機載SAR雷達實時圖像變化檢測的實現

鄔伯才+牛蕾+翁元龍+王磊

摘要：本丈針對某機載雷達圖像實時變化檢測系統工程實現，闡述了SAR圖像變化檢測原理和表征形式，分析了機上實時變化檢測實現流程和處理方式，并給出了考核方法和飛行試驗成果，最后對該系統的應用前景進行了分析和總結。

【關鍵詞】SAR 圖像 變化檢測 機上實時

1 概述

合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一種工作在微波波段的相干成像雷達。它以其高分辨率和全天候、全天時、大而積的數據獲取能力而成為世界各國普遍重視的對地觀測技術，充分顯示出在對地軍事情報偵察領域中的重要作用和應用潛力。

目前隨著SAR軍事裝備技術的發展，軍事判圖員日益而對著各型雷達海量偵察圖像數據。由于SAR圖像的復雜性，軍事判圖員對SAR圖像的判讀注定是個高難度的任務，主要體現在以下幾個方而SAR圖像對系統參數、成像環境特別敏感：目標運動造成SAR圖像模糊；散射強度依賴于目標的形狀、姿態和視角；SAR圖像且受到噪聲、陰影、透視收縮、迎坡縮短、頂底倒置等幾何形變的影響；SAR圖像不像光學圖像那樣被直觀理解：綜上，由于SAR圖像可讀性差，導致軍事判圖員判讀任務量之大遠遠超出人工迅速做出判斷的極限，同時SAR圖像特殊的成像機理增加了圖像判讀的難度。

隨著海量SAR軍事偵察情報數據的積累，如何從浩如煙海的數據中迅速挖掘提取有效信息，摒棄不感興趣的冗余信息，成為了目前SAR圖像判讀的難點。機上實時圖像變化檢測（DSAR）利用同一地區不同時段SAR圖像，檢測同一場景是否有變化產生，自動聚焦于感興趣的地物與地表目標，能快速實現對戰場軍事目標動態、毀傷效果評估等方而監視情報的獲取，有力地提升了戰場軍事情報保障能力。

2 SAR圖像變化檢測原理和表現形式

變化檢測是根據不同時問、同一地區獲取的多幅圖像來確定地物變化特征和過程的技術。它主要通過提取和分析圖像問光譜特征差異或空問結構特征的差異，來實現識別地物類型的轉變或內部條件和狀態的變化。最主要表現在灰度值或局部紋理之問的變化，并在此基礎上獲取感興趣區域在形狀、位置、數量及其他屬性的變化情況。

技術研究上，S Hachicha等指出兩幅圖像的變化檢測技術為：對不同時問獲取的己配準的兩幅SAR圖像處理，產生一幅圖像以表示圖像場景中發生的變化。變化檢測分析的最終目標是產生一幅指示了變化和未變化類兩類的二值圖像。因此，變化檢測問題可以分解為兩步：一是產生變化圖像，即初始差異圖；二是初始差異圖進行閩值處理，產生二值變化檢測圖，即分類差異圖。應用背景下，是以歷史時刻獲取的圖像作為基準圖像，實時獲取的圖像作為待檢測圖像，對基準圖像和待檢測圖像進行配準后，產生初始差異圖，再自動地對初始差異圖中的像元進行判決、鑒別，生成分類差異圖，供判圖員判讀。一般分類差異圖為二值圖像，1代表變化像素，O代表發生變化的像素，即白色代表變化，黑色表示未發生變化。

根據人的認知習慣，遵循人性化設計理念，變化檢測結果除了以圖像形式展現，使用色彩進一步明確目標變化的類別將更易于判圖員判讀。因此，我所對分類差異圖進行了改進，對目標的增加或減少進行分類，生成一個三值的分類差異圖提供給情報判圖分析人員，更方便其及時有效地對變化信息進行確認。三值分類差異圖中O代表未變化像素，250代表待檢測圖像中消失的目標，125代表待檢測圖像中增加的目標。

為了更利于判圖員判圖，將分類差異圖與待檢測圖像融合，用彩色標注目標的增減，紅色表示消失目標，綠色表示增加目標，其余為未變化區域。

3 機載雷達圖像變化檢測實現方案

某雷達變化檢測的應用流程如圖3所示。在SAR雷達第一次經過偵察監視區域時，啟動基準圖制作模式，生成偵察監視區域的變化基準圖，作為后續變化檢測的基準。在SAR雷達重復經過偵察監視區域時，啟動變化檢測模式，將實時獲取的偵察監視區域的SAR圖像與之前生成的該區域的基準圖進行自動目標變化檢測，生成分類差異圖。鑒于人眼對顏色的敏感性，分類差異圖上的目標在保持其原有形狀、分布特征基礎上，用彩色表示目標的去留，更符合人的認知習慣，便于情報判圖分析人員進行變化信息確認和目標識別。

