星載SAR圖像處理技術(shù)

莫廣生+蘭欣

合成孔徑雷達(dá)的思想是在1951年6月由美國Goodyear航空公司的Carl Wiley在“用相干移動雷達(dá)信號頻率分析來獲得高的角分辨率”的報告中首次提出的。報告中提出了將多普勒頻率分析應(yīng)用于相干移動雷達(dá)，通過頻率分析可以改善雷達(dá)的角分辨率，即“多普勒波束銳化”的思想；同時，證明了移動雷達(dá)的角分辨率因回波信號中多普勒頻率的結(jié)構(gòu)有可能提高，回波信號的瞬時多普勒頻移與被測目標(biāo)沿航跡方向的位置之間存在著一一對應(yīng)的關(guān)系，回波信號的多普勒帶寬與波束帶寬有關(guān)，最窄的角波束發(fā)生在垂直于雷達(dá)平臺速度矢量的側(cè)方。

同年，美國Illinois大學(xué)控制系統(tǒng)實驗室的一個研究小組在C.W.Sherwin的領(lǐng)導(dǎo)下開始對SAR的研究[1]，當(dāng)時采用的是非相干雷達(dá)，發(fā)射波束寬度為4.13度，經(jīng)過孔徑綜合后波束寬度變?yōu)?.4度。他們證實了“多普勒波束銳化”的概念，從而在理論上證明了SAR原理，而且于1953年7月成功地研制了第一部X波段相干雷達(dá)系統(tǒng)，首次獲得了第一批非聚焦SAR圖像數(shù)據(jù)，為以后的聚焦型SAR的研究奠定了基礎(chǔ)。

SAR圖像處理的關(guān)鍵技術(shù)

由于SAR圖像具有與光學(xué)遙感圖像明顯不同的輻射特征、幾何特征、噪聲特征和目標(biāo)特征，所以SAR圖像的處理，某些方面可以繼承光學(xué)遙感圖像的處理方法，某些方面也會有很大的不同：SAR圖像所特有的處理過程包括天線方向圖校正和相干斑噪聲濾除等：SAR圖像的幾何校正在概念和算法上與光學(xué)遙感圖像有較大的差別：SAR圖像的邊界提取和圖像分割，可以在相干斑濾除后使用通用的方法處理，也可以不濾除相干斑噪聲直接一些專用算法進(jìn)行處理。

（1）天線方向圖校正

天線方向圖校正是對SAR圖像所做的一種輻射校正。天線方向圖造成的輻射畸變在圖像上的表現(xiàn)形式是沿距離向，在幅寬范圍的中心圖像最亮，向兩側(cè)亮度平緩下降。星載SAR的數(shù)據(jù)提供機(jī)構(gòu)一般會定期公布更新的天線方向圖和天線增益校正系數(shù)，有些提供的數(shù)據(jù)產(chǎn)品也會是做過天線方向圖校正的。但試驗運(yùn)行的SAR系統(tǒng)特別是機(jī)載SAR系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)，往往是沒有做過天線方向圖校正的，因為不具備補(bǔ)定標(biāo)設(shè)施，這種情況下，就只能用多項式擬合的辦法來求得圖像上每一列的調(diào)整系數(shù)。

（2）SAR圖像的比例變換和反差調(diào)整

因為提供給用戶的SAR數(shù)據(jù)產(chǎn)品一般是以16bit整型數(shù)記錄的，而顯示器一般只能顯示256個灰度，所以為便于操作，需將l6bit數(shù)據(jù)經(jīng)比例變換（Scaling）轉(zhuǎn)為8bit數(shù)據(jù)。設(shè)D為16bit圖像上像元灰度，D^‘為變換后8bit圖像上對應(yīng)像元的灰度，常用的變換算法有：簡單線性變換、對數(shù)變換和平方根變換。以上三種變換，第一種往往效果不好，因為SAR圖像的直方圖一般是明顯的左偏峰，舉例來說，假設(shè)16bit圖像灰度范圍為0-65535，則可能98%以上的像元灰度在0-5000之間；第二種變換實際上是轉(zhuǎn)換為分貝表示；第三種變換比較適合于SAR圖像灰度直方圖是左偏峰的特點。

（3）幾何校正

幾何校正的目的是通過消除圖像的幾何畸變，使多時相SAR、多傳感器遙感信息能互相匹配以進(jìn)行多源信息分析，從而提高SAR數(shù)據(jù)的應(yīng)用效率。由于合成孔徑雷達(dá)側(cè)視成像的特點。在非平坦地區(qū)必須進(jìn)行DF1A糾正，以消除地形引起的透視收縮、疊掩和陰影。

（4）相干斑噪聲濾除

相干斑噪聲嚴(yán)重干擾了地物信息的提取和SAR圖像的應(yīng)用效果，噪聲嚴(yán)重時，甚至可導(dǎo)致地物特征的消失。在使用通用的方法進(jìn)行邊緣提取和圖像分割時，噪聲的影響是致使算法精度降低的重要原因。因此濾除相干斑噪聲對SAR圖像處理有著重要的意義，同時對相干斑抑制的研究也是論文的中心工作。SAR圖像相干斑濾除中的關(guān)鍵問題是：既要能有效地濾除噪聲，又要能保護(hù)邊緣和紋理，不致于損失圖像中的有用信息。鑒于相干斑噪聲抑制在SAR圖像處理中的重要地位，本文重點要研究SAR圖像的相干斑噪聲抑制。

