[发明专利]一种局域图像指标最优化的多角度SAR图像融合方法

权利要求书

1.一种局域图像指标最优化的多角度SAR图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：确定成像平面，并采用时域快速后向投影算法在与成像平面相对应的成像网格上完成N个单一视角SAR数据的相干累积处理，得到N幅单一视角SAR图像，其中N至少为3；

步骤2：对各幅单一视角SAR图像实施去相干斑滤波处理；

步骤3：对各幅相干斑滤波处理后的单一视角SAR图像分别进行大尺度降质处理，得到N幅粗分辨率的降质图像I_c；

步骤4：采用滑动窗口法，以降质图像I_c各像素为中心，计算滑动窗口内的图像能量，得到能量图E_c；

步骤5：根据能量图E_c和单一视角SAR图像的统计分布特性，确定各幅单一视角SAR图像的阈值L_c并完成二值分割；其中，如果任一像素点的像素值大于L_c，则该像素属于叠掩区，否则属于非叠掩区；

步骤6：在N幅不同的方位视角下的单一视角SAR图像中任选2幅，根据各自的二值分割结果，对叠掩区和非叠掩区图像分别进行两两交叉融合处理，并存储每次操作所得的交叉融合图像I_f，得到新的像素级融合图像集∪I_f；其中：

任一成像网格位置如果属于两幅单一视角SAR图像的公共叠掩区，则取两个成像网格上较小的像素值作为输出的融合图像相同网格位置上的像素值；如果像素值相等，则任取其中一个成像网格上的像素值作为输出的融合图像相同网格位置上的像素值；

任一成像网格位置如果在其中一幅单一视角SAR图像属于叠掩区，在另一幅单一视角SAR图像属于非叠掩区，则取属于非叠掩区的成像网格上的像素值作为输出的融合图像相同网格位置上的像素值；

任一成像网格位置如果属于两幅单一视角SAR图像的公共非叠掩区，则取两个成像网格上较大的像素值作为输出的融合图像相同网格位置上的像素值；如果像素值相等，则任取其中一个成像网格上的像素值作为输出的融合图像相同网格位置上的像素值；

步骤7：采用滑动窗口法遍历每一幅交叉融合图像I_f的所有像素，计算交叉融合图像I_f各个像素的局部图像特征；其中局部图像特征包括对比度、图像熵以及全变分；

步骤8：对比各幅交叉融合图像I_f相同位置的像素，将局部图像特征最优的像素作为最终的融合图像I_opt对应网格的像素，直至输出整幅融合图像I_opt；

其中，局部图像特征最优包括对比度最大、图像熵最小以及全变分最大。

2.如权利要求1所述的一种局域图像指标最优化的多角度SAR图像融合方法，其特征在于，步骤7所述的采用滑动窗口法计算局部图像特征具体为：

所述滑动窗口依次在各幅交叉融合图像I_f上逐像素移动，以每个像素为中心计算窗口内局部图像的对比度、图像熵以及全变分，直至滑动窗口的中心遍历所有像素；具体的计算过程是：

I_max＝max[I(i,j)],i＝1,2,3,......n_w；j＝1,2,3,......n_w

I_min＝min[I(i,j)],i＝1,2,3,......n_w；j＝1,2,3,......n_w

其中n_w为滑动窗口的尺寸，且n_w为奇数，I(i,j)为滑动窗口中第i行第j列的像素点的像素值，为滑动窗口内的图像I的局部平均值，I_max和I_min分别为滑动窗口内的图像I的局部像素值的最大值和最小值，P(n)为各像素取值出现的概率，L＝n_w²为矩形滑动窗口内的总像素数，为局域图像的梯度模，I_contrast、I_entropy、I_TV分别为图像的局部对比度、局部图像熵以及局部图像全变分。