計算機圖像處理中的ISAR成像手段分析

張娟娟

摘要： 隨著社會的發展，人類需求的增加，對成像手段也提出了更高的要求，ISAR成像是一種全天候、全天時、遠距離的信息獲取手段，在目標識別領域占有非常重要的地位。傳統的成像手法存在很多缺陷，已經不能跟上時代的發展，基于存在的一些問題，提出DIAC成像手段，并對DIAC成像手段進行分析，以此促進目標識別領域的發展。首先進行雷達信號調頻，建立轉臺模型，最終實現了DIAC成像，為了驗證DIAC成像手段的有效性，通過實驗進行將ISAR和傳統成像手法進行對比，證明了DIAC成像手段的有效性。

關鍵詞：成像;全天候;計算機圖像處理

中圖分類號：TN957 ? ? ?文獻標識碼：B

文章編號：1009-3044（2019）14-0177-02

ISAR作為一種信息獲取手段，在空間探測、航空交通領域中被廣泛應用，已成為許多國家發展的對象。隨著人們對成像精度的要求的提高，傳統的成像手段已經不能滿足人們的需求，傳統成像手段原理是擴大目標轉角實現成像分辨率，這種方法只能通過目標所決定不能進行人為改變，一些轉角大的情況不能實現，所以對于方位分辨率實現相對困難[2]。傳統手法在進行測量時，會存在數據污染、丟失的情況，有時難以獲得完整的觀測數據，無法滿足成像需求，因此受各種條件的限制，對于目標識別成像存在一定的困難，面對大數據時，數據采集、傳輸和存儲都會對雷達系統帶來很大的困難，不同于傳統數據采集的成像手段成為高分辨率成像雷達的迫切需要[3]?；趥鹘y的成像手段的問題，提出DIAC成像手段，對DIAC成像手段進行分析，通過DIAC成像手段能夠對飛機、導彈、衛星等的運動目標的進行成像[1]，原理是通過高分辨圖像查看目標的散射率分布特征，能夠對目標尺寸、形狀、結構進行刻畫，完成目標識別。DIAC成像手段能夠滿足系數信號的特征，并且能夠解決海量數據的傳輸與存儲的困難，以下是對DIAC成像的具體分析。

1成像手段設計

1.1進行雷達信號調頻

在進行DIAC成像之前，首先對雷達信號進行調頻，目的在于將接收到的信號進行數據庫變形，使在一定光環境下，調頻雷達信號具有一定的特征規律。假設運動目標的平移分量，則DIAC目標的成像為轉臺模型，其中雷達信號的調頻發射信號為[Dtq]，公式表達為：

其中[necm]代表信號單位中的調頻函數，[f]為載波頻率，[M]為挑品種脈沖的時寬參數。在發射目標后就接收的信號表示為：

其中，[r]為信號光速參數，[D]為目標于雷達之間的距離參數，[B]為某一距離的回波幅度參數，此次計算不做定向計算。

1.2建立DIAC轉臺模型

在DIAC成像中，運動目標相對的雷達分為平動分量和轉動分量，平動分量指的是雷達視線相對的方向運動，運動目標姿態不發生變化，導致目標無法進行單元內的散射點分辨，轉動分量指目標圍繞某中心點進行轉動，補償平動分量后，利用不同的頻率對不同發射點進行分辨，經過雷達運動的分量補償過的模型為轉臺模型。

1.3 實現DIAC成像

在對雷達信號調頻和轉臺模型建立后，實現DIAC算法，首先對雷達的回波信號處理稀疏信號，根據算法中具體要求進行稀疏采樣，來得到觀測信號[4]。選擇隨機矩陣的方法保證測量矩陣和細數矩陣之間的相關度，進行稀疏采樣，在方位向上隨機選擇一個方位獲取觀測信號，下一步進行去噪處理，選擇合適的值對觀測信號進行過濾，過濾算法的具體表達式為：

公式中，[?j]代表信號的訓練結果;[β]代表網絡模型的矩陣簡化系數， [u]代表第[j]個稀疏信號的參數特征;[?i]代表第[i]個稀疏信號的共性參數特征，本次計算不做定向分析。

DIAC對轉角要求小，轉速均勻，散射點對應的值與中心軸距離程正比，假設中心參考點為Q，與雷達距離為[A0]，即在t時刻，散射點相對雷達的距離為：

其中，[z]為雷達距離的相對參數，[cq]為成像模糊參數，[v]為成像的穩定程度參數，此次計算不做定向分析。

此外，進行成像計算時，還要對距離的參數進行確定，最后通過上述算法完成DIAC成像，通過此算法能夠對數據更好的存儲，并且對轉動角度要求小，能夠擴大角度實現多方位分辨率。

2實驗論證分析

為驗證本文圖像手段的有效性，設計仿真實驗，為保證實驗的嚴謹性，采用傳統圖像成像手段與本文成像手段進行對照。所有實驗均在[Caffe]框架下完成[5]，配置環境使用[ubuntu14.04]操作系統，2個sdhuif高性能工作站，進行成像精度進行試驗，具體實驗及結果如圖1所示：

根據圖3能夠看出，本文成像手段的精度遠高于傳統成像手段，傳統成像手段只能出現一個模糊的形狀，本文的成像手段能夠呈現出細節的圖像。通過上述分析可以基本確定本文成像手段的有效性，對于圖像的成像精度極高。

3結束語

在認真分析傳統成像缺點的基礎上，提出了DIAC成像手段，這個成像方法能夠提高成像的精度，在大數據的情況下能夠完成對大數據圖像的存儲與處理，在一定程度上減少了大數據的傳輸與處理問題，通過實驗證明了本文成像手段的有效性，希望本次研究，能夠為圖像手段方面做出一定的貢獻，提高計算機圖像處理中的成像質量。

參考文獻：

[1] 向麗娜，鄧鑫潔，劉瑞娟. TS201計算機平臺在船舶目標ISAR成像及圖像處理中的應用[J]. 艦船科學技術，2018， 40（20）：176-178.

[2] 王芃洲.基于目標電磁散射參數化分析的ISAR成像方法[D]. 西安電子科技大學，2017，23（11）：34-77.

[3] 李嘉欣.基于矩陣填充理論的ISAR成像微多普勒抑制研究[D]. 哈爾濱工業大學，2017，55（12）：45-88.

[4]高悅欣，李震宇，邢孟道，等. 一種海面艦船目標ISAR成像時間段選擇方法[J]. 西安電子科技大學學報（自然科學版）， 2017， 44（2）：27-32.

[5] 呂明久，陳文峰，夏賽強. 基于聯合塊稀疏模型的隨機調頻步進ISAR成像方法[J]. 電子與信息學報， 2018， 40（11）：79-85.

【通聯編輯：光文玲】