[发明专利]一种基于色调统计特性分类的多角度SAR图像融合方法

摘要

本发明涉及一种基于色调统计特性分类的多角度SAR图像融合方法。本发明提供一种全新的多角度SAR图像融合成像算法——基于色调统计特性分类的多角度SAR图像融合方法。本发明巧妙利用多视角合成的RGB伪彩色图像在HIS变换空间色调H分量与各图层对应位置像素的高亮程度直接相关且各像素主色取决于对应位置处各图层分量像素的亮度的规律，利用RGB伪彩色合成图像的色调分量H，区分各视角SAR图像中的叠掩区域，并通过色调分量H设定分类阈值对各图层实施滤波处理，达到消除或减小多角度SAR融合图像中叠掩区域的目的，提高SAR系统对目标的检测概率。本发明融合算法运算简单，操作方便，可有效克服单一视角SAR图像的叠掩、阴影等现象对目标探测造成的不利影响。

主权项

一种基于色调统计特性分类的多角度SAR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：在各幅相干斑滤波处理后的单一视角SAR图像之间进行排列组合，每次从中任意选取2幅或3幅，分别作为R分量、G分量以及B分量来合成一幅RGB伪彩色图像，其中每一个分量作为一个图像层，直至遍历所有组合，得到一系列RGB伪彩色图像；其中：如果选取2幅相干斑滤波处理后的单一视角SAR图像，则这2幅相干斑滤波处理后的单一视角SAR图像分别作为RGB伪彩色图像的其中任意两个分量，剩余的一个分量由2幅相干斑滤波处理后的单一视角SAR图像的差来表示；如果选取3幅相干斑滤波处理后的单一视角SAR图像，则每幅相干斑滤波处理后的单一视角SAR图像各代表RGB伪彩色图像的一个分量；步骤4：依次对每幅RGB伪彩色图像进行HIS变换，得到各幅RGB伪彩色图像对应的色调分量H、强度分量I以及饱和度分量S；步骤5：对所有色调分量H进行直方图统计分析和直方图曲线拟合，得到色调分量H的统计特性曲线PH；步骤6：提取统计特性曲线PH的两个波谷点PH1、PH2，然后取波谷点PH1、PH2处对应的两个色调分量H值，将其作为RGB伪彩色图像R分量、G分量以及B分量像素分类的阈值门限L1和L2，其中L1＜L2；步骤7：利用阈值门限L1和L2对每幅RGB伪彩色图像R分量、G分量以及B分量的像素进行分类，并将分类后的像素分别与R分量、G分量以及B分量进行选择操作，每幅RGB伪彩色图像均对应6幅经选择操作后的子图像；其中，6幅子图像构成图像子集合I；具体为：其中，H＜L1表示色调分量H值小于门限L1的所有像素；H≥L1&H≤L2表示色调分量H值不小于门限L1且不大于门限L2的所有像素；H＞L2表示色调分量H值不小于门限L2的所有像素；“*”为选择操作，R分量、G分量以及B分量进行选择操作时，将选中满足()内条件的像素，并将其像素值作为输出子图像相同位置上像素点的输出值；步骤8：依次计算各图像子集合I中每幅子图像的图像对比度Icontrast和图像熵Ientropy；步骤9：依据图像对比度Icontrast或图像熵Ientropy的大小选取图像子集合I最终输出的融合图像I*；然后将所有的融合图像I*合并，得到总的交叉融合图像集合∪I*；其中：如果以图像对比度Icontrast为依据，则取每个图像子集合I中图像对比度Icontrast最大的子图像作为该集合最终输出的融合图像I*；如果以图像熵Ientropy为依据，则取每个图像子集合I中图像熵Ientropy最小的子图像作为该集合最终输出的融合图像I*；步骤10：计算∪I*中的每幅融合图像I*的图像对比度I'contrast和图像熵I′entropy；步骤11：依据图像对比度I'contrast或图像熵I′entropy的大小选取融合图像I*最终输出的融合图像Iopt；其中：如果以图像对比度I'contrast为依据，则取图像对比度I'contrast最大的融合图像I*作为最终输出的融合图像Iopt；如果以图像熵I′entropy为依据，则取图像熵I′entropy最小的融合图像I*作为最终输出的融合图像Iopt。