[发明专利]一种基于边缘信息和反卷积的SAR图像超分辨率方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于边缘信息和反卷积的SAR图像超分辨率方法，可应用于目标检测和识别。

背景技术

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)由于具有全天时、全气候、穿透性强等特点，在军事和国民经济领域表现出巨大潜力和应用前景。分辨率是衡量SAR图像质量的重要指标，在很大程度上决定了图像的可读性和目标辨别能力。获取的SAR图像分辨率越高，能够提取的目标信息就会越丰富、特征越明显，更加利于针对SAR图像的后续应用。许多应用对SAR图像的分辨率提出很高的要求，例如：在军事应用中，遥感侦察监视、军事目标识别与定位、战场环境监测以及打击毁坏效果评估等都需要有高分辨率的图像资源；在民用领域中，地形测绘以及地震、火山、冰川、森林火灾等灾情探测预防工作都需要SAR图像具有尽可能高的分辨率。

一般来说，提高SAR图像分辨率有两种途径：一是改进和更新硬件设备，使SAR系统具备发射宽信号和合成大孔径的能力，同时提高测量精度，降低系统误差；二是通过建立物理模型和数学模型，利用数据处理方法提高SAR图像的分辨率。前者效果直接，但周期长、代价高且受限于相关技术发展；后者方法成本低、可行性好，具有很大的现实意义，已成为SAR图像处理领域较为活跃的、重要的研究方向。

图像超分辨方法在原理上可分为基于学习的方法和基于重建的方法。基于学习的方法往往需要大量的训练数据，SAR图像很多情况下难以获得与之有对应的高分辨率图像，同时，基于学习的方法，运算复杂度大，难以实时处理。基于重建的方法主要有传统的插值方法和基于边缘插值的方法，而传统的插值方法对SAR图像做超分辨处理，会把很多细节信息掩盖，不能把目标和感兴趣区域精确重建；基于边缘插值的方法，像Xin Li等提出的NEDI方法和Andrea Giachetti等提出的ICBI方法，虽然能保持较好的边缘信息，但是同样需要解矩阵伪逆或者解目标优化问题的复杂运算，影响到算法的运行时间，很难实现实时处理。

发明内容

本发明的目的是针对上述已有技术的不足，提出一种基于边缘信息和反卷积的SAR图像超分辨率方法，以提高SAR图像的空间分辨率。

本发明的技术方案是提出了一种基于边缘信息和反卷积的SAR图像超分辨率方法，其特征在于：包含以下步骤：

步骤1：输入低分辨SAR图像为I_l，初始化超分辨结果高分辨率SAR图像I_h＝0，其高度H_h与宽度W_h由H_h＝2×H_l－1和W_h＝2×W_l－1计算得出，其中H_l和W_l分别为I_l的高度和宽度；

步骤2：利用步骤1中得到的初始高分辨率图像I_h，将I_l的像素值通过一定的复制规则逐一隔点复制到I_h中；

步骤3：利用步骤2中得到的I_h的已填充点的像素值，对I_h中部分未填充位置I_h2i+1,2j+1的边缘方向性使用最大后验概率进行估计；I_h2i+1,2j+1到四个最接近的已填充位置的像素值分别为I_h2i,2j、I_h2i,2j+2、I_h2i+2,2j和I_h2i+2,2j+2，计算I_h2i,2j、I_h2i,2j+2、I_h2i+2,2j和I_h2i+2,2j+2对应的四个方向灰度距离估计R₀、R₁、R₂和R₃；

步骤4：计算I_h中未填充位置I_h2i+1,2j+1四个最接近已填充位置I_h2i,2j、I_h2i,2j+2、I_h2i+2,2j和I_h2i+2,2j+2灰度值的标准差σ；