（1）為了降低變化檢測受航線變化的影響程度，SAR圖像數據都要按照成像參數經過幾何校正，保證校正后SAR圖像按照正南正北排列，方便后期情報判圖分析人員判圖。

（2）在圖像配準階段，采用逐級配準的策略，實現基準圖與實時圖之問的精配準。首先，根據地理坐標信息，提取基準圖和實時圖中的公共部分。此時，配準精度在10-30個像素以內。其次，在圖像范圍內，均勻選擇少量的幾個（比如3×3=9）控制點，取大窗口數據，采用相關系數的準則將兩圖像的配準精度提高到1個像素以內。最后，通過過采樣處理，在亞像元級上配準，達到在控制點上的亞像素級配準。通過控制點信息，在全圖范圍內擬合，對實時圖進行重采樣，實現與基準圖的精確匹配。

（3）在變化檢測階段，利用對數比值法構造初始差異圖，并作為變化檢測的依據。在充分分析變化和未變化區域統計特性的基礎上，依次采用最大似然初始分割、基于CFAR的統計分割完成對初始差異圖的分割。

（4）經過上一步之后，由于幅度差異導致的變化大部分都能被檢測出來，這其中不僅包括了有用的目標變化區域，還包括了各種背景變化，如農田植被變化、土壤含水量變化等。為了更有利于變化情報的提取，需要將各種背景變化消除，采用目標篩選的方法，擯棄而積、輻射強度等參數不符合目標特征的區域，生成最終的分類差異圖。

4 飛行試驗與結果分析

在某型雷達機載實際飛行中，對機場內的車輛、飛機、角反射器等目標的變化。通過考核檢測率和虛警率來驗證實際檢測性能。檢測率和虛警率分別定義如下：檢測率Pd：檢測變化目標數/實際變化目標數；虛警率Pf：檢測虛假目標數/總檢測數。endprint

實際變化目標數指判圖分析人員通過對比變化前后兩個時相SAR圖像，找出的考核區域中實際發生變化的目標的個數；總檢測數指判圖分析人員對分類差異圖中給出的變化情況，結合變化前后的圖像進行判圖分析，去除分類差異圖中因場景變化等因素引起的虛警，剩余變化結果中檢測目標數，作為總檢測數；檢測變化目標數指總檢測目標中與實際變化目標匹配的目標的數量；檢測虛假目標數指總檢測目標中沒有發生變化的目標數量。

試驗過程中通過移動角反射器和車輛來驗證雷達實時變化檢測性能。圖5中Tl時問，角反射器位于圖像右上方，T2時問將角反射器放置于圖像左下方，并且開進1臺車輛。變化檢測結果用綠色代表新增加目標，紅色代表消失目標。變化檢測結果準確表明在T2時問，觀測區目標發生變化，在圖像左下方新增1個角反目標，圖像右上方消失1個角反目標，同時在右上角新增1臺車輛。

試驗過程中同時對機場停放飛機進行監視。圖6中Tl時問，機場停放5架運5飛機，T2時問時問只剩4架飛機，從機上實時變化檢測結果可以清晰看出中問停放的運5飛機己飛走。

本次實驗結果表明，SAR圖像自動目標變化檢測技術，通過圖像配準將基準圖像和待檢測圖像先關聯起來，然后將基準圖像作為先驗信息，對待檢測圖像中的感興趣的信息進行提取，能夠提取監視區域的人工目標（飛機、車輛、角反射器）的變化，摒棄冗余信息，結果以分類差異圖形式給出，簡潔直觀，有利于判圖員判圖。監視區域目標檢測率達到100%，虛警率低，多個架次長航時工作，實時性高，證實了該檢測系統的穩健性和有效性。

5 結束語

遙感圖像變化檢測的研究可以追溯到上世紀七十年代末，由于衛星可以提供同一地區不同時期的遙感數據，一些研究者嘗試利用衛星遙感數據進行變化檢測。當時，由于技術條件還不發達，研究人員主要通過目視解譯來完成變化檢測。但是目視解譯方法要求要求解譯人員具有豐富的目視判讀經驗，通常效率低下，且結果具有很大的主觀性，也很難保持前后的一致性，在實際應用中有很大的局限性。因此，隨著科學技術的發展，用計算機代替判圖員進行變化檢測是必然發展趨勢之一，本雷達系統實現了機上SAR圖像實時變化檢測結果，開展了針對合作目標的飛行試驗，已經基本實現實用化，具有廣闊的應用情景。

參考文獻

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