[发明专利]一种基于瑞利分布的双基SAR图像增益自适应补偿方法

权利要求书

1.一种基于瑞利分布的双基SAR图像增益自适应补偿方法，其特征在于，包括：

步骤1：对原始双基SAR图像数据进行预处理，将图像幅值进行归一化；

步骤2：统计归一化图像的直方图；

步骤3：计算初始的图像幅值区间；

步骤4：基于幅值计算增益，将归一化图像进行整数量化，求出瑞利分布常数并将瑞利分布常数与1比较；所述步骤4的过程包括：

步骤41，计算增益门限其中，n表示步骤3计算得到的初始的图像幅值；

步骤42：利用式S_temp＝uint16(S_r·2¹⁶.Ga)，将矩阵S_r进行16位整数量化；

步骤43：按照步骤2的方式统计出矩阵S_temp的直方图信息counts₂和x₂，其中x₂为图像的幅度，counts₂为相应区间的统计次数，将counts₂和x₂进行预处理得到counts₃和x₃，其中counts₃＝counts₂/∑counts₂，x₃＝x₂/max(x₂)，利用求出瑞利分布常数

步骤44：如果n自加1，n自减1；

步骤5：重复步骤41～步骤44，迭代计算直至找到最接近1的增益Ga；

步骤6：利用增益Ga对图像进行增益补偿。

2.如权利要求1所述的基于瑞利分布的双基SAR图像增益自适应补偿方法，其特征在于，所述步骤1中预处理过程包括：获取原始双基SAR图像数据S_im，统计双基SAR图像的距离向和方位向点的个数，然后计算总的像素点N；接着对图像数据S_im进行取绝对值操作，得到SAR图像的幅值分布矩阵S_a，利用式进行归一化，得到矩阵S_r。

3.如权利要求2所述的基于瑞利分布的双基SAR图像增益自适应补偿方法，其特征在于，所述步骤2的过程包括：将0-1范围内的数据等分成K份，统计出矩阵S_r的直方图信息counts₁和x₁，其中x₁为图像的幅度，counts₁为相应区间的统计次数。

4.如权利要求3所述的基于瑞利分布的双基SAR图像增益自适应补偿方法，其特征在于，所述K取100或200或256或512。

5.如权利要求3所述的基于瑞利分布的双基SAR图像增益自适应补偿方法，其特征在于，所述步骤3中计算区间的过程包括：利用步骤2求出的统计次数counts₁，求出计算图像幅值在n到K区间范围内所占的比例其中n≤K，限定比例precent的范围，计算出一个初始的n。

6.如权利要求5所述的基于瑞利分布的双基SAR图像增益自适应补偿方法，其特征在于，所述precent的范围取0.12％～0.25％。

7.如权利要求6所述的基于瑞利分布的双基SAR图像增益自适应补偿方法，其特征在于，所述步骤4中，采用16位整数量化。

8.如权利要求7所述的基于瑞利分布的双基SAR图像增益自适应补偿方法，其特征在于，所述步骤6的增益补偿方法为：利用步骤5迭代计算出来的增益Ga，将矩阵S_r进行16位整数量化，得到增益补偿以后的图像数据S_d。