[发明专利]图像域到RCS域的变换方法、装置、计算设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种图像域到RCS域的变换方法、装置、计算设备及存储介质，其中方法包括：确定变换为RCS域所对应的角度范围；根据所述角度范围，获取待变换的二维目标图像；根据预设角度步长，确定所述角度范围内的各观测角度；针对每一个观测角度，利用RADON变换按照预设距离步长对所述二维目标图像分别进行投影，得到与各观测角度一一对应的一维距离像；对每一个一维距离像进行快速傅里叶变换，得到与各观测角度一一对应的频率数据。本方案，能够在保证计算精度的同时适用于更大角度范围，且能够提高变换速度。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，特别涉及一种图像域到RCS域的变换方法、装置、计算设备及存储介质。

背景技术

当对隐身目标或者隐身部件的局部散射特性进行分析与评估时，常采用的是通过对目标的二维散射特性图像进行处理后再逆变换的方法，得到RCS(Radar Cross Section，雷达散射截面积)域的散射响应数据。由于二维散射特性图像一般包含横向-纵向两个维度，属于直角坐标系范畴，而局部散射特性分析后得到的数据一般包含角度-频率两个维度，属于极坐标系范畴。究其本质，处理方法是要寻求一种从横向-纵向直角坐标的图像域变换到角度-频率极坐标的RCS域的变换算法。

目前，常用的逆变换方法是二维快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)逆变换和直接散射中心合成算法。二维FFT逆变换的计算速度较快，但只能针对小角度成像数据，一般不超过10度。由于需要满足二维FFT逆变换的线性条件，扇形环域数据需要近似等效为方形(或者矩形)局域变换数据，因此只适用于小角度成像数据。当角度太大时，该逆变换方法的精度将会大大降低。而直接散射中心合成算法是直接从散射中心合成的原理出发，把二维图像中的每一个像素都看成一个复散射源，利用散射中心合成公式对每一个像素点进行计算后叠加求和得到对应的RCS域散射响应数据。该方法由于直接从散射原理出发，在对二维图像处理后再逆变换的方法中计算结果精度最高，适用角度范围也最宽。但是由于二维图像像素点都比较多，譬如401*401、801*801或者更多，因此该方法的计算耗时比较长，不适合追求实时处理和分析的场景。

基于此，亟需提供一种能够适用于更大角度范围的快速变换方法。

发明内容

本发明实施例提供了一种图像域到RCS域的变换方法、装置、计算设备及存储介质，能够在保证计算精度的同时适用于更大角度范围，且能够提高变换速度。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像域到RCS域的变换方法，包括：

确定变换为RCS域所对应的角度范围；

根据所述角度范围，获取待变换的二维目标图像；

根据预设角度步长，确定所述角度范围内的各观测角度；

针对每一个观测角度，利用RADON变换按照预设距离步长对所述二维目标图像分别进行投影，得到与各观测角度一一对应的一维距离像；

对每一个一维距离像进行快速傅里叶变换，得到与各观测角度一一对应的频率数据。

优选的，所述根据所述角度范围，获取待变换的二维目标图像，包括：

利用雷达对目标进行RCS测量，RCS测量的角域范围覆盖所述角度范围；

从所述RCS测量的数据中获取所述角度范围内对应的数据；

将获取的所述角度范围内对应的数据转换为所述二维目标图像。

优选的，所述利用RADON变换按照预设距离步长对所述二维目标图像分别进行投影，包括：

根据每一个观测角度中的当前观测角度，根据所述预设距离步长确定与所述当前观测角度垂直的多条投影线；