[发明专利]增强目标特征的SAR图像合成方法

说明书

技术领域

本发明是关于图像处理领域的目标图像合成技术，特别是涉及目标特征增强的SAR图像合成方法。

背景技术

近几年来合成孔径雷达(SAR)成像技术的成熟使其成为对地观测的一种重要手段。SAR具有全天候、全天时成像的特点，且能发现隐藏在树丛、草堆、地表下的目标。与光学、红外图像相比，SAR成像质量受气候与昼夜因素的影响较小，但是它也有图像分辨率低等缺点，且图像不易人眼判读。

图像合成技术将多个传感器探测到的图像通过特定方式合成，从而提供更加清晰的图像细节信息。光学图像成像分辨率较高，可获得较为丰富的颜色、形状和纹理信息。因此，在SAR图像中自动提取目标区域，将SAR图像、光学图像与目标图像合成，充分利用光学图像中获取的目标特征信息，可以有效的提高合成图像中目标对比度，减小对目标解译、识别的误差和不确定性。

在多传感器图像合成方面，近年来国外使用红外与可见光流式数据进行变比例合成，取得了较好的效果，且已经得到实际应用。不足是没有对目标信息进行单独处理。而SAR图像由于成像机理与红外图像有很大不同，不能以流式数据与光学图像进行合成，且SAR图像中目标特性与红外目标特性也有很大差异。因此，国外的方法并不适用。

目前，国内在SAR图像合成方面的研究较少，但在SAR与光学图像融合方面开展了一些研究，主要包括：

(1)主成分变换(PCA)，多光谱图像进行PCA变换，提取第一主成分后，再将全色波段图像拉伸到第一主成分的方差和均值；用拉伸后的全色波段图像代替第一主成分，进行逆PCA变换，得到融合后图像。基于PCA变换的图像融合在保持图像的清晰度方面有优势。

(2)IHS变换融合，把光学图像的3个波段合成的RGB假彩色图像变换到IHS色度空间，然后用SAR图像代替其中的I值，再变换到RGB颜色空间，形成融合后影像。

(3)Brovey融合，将参与RGB组合的每个波段与该组合波段总和做比值计算进行正规化，以保持低分辨率影像的光谱分辨率，然后将比值结果乘以高分辨率波段的亮度以获取高频空间信息，优点是锐化影像的同时能够保持原多光谱影像的信息内容，具有很高的光谱信息保真度。缺点是对中高光谱的低空间分辨率RGB组合选择比较麻烦。

(4)高通滤波融合，采用高通滤波来抑制高分辨率影像中的低频光谱信息和增强高频空间信息，处理后的高分辨率影像和低分辨率影像相加可以达到提高低分辨率影像的空间分辨率。

(5)小波变换融合，对参与融合的遥感图像数据进行小波正变换，将图像分解为高频信息和低频信息。分别抽取来自高空间分辨率影像分解后的高频信息和低空间分辨率的低频信息进行小波逆变换，生成融合图像。

上述方法主要针对图像像素进行，不具备明显的目标指示特性，没有充分发挥SAR图像目标探测能力的优势。

发明内容

本发明目的在于提供一种增强目标特征的SAR图像合成方法，实现SAR图像和光学图像的合成并增强目标特征。

为达到上述的目的，一种增强目标特征的SAR图像合成方法，步骤如下：

首先将从外景获得的经过配准的合成孔径雷达SAR图像和光学数字图像读入计算机内存图像合成程序软件，经计算机中的色彩转换模块对光学图像进行色彩预处理，按红R、绿G、蓝B分成三分量彩色图像像素，并将彩色图像经亮度计算转换为灰度图像；SAR图像目标提取模块提取目标区域信息，将SAR图像的归一化直方图作为统计分布模型，将SAR图像分成目标区域和背景区域，然后通过恒虚警目标检测SAR图像中的高亮点，并依据图像合成程序中预先存储的先验目标标记信息对亮点的目标形状、位置特征进行区域合并形成SAR目标区域图像，同时剔除虚警；目标特征提取模块利用SAR图像检测到的目标区域位置信息作为初始目标位置参考，采用最大方差法对光学图像进行目标区域分割，提取光学图像的目标区域和边缘特征；图像合成模块将SAR目标区域图像、SAR背景区域图像和光学图像分别放在不同颜色通道上计算出彩色合成图像，对三通道彩色图像进行初次合成，最后将提取到的光学图像目标边缘叠加到合成图像中生成合成图像。

本发明相比于现有技术具有如下显著优点：