（信号与信息处理专业论文）sar影像基础算法研究及其实现.pdf

摘要 摘要 合成孔径雷达( s y n t h e t i ca p e r t u r er a d a r ，s a r ) 是一种全天候、全天时的高分 辨率对地探测雷达，在军事、经济和农业等领域都有广泛的应用。s a r 的成像 原理复杂，s a r 影像处理涉及到许多复杂的算法，作为实现深入研究和应用s a l l 数据的基础步骤，s a r 影像基础处理，特别是s a r 影像配准处理的研究都面临 着很高的要求。目前s a r 影像处理技术的研究主要是围绕处理效率、准确度和 可靠性等方面展开。为了充分利用国内外各种先进卫星所生成的s a r 数据，实 现s a r 数据自动处理、解析和配准算法的软件平台的研发有着重要的实际意义。 本论文主要从s a r 影像特殊的成像原理出发，讨论了s a r 影像的特征，研 究了几种s a r 影像配准的算法，对它们进行了实验分析。最后深入研究了在个 人电脑上实现超大s a r 影像的解析、显示和处理等技术，并在此基础上设计了 s a r 影像基础处理平台。 本论文的主要研究内容包括： 1 从s a r 影像成像原理出发，分析s a r 影像基本特征，探讨了作为i n s a r 技术的关键步骤，s a r 影像配准在精度和可靠性方面的要求。 2 在探讨了s a r 影像配准的三种不同类型算法的基础上，重点研究出一套 由粗配准导向和精配准结合的s a r 影像配准方法。本文主要研究并实现了基于 f o u r i e r - m e l l i n 变换粗匹配导向的h a r r i s 特征点配准算法和基于轨道参数粗匹配 导向的h a r r i s 特征点配准算法，并对两种算法分别进行了实验分析。实验结果表 明本文提出的算法在平均几何配准误差和视觉效果上都有了较好的结果。 3 在研究了对地观测卫星e n v i s a t 所产生a s a r 数据格式的基础上，以 m i c r o s o f tv i s u a ls t u d i o2 0 1 0 为开发平台，使用c # 语言编写了用于实现s a r 影像 基础算法的e n i m a g e 软件平台，并详细介绍了该软件的主要设计思路及代码 流程图。本软件平台在软件系统设计的过程中，嵌入了面向对象的模块化思想， 为今后程序的进一步完善与移置奠定了基础。 4 针对e n i m a g e 软件平台在大影像处理方面所遇到的问题，研究并实现 了内存映射技术和数据分块处理等方法。 关键字：合成孔径雷达；影像配准；内存映射技术；数据分块管理 s a r 影像基础算法研究及其实现 a b s t r a c t s y n t h e t i ca p e r t u r er a d a r ( s a r ) i sa na l l - w e a t h e r , a l l t i m eh i g h - r e s o l u t i o n m i c r o w a v er e m o t es e n s i n gi m a g i n gr a d a r a saf o u n d a t i o na n dc r u c i a lp r o c e d u r e si n s a ri m a g er e s e a r c ha n da p p l i c a t i o nd o m a i n ，t h eb a s i cp r o c e s s i n ga n di m a g e r e g i s t r a t i o nf o rs a ri m a g ei sf a c i n gah i g h e rr e q u e s t n o w a d a y s ，as e r i e so fi m a g e p r o c e s s i n gt e c h n i q u e sw h i c hr e v o l v ea r o u n dp r o c e s s i n ge f f i c i e n c ya n da c c u r a c ya n d r e l i a b i l i t ys u c ha s p e c t sa r eb e c o m i n go n eo ft h eh o tt o p i c so ft h i sa r e a w i t ht h e p u r p o s eo fm a k i n ge x t e n s i v eu s eo ft h es a rp r o d u c tf r o mv a r i o u sk i n d so f l e a d i n g e d g es a t e l l i t e s ，as o f t w a r ep l a t f o r mw h i c hc a nb eu s e df o rf o u n d a t i o n p r o c e s s i n ga l g o r i t h m so fs a ri m a g e r yn e e d st ob ed e v e l