估效率
。
如何建立较为简洁的客观评价指标，并确立该指标与目标鉴别概率等反映图像可用性指之间的定量关系，从而更好帮助一线
SAR
图像使用人员对图像进行分析和可用性预测，一直是
SAR
图像质量评估的核心问题
。

技术实现思路

[0004]为解决现有技术中的客观图像质量评估方法对于图像使用指导性不强
、
主观评价人为因素多以及效率低的问题，本专利技术的目的是提供一种基于相关性和鉴别性的
SAR
图像质量评估方法，其针对复杂电磁环境中，
SAR
受同频民用辐射源或主动干扰源噪声扰动等情况下，采用两个不同时刻采集的
SAR
图像，通过计算两图像相关系数与信干比定量关系，对反映图像可用性的目标鉴别概率，具体分为检测概率
、
识别概率和确认概率，进行估计
。
[0005]为实现上述专利技术目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0006]一种基于相关性和鉴别性的
SAR
图像质量评估方法，其包括以下步骤：
[0007]S1、
在
SAR
未受同频民用辐射源或主动干扰源噪声扰动
、
受到噪声扰动两个不同时刻，分别获取
SAR
对同一地物观测的两幅单视复数图像，计算两图像配准后的相关系数，通过建立相关系数与干信比的定量关系，得到该相关系数对应的干信比
χ
JSR
；
[0008]S2、
确立干信比
χ
JSR
和信干杂比
χ
SJCR
的形式，将步骤
S1
得到的干信比
χ
JSR
转化为受到噪声扰动
SAR
图像的信干杂比
χ
SJCR
；
[0009]S3、
根据步骤
S2
得到的信干杂比
χ
SJCR
，计算基于
SAR
图像的国家图像可解释性评定量表，并将其转换为相应红外探测器的
NIIRS
，然后针对图像中的待鉴别目标计算该目标鉴别概率
。
[0010]进一步地，上述的步骤
S1
，其包括以下子步骤：
[0011]步骤
S1.1、
采用图上作业与实地勘察相结合的方式，确定包含目标与背景需要
SAR
成像的区域，在未受到噪声扰动
、
受到噪声扰动的两个不同时刻，
SAR
以相同工作参数分别获得该区域的单视复数图像；
[0012]步骤
S1.2、
对步骤
S1.1
中获得的两幅单视复数
SAR
图像进行图像配准，得到成像区域空间位置吻合的未受到噪声扰动的图像
IM0和受到噪声扰动的图像
IM
J
，并按照公式
(1)
计算相关系数
ρ
c
[0013][0014]式中，
I0、I
J
分别表示未受到噪声扰动的图像
IM0、
受到噪声扰动的图像
IM
J
的图像向量，图像向量是指矩形图像像素按照自上而下
、
自左而右顺序排列成的向量；
||
·
||
表示向量的模；
[0015]步骤
S1.3、
根据步骤
S1.2
计算得到的
ρ
c
，按照公式
(2)
计算干信比
χ
JSR
[0016][0017]进一步地，上述的步骤
S2
，其包括以下子步骤：
[0018]步骤
S2.1、
针对目标鉴别，基于无噪声扰动
SAR
强度图像，即
|IM0|2，按照公式
(4)
计算对应干信比
χ
JSR
的平均干扰功率
[0019][0020]式中，
m
为
SAR
图像像素总数；
[0021]p
为被检测目标
R
T
像素数；
[0022]q
为杂波背景
R...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于相关性和鉴别性的
SAR
图像质量评估方法，其特征是：其包括以下步骤：
S1、
在
SAR
未受同频民用辐射源或主动干扰源噪声扰动
、
受到噪声扰动两个不同时刻，分别获取
SAR
对同一地物观测的两幅单视复数图像，计算两图像配准后的相关系数，通过建立相关系数与干信比的定量关系，得到该相关系数对应的干信比
χ
JSR
；
S2、
确立干信比
χ
JSR
和信干杂比
χ
SJCR
的形式，将步骤
S1
得到的干信比
χ
JSR
转化为受到噪声扰动
SAR
图像的信干杂比
χ
SJCR
；
S3、
根据步骤
S2
得到的信干杂比
χ
SJCR
，计算基于
SAR
图像的国家图像可解释性评定量表，并将其转换为相应红外探测器的
NIIRS
，然后针对图像中的待鉴别目标计算该目标鉴别概率
。2.
根据权利要求1所述的基于相关性和鉴别性的
SAR
图像质量评估方法，其特征是：其步骤
S1
包括以下子步骤：步骤
S1.1、
采用图上作业与实地勘察相结合的方式，确定包含目标与背景需要
SAR
成像的区域，在未受到噪声扰动
、
受到噪声扰动的两个不同时刻，
SAR
以相同工作参数分别获得该区域的单视复数图像；步骤
S1.2、
对步骤
S1.1
中获得的两幅单视复数
SAR
图像进行图像配准，得到成像区域空间位置吻合的未受到噪声扰动的图像
IM0和受到噪声扰动的图像
IM
J
，并按照公式
(1)
计算相关系数
ρ
c
式中，
I0、I
J
分别表示未受到噪声扰动的图像
IM0、
受到噪声扰动的图像
IM
J
的图像向量，图像向量是指矩形图像像素按照自上而下
、
自左而右顺序排列成的向量；
||
·
||
表示向量的模；步骤
S1.3、
根据步骤
S1.2
计算得到的
ρ
c
，按照公式
(2)
计算干信比
χ
JSR
3.
根据权利要求1所述的基于相关性和鉴别性的
SAR
图像质量评估方法，其特征是：其步骤
S2
包括以下子步骤：步骤
S2.1、
针对目标鉴别，基于无噪声扰动
SAR
强度图像，即
|IM0|2，按照公式
(4)
计算对应干信比
χ<...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋胜利，王少轩，熊正大，张岩岫，汤博，刘磊，徐阳，
申请(专利权)人：中国人民解放军，
类型：发明
国别省市：