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近场三维合成孔径雷达成像及目标提取技术研究

李良  
【摘要】:近年来,近场三维合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)在安检、雷达散射截面积测量等领域得到应用,这对近场三维SAR成像的分辨率、成像效率以及目标提取精度提出了较高的要求。线性调频信号是一种经典的SAR成像系统发射信号,然而该信号容易受到射频系统性能的限制。其距离向分辨率容易受到信号宽带限制。有学者研究了由多个宽带子脉冲构成的步进线性调频信号,并通过宽带合成方法融合所有子脉冲回波数据以达到距离向高分辨,然而,大带宽子脉冲使得接收机采样率需求较高,从而使得回波数据量较大,而宽带合成算法增加了成像耗时。为此,本文针对快速距离高分辨三维SAR成像算法展开研究。三维SAR成像结果中的背景较为复杂,通常由噪声、旁瓣、多径干扰等因素组成,且严重影响了目标成像结果的质量以及目标散射特性的测量精度。需要研究如何从三维SAR成像结果中剥离背景并提取目标区域。图像分割算法是目标提取的基础,为此,本文结合三维SAR图像特点和其他领域图像分割算法,对三维SAR图像目标提取技术展开深入研究。本文的主要贡献和创新包括:(1)提出了基于阵列间跳频线性调频信号的三维变载频后向投影算法,实现了快速高分辨三维SAR成像。针对接收机采样率需求较高的问题,提出了阵列间跳频线性调频信号。所提信号在每个阵元中仅发射一个载频跳变的窄带线性调频信号。较窄的带宽使得接收机所需的采样率需求较低,从而大大减少所需处理的回波数据量。针对成像效率问题,提出了三维变载频后向投影算法。利用后向投影算法能够实现精确相参累加的特点,所提算法不仅能够完成沿航向和跨航向的聚焦,而且将每个子脉冲的低分辨距离向成像结果融合成高分辨结果。所提算法同时完成相参累加和宽带合成,大幅提升了计算效率。实验结果表明,所提算法不仅完成距离向高分辨成像,其成像耗时仅为对比算法的2.35%~2.74%。(2)提出了全局种子区域生长法,实现了多区域三维SAR图像目标提取。将其他领域种子区域生长法应用在SAR领域时,初始种子选取困难、目标区域连续性差等问题导致种子区域生长法的提取结果存在严重的目标区域缺失和过度分割问题。为此,本文提出了全局种子区域生长法。首先,所提算法采用加权大津法自动生成多个初始种子,并且种子在不同目标区域进行生长并覆盖相应的区域,从而解决了初始种子选取困难以及目标区域缺失问题。然后,引入了种子状态矩阵、生长速率函数、生长状态矩阵以精细化生长过程,并通过合理地调整阈值以控制生长过程,从而抑制了过度分割问题,实现了较为准确的目标提取。实验结果表明,与传统种子区域生长法相比,所提算法的相对前景区域误差和交并比分别为0.2290和0.4983,改善了31.66%和29.93%。(3)提出了区域自适应形态学重建模糊C均值算法,实现了具有抗多径干扰能力的三维SAR图像目标提取。多径干扰在三维SAR成像过程中通常难以消除,且容易导致三维SAR图像目标提取出现过度分割。本文分析出SAR成像结果中多径干扰边缘梯度弱于目标边缘梯度这一特点,由此提出了先剥离干扰再精确提取目标的策略。基于这一策略,提出了区域自适应形态学重建模糊C均值算法。首先,利用各向异性扩散算法对图像进行平滑以抑制噪声,并通过三维Kirsch算子和滞后阈值法在排除干扰边缘的同时提取目标边缘。从而提取出粗略的目标区域,实现了目标和多径干扰的分离。然后,通过抗噪声能力强且图像分割精度高的自适应形态学重建模糊C均值算法对目标区域进行精确提取。所提算法不仅克服了多径干扰问题,提高了目标提取精度,而且减小了图像分割算法处理的图像尺寸,提升了计算效率。实验结果表明,所提算法的准确度、精确度以及戴斯相似系数分别达到了0.9993、0.8198以及0.7978,比全局种子区域生长法提高了10.86%、123.87%以及213.97%,而计算耗时仅为对比算法的10.85%。(4)提出了自适应阈值感兴趣区域提取算法,不仅具有高精度多径干扰剥离能力,且能够灵活地引入其他领域图像分割算法完成高精度目标提取。基于先剥离干扰再精确提取目标这一先进策略,精准地分离目标和干扰成为了三维SAR图像目标提取的核心问题。为了在面对不同SAR系统获取的成像结果以及更加复杂的成像场景时仍然能够实现高精度干扰剥离,本文提出了自适应阈值感兴趣区域提取算法。所提算法首先通过显著性检测算法增大目标和背景之间的幅度差异,然后通过基于图像特征的自适应阈值计算方法获取处理不同图像所需的阈值,这使得边缘检测算法能够更加精准地提取目标边缘。在此基础上,本文建立了三维SAR图像目标提取框架,所提框架可灵活地引入其他领域图像分割算法完成精确目标区域提取。实验结果表明,所提算法的干扰剥离能力和计算效率均优于区域自适应形态学重建模糊C均值算法。此外,使用所提框架增强三种其他领域图像分割算法后,其目标提取精度和计算效率均得到大幅提升。实验不仅验证了所提算法的高精度干扰剥离能力,还验证了所提框架的灵活性。综上所述,本文提出了一种快速距离高分辨三维SAR成像算法,解决了距离向高分辨算法成像耗时较大的问题。本文还提出了两种三维SAR图像目标提取算法和一种目标提取框架,解决了三维SAR图像背景剥离问题。


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