o p e d i nt h ep a p e r , f r o mt h ea n a l y s i so fs a r i m a g i n gt h e o r y , t h ee s s e n t i a lf e a t u r e so f t h es a r i m a g e r ya r ee x p l o r e d ，w h i c hl e a d st oas e r i e so fp a r t i c u l a rm e t h o d so fi m a g e r e g i s t r a t i o n t h e n ，as o f t w a r ep l a t f o r mf o rs a ri m a g e r yp r o c e s s i n gn a m e da s e n i m a g ei sd e s i g n e d ，o nw h i c ht h ea f o r e m e n t i o n e di m a g er e g i s t r a t i o na l g o r i t h m c a nb ef u l f i l l e d t h em a i nw o r ko ft h i sp a p e ri s ： 1 f r o mt h ee s s e n t i a lf e a t u r e so ft h es a r i m a g e r y , t h ep r o c e s s i n ge f f i c i e n c ya n d a c c u r a c ya n dr e l i a b i l i t yo fs a ri m a g e r yr e g i s t r a t i o na l g o r i t h ma r ea n a l y z e dt o t a l l y 2 o nt h eb a s i so ft h ed i f f e r e n c eo fm a n yk i n d so fs a ri m a g e r yr e g i s t r a t i o n a l g o r i t h m ，an e wm e t h o d ，w h i c hc o m b i n eac u r s o r ym a t c h i n g o r i e n t e dm e t h o d 、析t h a c c u r a t em a t c h i n gm e t h o d ，i si n t r o d u c e d i nt h ep a p e r ，t h es a ri m a g er e g i s t r a t i o n b a s e do np h a s ec o r r e l a t i o n - o r i e n t e dp o i n tm a t c h i n ga l g o r i t h ma n dt h es a r i m a g e r e g i s t r a t i o nd e p e n d i n go ns a t e l l i t e o r b i ts t a t ev e c t o r s - - v r i e n t e dp o i n tm a t c h i n g a l g o r i t h ma r es t u d i e da n dr e a l i z e d t h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t sd e m o n s t r a t et h a tt h e a l g o r i t h mp r e s e n t e di nt h i sp a p e rh a v et h e i rh i g hv a l i d i t y , r o b u s t n e s sa n de f f i c i e n c y 3 o nt h er e s e a r c ho ft h ed a t af o r m a to fa s a rp r o d u c tf o r mt h ee n v i s a t , a s o f t w a r ep l a t f o r mf o rs a r i m a g e r yp r o c e s s i n gi sd e s i g n e db a s e do nm i c r o s o f tv i s u a l s t u d i o2 010 t h ed e s i g ni d e a , r e a l i z a t i o nm e t h o da n dt e c h n i q u eo ft h i ss y s t e ma r e i n t r o d u c e d 晰t l lt h ea p p l i c a t i o no fo b j e c to r i e n t e d ( o o ) d e s i g nm e t h o d ，t