（5）邊緣提取和圖像分割

在相干斑噪聲濾除后使用通用的方法進(jìn)行邊緣提取和圖像分割，是當(dāng)前SAR圖像處理中的一個常規(guī)途徑。事實上，有時我們需要直接對含噪SAR圖像進(jìn)行邊緣提取和圖像分割。這主要有以下三方面的原因：第一，有時在相干斑降噪時，會損失許多關(guān)鍵的圖像信息，從而為SAR圖像的進(jìn)一步應(yīng)用帶來困難；第二，相干斑噪聲的形成在一定程度上成為SAR圖像的一種重要紋理信息，這種紋理信息對于圖像的分析和解譯非常關(guān)鍵，而在一般情況下相干斑嗓聲的濾除總會損失一定的紋理信息；第三，在對含噪SAR圖像進(jìn)行了邊緣提取和圖像分割后，再基于這些信息進(jìn)行相干斑的濾除，這樣做的效果往往比單純的濾波處理好得多。對含噪SAR圖像進(jìn)行邊緣提取和圖像分割，需要使用一些專門的方法。

（6）目標(biāo)自動檢測

由于SAR是微波成像，所以在圖像上顯示的目標(biāo)并非人們平常感知的視覺形象。對于一定的目標(biāo)識別，首先必須了解該目標(biāo)在SAR圖像上的成像特點，然后依據(jù)點目標(biāo)、線目標(biāo)、面目標(biāo)和硬目標(biāo)的不同識別方法，對該目標(biāo)進(jìn)行綜合處理。其中相干斑濾除和含噪圖像信息提取是兩條不同的技術(shù)路線，可由用戶在實際處理工作中進(jìn)行選擇。

SAR圖像特征

一般情況下，地物目標(biāo)分為點目標(biāo)、線目標(biāo)、面目標(biāo)以及這三者在有限尺度內(nèi)組合而成的硬目標(biāo)。這些不同類型的目標(biāo)在圖像上具有不同的表征形式。了解SAR圖像的信息特征，對于圖像處理具有重要的意義。

點目標(biāo)

SAR圖像上的點目標(biāo)，指的是以亮點形式出現(xiàn)在圖像上的那些目標(biāo)。通常這些目標(biāo)的幾何尺寸小于一個分辨單元的地面尺寸。但它的回波信號相當(dāng)強(qiáng)，在整個地塊的回波中占據(jù)了主導(dǎo)地位，這時像素的信號幾乎就只反映它的存在。大多數(shù)戰(zhàn)術(shù)目標(biāo)，如坦克、裝甲車、大炮、船只等，以及工業(yè)設(shè)施，如高壓輸電線塔、油井、孤立的小建筑等，都呈現(xiàn)為點目標(biāo)。

線目標(biāo)

線目標(biāo)指在SAR圖像中表現(xiàn)為線狀（直線或弧線）的目標(biāo)。它通常表示不同類目標(biāo)的界線（例如水陸界線）或者當(dāng)?shù)孛婢€性目標(biāo)的橫向尺寸小于分辨單元尺寸時，表示目標(biāo)本身。大多數(shù)線性體目標(biāo)，相對于中等分辨率SAR圖像而言，其寬度都比較窄，只相當(dāng)于分辨單元尺寸。故稱其為自身線性體目標(biāo)（本文中簡稱線性體）。與此相對，僅作為兩類目標(biāo)分界線的線性體，稱為邊界線性體（本文中簡稱邊界）。本文以一些典型的線目標(biāo)為代表，分析了它們的圖像特征。

面目標(biāo)

面目標(biāo)也就是通常所說的分布目標(biāo)。比如一大塊草地或農(nóng)田，它由許許多多同一類型的散射點組成，散射點的位置是隨機(jī)的，因而接收到的電磁波相位各有不同，回波初相也不一致，其回波振幅也是隨機(jī)的，但其中沒有任何一個散射點的回波散射可以在總回波功率中占主導(dǎo)地位。雷達(dá)波束在掃過這些點之后，雷達(dá)天線所接收到的電磁波電場信號往往形成周期性的信號，造成圖像上這類地物最強(qiáng)信號和最弱信號的周期變化，形成一系列亮點和暗點相間的圖斑，也就是前面所提到的相干斑噪聲。

如今SAR己經(jīng)成為一種不可或缺的軍事偵察手段，其在民用和工業(yè)上的用途也十分廣泛，目標(biāo)識別及分類己成為SAR圖像研究的一個重要方向。隨著SAR圖像數(shù)據(jù)越來越多，機(jī)器解譯已經(jīng)代替人工解譯，SAR圖像處理也將會成為研究熱點。endprint