基于圖像特征的isar圖像幾何定標方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于圖像特征的ISAR圖像幾何定標方法，主要解決低信噪比圖像的幾何定標問題。其實現(xiàn)方案是：對雷達回波信號進行去平動分量處理得到處理后信號，計算瞬時斜距；對處理后信號依次進行距離向傅氏變換、Keystone變換和方位向傅氏變換，得到空域表達式；利用距離多普勒方法對處理后信號進行成像得到兩幅圖像，并提取圖像的特征點和信息描述符；對兩幅圖像進行特征點匹配和錯誤點剔除，得到精確匹配的特征點；結(jié)合空域表達式和精確匹配的特征點依次構(gòu)建位置坐標與轉(zhuǎn)角的幾何關(guān)系和代價函數(shù)，計算最終估計轉(zhuǎn)角和圖像的方位向分辨率，完成幾何定標。本發(fā)明能對低信噪比圖像進行精確幾何定標，可用于旋轉(zhuǎn)目標的探測。
【專利說明】基于圖像特征的ISAR圖像幾何定標方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于雷達【技術(shù)領(lǐng)域】，特別涉及逆合成孔徑雷達ISAR的定標方法，可用于旋轉(zhuǎn)目標的探測。
【背景技術(shù)】
[0002]逆合成孔徑雷達ISAR成像技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于包括目標成像以及目標幾何形態(tài)鑒定的民用和軍用領(lǐng)域，由于在微旋轉(zhuǎn)ISAR圖像中目標發(fā)生了姿態(tài)變化，會造成在成像和定標過程中的模糊和不精確，因此需要對目標的姿態(tài)變化進行檢測，再通過測定其旋轉(zhuǎn)角度來進行幾何定標。
[0003]在ISAR成像中，對于微旋轉(zhuǎn)的目標幾何定標方法而言，通常需要用到距離向分辨率和方位向分辨率，而距離向分辨率可通過500MHz左右的帶寬雷達發(fā)射信號得到，方位向分辨率可通過目標在航跡中姿態(tài)角度的精確估計得到。然而，對于目標在微旋轉(zhuǎn)后得到的雷達回波數(shù)據(jù)，如果估計的姿態(tài)角度不精確，就會造成ISAR成像的模糊和方位向分辨率誤差大，從而造成錯誤的幾何定標。
[0004]為了解決這個問題，一些研究人員和學者提出了基于回波數(shù)據(jù)在時域和頻域上目標相關(guān)性的特性來處理的方法，其中包括利用回波子數(shù)據(jù)段的相干累積和合成陣列干涉原理進行處理的方法以及利用卷積反投影、雙天線ISAR以及多天線ISAR等接收回波數(shù)據(jù)并處理每個子孔徑數(shù)據(jù)的成像結(jié)果，從而找出目標的旋轉(zhuǎn)角度的方法等。然而，在大部分情況下用于ISAR目標檢測的是單天線接收回波數(shù)據(jù)的雷達，并且直接利用回波數(shù)據(jù)的時域和頻域特性進行處理會造成計算量的增大和誤差率的增加，使得最終的轉(zhuǎn)角估計結(jié)果和幾何定標結(jié)果不理想。針對這個問題，William K.Pratt等人提出了利用圖像灰度信息的互相關(guān)性質(zhì)找出子圖像像素相關(guān)性的方法。Srinivasa Reddy等人給出了一種基于變換域的圖像匹配方法，但是這類方法對觀測視角的變化敏感，主要是針對信噪比不高的ISAR圖像，不適用于具有不同觀測角度組成的低信噪比逆合成孔徑的雷達圖像。Zhen Xiong提出了一種基于圖像的特征信息的方法，這種方法能夠很好地通過角點找出子圖像的相關(guān)特性，但是這種也不能很好地提取低信噪比ISAR圖像的特征點，造成因提取的特征點數(shù)目少而無法達到定標精度的不足。
[0005]以上方法都不能在低信噪比ISAR圖像的情況下，快速有效地進行圖像中ISAR目標的幾何定標。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明的目的在于針對上述已有技術(shù)的不足，提供一種基于圖像特征的ISAR圖像定標方法，以在低信噪比情況下對ISAR回波數(shù)據(jù)進行高精度的幾何定標。
[0007]實現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)思路是:通過分析ISAR模型中回波信號特征點的頻域與尺寸的幾何關(guān)系建立矩陣模型，再提取出ISAR圖像中變化明顯的特征點用于有效的匹配，將這些有效匹配后的點進行轉(zhuǎn)角估計，由此得到高精度的轉(zhuǎn)角，從而利用這個精確的轉(zhuǎn)角實現(xiàn)ISAR目標的精確的幾何定標。其實現(xiàn)步驟包括如下:
[0008](I)對雷達接收的回波信號S進行去平動分量處理得到處理后回波信號為S'，計算處理后回波信號為S'中的瞬時斜距R(tm):
[0009]
【權(quán)利要求】
1.一種基于圖像特征的ISAR圖像幾何定標方法，包括如下步驟: (1)對雷達接收的回波信號S進行去平動分量處理得到處理后回波信號為S'，計算處理后回波信號為S'中的瞬時斜距R(tm):
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述步驟(9)從匹配后的V對特征點中剔除錯誤點，是先計算出每一對特征點位置坐標的歐氏距離；再利用隨機采樣一致性方法，將位置坐標的歐氏距離小于等于距離閾值U=2.2的F對特征點作為正確匹配的特征點，0≤F≤V，反之為錯誤匹配的特征點，予以剔除。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中步驟(10)所述的構(gòu)建位置坐標和轉(zhuǎn)角0的幾何關(guān)系，按以下步驟進行: (IOa)計算第一幅圖像I1中第一個特征點的位置坐標(?)與第二幅圖像I2中第一個特征點的位置坐標&?)的坐標變換關(guān)系為:
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中步驟(11)所述的構(gòu)建代價函數(shù)W，按以下步驟進行: (Ila)對第一幅圖像I1中第k個特征點的位置坐標和第二幅圖像I2中第k個特征點的位置坐標 進行歸一化處理，得到歸一化位置坐標0U1)和(U); (Ilb)引入校正因子S1為:
【文檔編號】G01S13/90GK103616685SQ201310647712
【公開日】2014年3月5日 申請日期:2013年12月4日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月4日
【發(fā)明者】張磊, 許志偉, 邢孟道, 段佳, 徐剛 申請人:西安電子科技大學