h es o f t w a r e i i a b s t r a c t i sd e v e l o p e dw i t hq t , w h i c hi so n eo ft h em o s te f f i c i e n c yd e v e l o p i n ge n v i r o n m e n t n o w a d a y s 4 o na c c o u n to fp r o c e s s i n gl a r g es c a l ei m a g e ，t h em e m o r ym a p p i n gt e c h n o l o g y a n dd a t ab l o c kp r o c e s s i n gt e c h n o l o g ya r es t u d i e da n dr e a l i z e d k e yw o r d s ：s a r ；i m a g er e g i s t r a t i o n ；m e m o r ym a p p i n gm a n a g e m e n t ；d a t ab l o c k p r o c e s s i n gt e c h n o l o g y i i i 第一章绪论 1 1 论文研究的意义 第一章绪论 合成孔径雷达( s y n t h e t i ca p e r t u r er a d a r ，s a r ) 是一种高分辨率的对地探测雷 达。经过近2 0 年来获得了巨大的发展，它己逐渐成为一种不可缺少的遥感手段， 在军事、经济和农业等各个领域都有着广泛的应用。 遥感技术依照所采用的电磁波频段的不同，可分为可见光、红外和微波遥感 三类。作为一种全天候、全天时的微波遥感设备，合成孔径雷达在现代雷达图像 学中有着重要的地位。区别于其他遥感成像技术，它采用了侧视和合成孔径两项 技术，前者有效地消除了正交反射的主回波的模糊性，后者极大地提高了成像分 辨能力【l 】。 合成孔径雷达影像作为对地探测的数据，其分辨率基本可以与光学影像相 当，而且在很多方面优于光学图像。s a r 影像完全是主动提取，使得它在任何 气候和时间下具有视觉能力，而它的相干成像原理则可用来进行孔径合成，从而 获取极高的分辨率，用于干涉测量等各种应用。 与光学影像的研究和分析相比，s a r 影像处理的水平还有较大差距，一直以 来合成孔径雷达系统的复杂性和多样性制约着各种s a r 影像处理关键技术的 发展，尤其是在s a r 影像配准这方面，国内外的研究都还是处于艰难的探索之 中，在配准精度、计算的速度虽取得了一些成果，由此可见，为了充分发挥合成 孔径雷达作为遥感成像设备的作用，必须从基础的层面出发，进行深入研究。 近些年来，通过将干涉测量技术与传统s a r 技术结合而形成的合成孔径雷 达干涉技术( s y n t h e t i ca p e r t u r er a d a ri n t e r f e r o m e t r y ，i n s a r ) 提供了获取地面三 维信息的全新方法。s a r 影像的基础处理和配准是i n s a r 的一个重要步骤，在 遥感测量领域有着非常重要的研究意义。 s a r 影像基础算法研究及其实现 1 2 研究现状 1 2 i 从s a r 到i n s a r 的发展历史与现状 1 9 5 1 年6 月美国g o o d y e a r 宇航公司的c a r lw i l e y 首次提出能利用多普勒分 析的方法改善雷达角分辨率的思想。不久，美国伊利诺依大学控制系统实验室的 s h e r w i n 等人也独立地用非相参雷达进行实验，证实频率分析方法可以改善雷达 的角分辨率，并于1 9 5 3 年7 月用机载x 波段相干脉冲雷达得到了第一张非聚焦 型的合成孔径雷达图像1 2 。1 9 5 3 年夏天，在美国密西根( m i c l l i g a n ) 大学举办的暑 期讨论会上，许多学者提出了合成孔径的新概念，证明了只需一个小的天线在合 成天线阵列上，向正侧视方向发射和接收相干信号就可以获得高的方位向分辨 率。在此基础上提出了合成孔径雷达的聚焦和非聚焦信号处理的方式。1 9 5 7 年8 月密西根大学雷达和光学实验室的c u t r o n a 和l e i t h 等人研制的合成孔径雷达进 行了飞行实验，获得了第一张大面积的全聚焦合成孔径雷达图像【3 】。从此，合成 孔径雷达得到了世界上的广泛承认，并开始迅速应用到很多民用领域，如地图测 绘，地质学研究等。 七十年代，随着电子技术，特别是大规模集成电路的飞速发展，使得s a r 的数字成像处理成为可能。由于数字成像系统具有数据处理灵活、便于误差校正 和可实时处理的优点，数字成像处理逐渐成为s a r 处理器的主流。随着大容量 s a r 信号存储和处理问题的解决，人们就可以将雷达安装在卫星上对地面进行 大面积成像了。1 9 7 8 年6 月2 7 日，美国国家航空航天局( n a s a ) 发射了装载有 s a r 系统的s e a s a t a ，开创了星载合成孔径雷达的历史。随后，一些发达国家在 星载合成孔径雷达领域加大了投入，增加了更多的项目【4 】。 通常，传统的s a r 技术只能获得目标的二维( 2 d ) 信息，它缺乏获取地面目 标三维( 3 d ) 信息和监测目标微小形变的能力。i n s a r 技术通过两副天线同时观测 或通过一副天线两次平行观测，获取地面同一景观的复图像对，根据地面各点在 两幅复图像中的相位差，得出各点在两次成像中微波的路程差，从而获得地面目 标的三维信息。机载干涉雷达，如s i r c x s a r 已经能够获取精度lm 内的地表 高程，而星载干涉雷达，如e r s 1 2 r a d a r s a t , e n v i s a t 则可以探测到雷达波 长量级的地表位置变化。 雷达干涉技术最早起源于1 9 6 9 年，当时r o g e r s 和i n g a l l s 用干涉仪测量 2 第一章绪论 月球和金星表面。1 9 7 4 年，美国国家航空航天局( n a s a ) 的l c g r a h a m 首次提 出干涉合成孔径雷达的概念，他认为可利用侧视的机载和星载i n s a r 系统进行 成像，由于s a r 影像的分辨率足够高，能够分辨不同的地形和地物信息【5 1 。 自1 9 9 1 年7 月欧空局发射载有c 波段s a r 的卫星e r s 1 以来，极大地 促进了有关星载s a r 的i n s a r 技术研究与应用。由于有了优质易得的i n s a r 数据源，大批欧洲研究者加入到这个领域，亚洲( 主要是日本) 的一些研究者也开 展了这方面的研究。日本于1 9 9 2 年2 月发射了j e r s 1 ，加拿大于1 9 9 5 年初 发射了r a d a r s a t ，特别是1 9 9 5 年e r s 2 发射后，e r s 1 和e r s 2 的串 联运行极大地扩展了利用星载s a r 干涉的机会，为i n s a r 技术的研究提供了 数据保证。随后，欧洲航天局( e u r o p e a ns p a c e a g e n c y ) 于2 0 0 2 年3 月1 日发射了 对地观测卫星e n v i s a ，进一步拓展了s a r 数据的来源。目前用于i n s a r 技 术研究的数据来源主要有：e n v i s a 、s i r - c xs a r 、r a d a r s a t 、j e r s 1 、 t o p s a r 和s e a s a t 等【6 - 7 1 。 1 2 2 图像配准发展历史与现状 图像配准是对两幅图像进行空间几何变换使得图像对实现空间匹配对应的 过程它是影像处理和分析的重要步骤。 一般来说，重复轨道复数影像的配准是i n s a r 处理必须面临一个至关重要的 问题，配准精度直接影响相位图的质量，不精确的影像匹配会导致相位干涉条纹 不清晰甚至消失。 1 9 8 7 年g a b r i e l 和g o l d s t e i n 首次分析了i n s a r 中的复图像配准问题。他 们对s i r - b 系统在相交轨道重复飞行干涉模式下获得的干涉数据在方位向和距 离向的不匹配现象进行分析。提出由于基线的存在会使两幅图像在距离向上不匹 配，而且相交轨道则会引起图像中方位向偏移。 在上世纪9 0 年代，q l i n 和v e s e c k y 给出了一种新的图像配准方法。他们 首先分析已有的图像配准方法，发现这些方法的缺点是只能利用一小块数据估计 配准参数。他们认为，如果两幅图像匹配，干涉相位图中应该具有清晰的干涉条 纹，反之，则出现斑点，条纹清晰度变差，甚至不会出现干涉条纹。由于地形高 度是通过干涉相位计算出来的，所以干涉条纹的清晰度可以作为配准的一个主要 标准。最后，他们给出了一种利用平均扰动函数的配准方法。该方法可以利用大 3 s a r 影像基础算法研究及其实现 部分甚至整个图像数据，具有更好的鲁棒性。gf o r n a r o 和g f r a n c e 则给出了 在原始数据阶段进行配准的方法，通过比例缩放和平移补偿，对单视复图像进行 处理【引。 9 0 年代末，s c h e i b e r 和m o r e i r a 给出了另一种图像配准方法频谱差异 法。他们分析发现，如果配准误差达到像素量级，则干涉图像的相关性大大降低， 因此必须进行亚像素级的配准。而现有的相关系数法和最小平均扰动函数法均需 采用差值来估计配准参数，配准精度受到限制。频谱差异法不需要差值就可以给 出每一个像素点处的配准参数，而且精度可以达到分辨率的十几分之一。同时， 他们还讨论了图像配准的精度，对e s a r 系统的x 波段干涉s a r 数据进行 了匹配处理，并利用处理结果分析了所给配准方法的- 龇1 9 - 1 0 】。 国内外有关学者提出了许多s a r 影像配准算法，从配准方式可分为：基于图 像灰度的配准算法和基于图像特征的配准算法。从配准源又可分为：采用基于幅 度值的s a r 图像配准算法和基于卫星轨道状态信息及s a r 复数据的s a r 影像 配准算法。各种算法都在配准效率和可靠性方面有着一定的效果，如何取长补短 地综合利用各种配准算法是今后研究的发展趋势。 目前国内外许多部门和科研机构正积极从事着i n s a r 技术机理及其应用的 研究，已经取得了许多成果，i n s a r 技术的前景日益看好。 1 3 主要研究内容 本研究主要目的是探讨合成孔径雷达影像的基础算法，对星载雷达在单一天 线的近平行的两个轨道对统一地区进行重复观测所获取的两幅s a r 影像进行基 础研究，并搭建实现s a r 影像分割显示、预处理和简单配准等功能的s a r 影像 处理软件。 本研究主要内容安排如下： 1 总结和探讨s a r 的成像原理和影像特征。 2 针对s a r 影像特点探讨对s a r 影像配准的算法，显示其在配准计算速 度和精度上较好的效果。 3 搭建s a r 影像处理平台，实现s a r 图像基础处理和图像配准算法，探 讨如何解决庞大数据运算量下的内存管理问题。 4 第一章绪论 本论文的文章章节安排如下： 第二章：从s a r 影像的成像原理出发，首先介绍了脉冲压缩技术，以及在 此基础上合成孔径雷达如何同时实现距离向和方位向的高分辨率。接着介绍s a r 影像的特性，包括相干斑模型和几何特征。在此基础上，介绍基于i n s a r 复图 像干涉处理的原理，概述i n s a r 的基本模型和用于干涉测量的s a r 数据，讨论 i n s a r 图像配准的意义。这一章主要为后续章节做好基础性的铺垫。 第三章：从图像配准的基础知识出发，分类介绍了图像配准的一般方法，包 括了基于区域的图像配准算法，然后由i n s a r 技术相干测量的影像参数出发， 引出s a r 复影像配准算法的研究。最后总结并实现了基于f o u r i e r - m e l l i n 变换导 向的s a r 影像配准和基于轨道参数转换导向的s a r 影像配准算法。本章部分为 文中在理论方面的研究内容。 第四章：主要介绍s a r 影像处理平台e n i m a g e 的软件开发过程、数据结 构、功能以及内存管理问题。 第五章：对本论文所做的工作和不足进行总结，并对s a r 影像处理算法及 实现的未来研究应用进行展望。 1 4 主要研究成果 围绕研究的目标和研究内容，进行了有关的理论方法研究、软件研制、模型 试验，取得了以下主要成果。 ( 1 ) 研究并实现了基于角特征点的s a r 影像配准处理。 ( 2 ) 研究并实现了s a r 影像的数据读取、格式解析和格式转换的功能。 ( 3 ) 研究并实现了s a r 影像的快速显示功能，以更高的效率呈现s a r 影像。 ( 4 ) 利用上述方法，基于m i c r o s o f tv i s u a ls t u d i o 设计开发了s a r 影像基础处 理平台e n i m a g e 。 5 s a r 影像基础算法研究及其实现 第二章s a r 的成像原理和影像特征 合成孔径雷达是一种较为复杂的成像雷达，本章将从s a r 的成像原理出发， 着重介绍s a r 影像的主要特征。 2 1s a r 成像原理 s a r 成像原理是雷达装载在卫星或飞机上，发射机向目标点发射承载着脉冲 信号的电磁波束，发射方向垂直于航向，然后接收机接收目标点反射的回波信号， 进行存储处理。此过程如图2 1 所示。因为雷达沿航向运动，发射机又向沿航迹 方向的下一个目标点发射电磁波，接收机又接收信号，这样雷达最终会得到一个 条状目标的雷达影像。 这个过程中信号经处理分析得到雷达影像。其中接收信号不仅包括回波强度 信号，还包括回波时间、频率和相位等基本信息，s a r 系统正是通过时间信息 来获取距离信息的。另外，通过回波的相位变化等信息还可以刻画出目标的三维 空间信息。 一般来说，可以通过建立一个二维坐标系来分析s a r 的成像原理，设雷达 航向为方位向，在飞行平面上与之垂直的方向为距离方向。假设飞行平面与地平 面平行，二维的雷达影像就可以用这个坐标系表示。由于雷达发射波方向与飞行 平面有夹角，雷达到目标的距离需要经过换算变成距离方向的值。 图2 - 1s a r 成像原理示意刚1 2 】 6 第二章s a r 的成像原珲和影像特征 2 1 1 雷达方程 雷达方程【1 3 1 是通过发射功率和接收功率之间的关系来描述的雷达模型，固定 雷达方程公式如下， 科器 ( 2 一1 ) 其中，p 为接收功率，为发射功率，g 为天线增益，五为波长，a 为介质吸收 造成的损失，r 为目标与天线之间的距离，艿。为等效雷达截面积。 然而，对于点目标的可靠探测需要的不是信号功率，而是信噪比和可接受的 虚警数，因此需要对接受信号进行噪声分析。仅考虑热噪声，则雷达点目标的回 波信号信噪比为， s n r r = 每= 雨e e g 两2 a 2 瓦t 罗0 = 雨只两, g 2 2 2 6 0 ( 2 2 ) ， ( 4 刀) 3r 4 口r( 4 万) 3r 4 口七哪 、7 其中k 为玻尔兹曼常数，f 为接收机噪声系数，丁为接收机等效噪声温度，e 为 接受机带宽。 对于点目标的探测，如果仅仅有单个脉冲用于处理，为了可靠成像，要求接 受端的信噪比约为1 5 d b 。在实际应用中，采用多个脉冲用于测量，假定各个脉 冲之间功率恒定，而且各个脉冲经过目标反射后接收到的信号功率具有一定的统 计特性。 s a r 采用了脉冲压缩技术，将信号在接受端的信噪比增大，从而分辨率突破 探测信号持续时间的限制。 2 1 2 脉冲压缩技术 脉冲压缩波形是一种类似冲击函数形状的波形，它通过匹配滤波器后，波形 被压缩在很窄的范围内，从而可以提高发射脉冲对目标的分辨能力【1 4 1 。 下面以被普遍应用的脉冲压缩信号为例。 设线性调频信号为， 7 s a r 影像基础算法研究及其实现 s ( t ) = e x p - ，r b t 2 ) - - z 0 2 _ t r o 2 ( 2 3 ) 其中b 为调频率，为脉冲宽度，匹配滤波器如下， 办( ，) = e x p x b t 2 ，- - t o 2 t 2 。信号7 ) 的瞬时频率 为f = o + k , r 。虽然雷达波长在一个脉冲之内是有变化的，但并不明显，可以 忽略，见= 4 f o 。信号带宽为i k i 丁7 。在信号解调过程中，采样率必须大于带宽 才能避免重叠。 脉冲以光速沿同心圆向外传播，经过目标反射后，得到反射信号 s 7 ( f ) = 9 7 ( r ) os ( f ) ( 2 9 ) 其中9 7 - ) 表示地面反射系数，g ( _ f ) = a 6 ( r - 2 r 。c ) ，2 亿c 为该点的信号延 时，所以 ：s 4 ( r q ) = ( a o s ( r - 2 ) r 拳c ) r - 2 r 。cc o s ( 2 n f o ( f 一2 见c ) + z r k , ( f 一2 兄c ) ：+ l 吵) ( 2 1 。)= 4 。q () 拳( f 一2 见c ) +( f 一2 兄 + 妙) 上式中y 表示相位变化，认为相位变化为常数。 由接收信号解出r 口，再由r = s i n f l * r “就能算出目标的距离分量。从发射 信号和接收信号的过程出发，可以分析距离分辨率 1 9 , = r o = 三鬻吒赤 9 ( 2 - 1 1 ) s a r 影像基础算法研究及其实现 其中，为处理窗展宽系数，分母中的2 表示雷达信号经历了双倍路程。 脉冲压缩技术在距离向上的应用可以提高距离分辨率，是s a r 成像的重要 技术。设待压缩的脉冲宽度为f ，通过脉冲压缩和频率调制后，振幅为原来 的_ 倍，脉冲宽度为原来的1 ( t a f ) 倍。随着的提高，距离分辨率和接受 信号信噪比也提高，从而实现了距离压缩。 2 1 4s a r 的方位分辨率 雷达对于沿航迹方向的不同目标的分辨能力被称为方位分辨率【1 6 1 。 一般的情况，假定雷达长度为三，雷达波束的角扩散范围秒= 州三，其中允为 发射波束的波长。因此，在近似同样的传播距离下，地面上距离为万的两个目标 被分辨出来的条件是 万r 8 = r , z l( 2 - 1 2 ) 这就是常规雷达在方位坐标上的分辨率限制，直到合成孔径雷达的诞生，方 向分辨率才大幅提高，星载成像成为可能。 合成孔径技术的基本原理是假定有两个目标，相对于雷达平台方位向的角度 稍有不同，因此它们相对于运行中的雷达平台具有不同的速度，于是经过这两个 目标反射的雷达信号具有两个单独的多普勒频率偏移。s a r 正是在确保电磁波 同步性的前提下，通过精确测量回波信号的相位和频率变化来获取方位向信息 的。 虽然在上面提到，雷达产生和发射的是一个有限时宽的脉冲，而不是单频波， 而且脉冲信号还要经过调制，变频等过程，故接收信号的多普勒频率不再是脉冲 初始基带频率，但是s a r 用脉冲重复时间的倒数p r f 作为采样率，对存在多普 勒频移的接收信号进行采样。这里采样过程应符合奈奎斯特准则。 方位向信号的工作原理就是通过发射重复的相干脉冲信号，对接收波以p r f 为采样率进行采样，计算出信号多普勒频率。由于脉冲要持续重复到接收到回波 为止，才能不产生模糊，所以p r f 和雷达的速度决定了一个波束所能覆盖的方 位向的间隔，故p r f 的选择非常重要。 1 0 第二章s a r 的成像原理和影像特征 相对于发射频率多普勒频移为 厶= 2 ( 圪如秒) 肛2 圪五r ( 2 1 3 ) 其中，圪是相对速度即雷达平台速度，秒是目标的斜视角，r 是雷达与目标的斜 距，2 是由于双程传播造成的。因此，如果对公式变形得到x 为雷达平台与目标 之间的方位向距离， x - 见晚2 圪 ( 2 1 4 ) 对雷达回波进行多普勒分析，方位向的分辨率6 x 与多普勒频率的分辨率j 厶 的关系为 舡( 筹卜 而且，频域分辨率是波形信号的时间间隔的倒数，即万厶= 1 s ， 又因为这个时间是目标在波束中持续出现的时间，故 s = r 铭圪= r 4 ( l o 圪) ( 2 - 1 6 ) 所以得到方位向的分辨率为， 跏( 筹) ( 盟r a ) 刮2 p 忉 l2 圪八 其中，厶为实际方位向天线孔径的长度， 合成孔径雷达中运用脉冲压缩技术，把反射波的多普勒频移效应理解成被线 性调制的信号，在接收端通过匹配滤波器调制得到唯一的像点，实现雷达方向分 辨率的极大提高。 s a r 影像基础算法研究及其实现 2 2s a r 影像的基本特征 2 2 1s a r 影像与光学图像的区别 s a r 影像通过微波遥感技术而得到，它通过无线电波散射特性来反映目标 的视觉影像。雷达影像的灰度由回波信号的强弱程度决定。与光学图像的主要区 别有： ( 1 ) 微波与可见光的性质不同，它具有穿透性强，细节敏感度强等优点，因 此，s a r 影像具有高分辨率和大成像范围等优良特性。 ( 2 ) 雷达成像的运行过程包括主动探测、接收回波信号和处理回波信号三个 阶段，这其中需要一系列复杂处理，相对于光学成像，运算量更大，设 备更复杂。 ( 3 ) 雷达成像就是从回波信号中提取目标的后向散射系数，这和被测目标的 电磁特性有很大关系，而光学成像依据的是普通光学反射的光学特性， 因此，同一区域通过s a r 影像和光学图像表现出的信息很大的互补性。 ( 4 ) s a r 是侧视成像，而光学图像通常是垂直照射地面而得到的，这使得雷 达图像具有遮蔽、迎坡压缩等固有特征。然而，s a r 影像相对于光学图 像轮廓更清晰。 ( 5 ) s a r 是一个相干处理系统，s a r 影像存在相干斑，需要在成像处理后进 行抑制，光学图像不存在这个问题。 ( 6 ) s a r 影像受到雷达成像过程中几何形变的影响，而光学图像主要考虑成 像透镜的折射率变化的影响，所以在后期处理畸变的方法上有所不同。 2 2 2s a r 影像的几何特征 s a r 作为一种侧视雷达，对原始数据成像后所获得的图像是一种斜距图像， 因此s a r 影像上会产生近距离压缩、透视收缩、折叠和阴影等现象【1 8 】，如图2 2 所示，使雷达图像的几何校正难度加大。 1 2 第二章s a r 的成像原理和影像特征 图2 2 地形对s a r 影像的几何影响示意酬1 】 ( 1 ) 近距离压缩 斜视模式下的s a r 影像在距卫星较近的一侧相对于较远的一侧压缩了，其 原因是比例尺在距离向上随着侧视角的增大而增大，假设地面目标是大小相同 的，距离天线正下方越近，显示在图像上的尺寸越小；相反地，距离天线下方越 远，显示在图像上的尺寸越大，即图像上近地点被压缩，远地点被拉长。 ( 2 ) 透视收缩 在正斜坡( 坡向面对雷达) 的情况下，波束到达斜面项部的斜距r 和到达底部 的斜距r 之差r 比斜面对应的地面距离小，当侧视角大于地面坡度时，就会造 成斜面长度在图像上被缩短了，出现透视收缩现象。 相反，如果斜坡是背对雷达，斜坡看起来被拉长了，也会出现反向的透视收 缩，即图像膨胀现象。 ( 3 ) 折叠倒置 当地面坡度大于侧视角，雷达波束到达斜坡底部的时间比到达顶部的时间长 时，相比于中心投影时的点位关系，会出现颠倒底部图像和顶部图像的现象，称 为“折叠倒置”。 ( 4 ) 阴影 在负斜坡( 坡向背对雷达) 的情况下，s a r 影像除了会产生透视收缩和折叠倒 置外，在雷达波束不能达到的地方还会产生阴影。 在处理s a r 影像时，通常要考虑不同的轨道高度、入射角、雷达波束指向 和雷达运动方向的夹角等因素，实现s a r 影像的几何变换，在第三章中将详细 地讨论s a r 影像的几何变换模型。 1 3 s a r 影像基础算法研究及其实现 2 2 3s a r 影像的相干斑特征 在s a r 影像中，对于一个区域，即使目标的后散系数是平稳的，该区域的 各个像素点的灰度值却通常极其发射，表现在视觉上像一种噪声极强的颗粒状斑 点。这种现象叫相干斑，它通常被看成乘性噪声。 产生相干斑的物理原理是s a r 的相干成像造成的。s a r 发射的是相干电磁 波，雷达脉冲照射的地表单元都包含了很多的散射点，这一单元的总的回波是各 个散射点的相干叠加，而每个散射点回波的相位会因为衰落程度差异等原因产生 不同，这样本来具有常数后向散射截面的图像的同质区域，像素间会出现亮度变 化 2 1 1 。 对分布目标，可以认为s a r 图像中的单个分辨单元有许多离散的散射源， 当电磁波射向目标时，每个目标散射源都产生一个后向散射波，因此该分辨单元 的总回波是本单元中各个散射源回波之和，表达式如下 z = a e 归= 4 p 舰 扣i ( 2 - 1 8 ) 其中彳是回波幅度，伊是回波相位，4 和纯分别是第k 个散射单元反射雷达电 磁波的幅度和相位。 从上式中可以看出s a r 影像中的这种“乘性噪声”根本上是由于相位项， 也就是说不同散射源之间的相位差异造成了干涉效应的影响。图2 3 中给出了分 辨单元和散射源示意图： 田：。圊 图2 3 分辨单元与各个散射源的关系图【2 2 】 s a r 影像固有的相干斑噪声严重影响了图像质量，不能正确反映地物目标 的散射特性，给提取图像中目标的信息造成了很大的困难。因而对s a p , 影像应 1 4 _ ： ， - 一 、 舀 l。i 一愆一一唯一一瓣一一祭一 第二章s a r 的成像原理和影像特征 用前，都要进行相干斑抑制，以提高图像质量。 抑制相干斑的方法通常有两类，一类是通过抑制斑点现象来改善图像的视觉 质量，光学图像处理的经典滤波器，如均值滤波器、中值滤波器等，都可以运用 于s a r 影像，另一类是通过预判未知目标的地表类型等参数来实现逆向优化。 上述两类方法中，根本上就是建立s a r 影像的统计模型，其中地表参数和相干 斑作为变量，进而对它们进行最优估计。 一般主要从视觉感官、纹理信息保持程度、点目标和边缘保留程度和等效视 数等几个方面来评估s a r 影像的质量。 相干斑噪声主要表现为乘性噪声，其模型的形式通常如下： ，( ，) = r ( i ，) 木v ( i ，j ) ( 2 1 9 ) 其中i ( i ，) 是s a r 影像的强度值，r ( i ，j ) 是无相干斑噪声的场景反射特性， v ( i ，) 是相干斑噪声，并假定其期望e ( v ) = 1 ，方差v a r ( v ) = 万；一般还假定r 与矿是相互独立的。 把相干斑作为一种随机过程对模型进行统计分析，目前已经有一些统计模型 效果较好，可以较方便地融入s a r 影像的后期处理。 2 3i n s a r 技术简介 2 3 1s a r 影像的干涉处理原理 i n s a r 就是利用具有一定视角差的两部天线( 或一部天线两次经过) 来获取 同一地面区域的两幅具有相干性的s a r 复图像，并根据其干涉相位数据来提取 地表的数字高程模型( d e m ) 的一种微波遥感技术。 根据平台的飞行方式，s a r 干涉测量的工作方式可分为：交轨干涉测量，顺 轨干涉测量和重复轨道干涉测量。 首先以重复轨道干涉测量为例介绍i n s a r 的基本原理。重复的卫星轨道与地 面目标的相对几何关系如图2 4 所示。理想状态下，两条s a r 轨道平行，从两 个稍有差异的视角探测目标。 1 5 s a r 影像基础算法研究及其实现 图2 3 重复的卫星轨道与地面目标的相对几何关系示意图 图中，4 和4 分别表示天线两次经过的位置，天线之间的连线用基线表示， 基线距离为b ，基线与水平方向的夹角为口。h 表示平台的高度，地面的p 点到 天线的距离用尺表示，o o 是天线第一次到达观测点的参考视线角，p 点的高度用 z 表示。4 和4 接受的s a r 信号分别表示如下： 岛( r ) = 甜，( 尺) e x p ( 矽( 月) ) ( 2 - 2 0 ) s 2 ( r + 欲) = 钳：( r + a r ) e x p ( i # ( r + a r ) ) ( 2 2 1 ) 接收信号的相位由两部分组成：一是由往返路径确定的相位，二是由地表的 散射特性造成的随机相位，相位表示如下： 珐：2 枣等r + a r g z ，。 ( 2 - 2 2 ) 唬：2 水2 。7 r ( 、r + r ) + 鹕 甜： ( 2 2 3 ) 其中，a r g u 。a r g u ： 表示不同的散射特性造成的随机相位，系数2 代表信号 来回双程。 由于入射角的差异，两幅s a r 影像并不是完全重合的，需要对它们进行配 准处理，配准后的图像对进行复共轭相乘就可以得到复干涉纹图，表示如下式： 1 6 第二章s a r 的成像原理和影像特征 墨( r ) i ( r + 欲) = l 屯i e x 叭魂一么) = i 屯i e x p ，( 等欲) ( 2 - 2 4 ) 上式中，由于两幅影像的相位在统计上可以看成是统一的，因此a r g u 。 和 a r g u ： 被假定为相等。可以得到 忽略( 欲) 2 项，解出 s i n ( 岛叫：坠学 ( 2 - 2 5 ) 欲, b s i n ( 0 0 叫+ 等( 2 - 2 6 ) 因为在星载系统中，b 1 l r酬空间变换 利用r a n s a c 算 法估计变换矩阵 h 2 图3 5 基于轨道参数粗匹配导向的配准算法具体步骤示意图 ( 2 ) 实验结果 基于轨道参数粗匹配导向的h a r r i s 特征点配准算法运行后，得到两幅s a r 影像的特征点匹配结果以及在统一坐标下两幅影像的显示位置，最后得到待配准 s a r 影像到参考影像的坐标变换矩阵。本文实验结果如图3 - 6 、图3 7 和表3 3 所示。 4 1 s a r 影像基础算法研究及其实现 ( a )( b ) 图3 - 6 配准影像对在相同坐标下显示图( a ) 参考影像( b ) 待配准影像 0 0 0 气n 3 0 ( 3 5 0 4 0 0 s 0 ( 2 0 03 0 04 0 0 5 0 06 0 07 1 3 0 8 0 0 图3 7 特征点匹配图 表3 - 3 坐标变换矩阵及其它实验数据表 特征点对数变换矩阵h运行时间平均几何配准误差 6 8 【1 0 0 4 40 0 6 6 0 5 9 6 3 2 5 ； 1 1 1 8 7 0 s0 4 0 3 5 - 0 0 6 4 40 9 9 5 7 11 3 2 4 1 ； o 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 】 4 2 第三章s a r 影像配准算法研究 3 6 算法分析 3 6 1 配准精度的衡量标准 平均几何配准误差是衡量配准算法精度的一个重要指标【4 4 1 。其公式如下： d 2 石1 ( 酬x 地) + 删昂日- i _ t ” ( 3 3 2 ) 其中d i s t 表示源图像中的特征点经过仿射变换后得到的坐标与目标图像中对应 的同名点坐标之间的像素距离，公式如下： d i s t ( x ；，厶) 2 ( 薯一) 2 + ( m 一) 2 ( 3 - 3 3 ) 其中( ，e ) 表示源图像中正确特征点经过仿射变换计算得到的点的坐标，( 薯，y ，) 为目标图像中对应的同名点的坐标。d 的单位为像素，d 越小，表示配准精度越 高。 3 6 2 配准效果分析 本文对两种s a r 影像配准算法进行了实验，比较上述实验结果，可以得到以 下结论： ( 1 )