[发明专利]一种联合先验估计的SAR图像盲超分辨率重建方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种联合先验估计的SAR图像盲超分辨率重建方法，属于遥感图像处理技术领域。

背景技术

合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar，SAR)是一种全天时、全天候的微波遥感成像雷达。在SAR成像技术中，空间分辨率作为衡量图像质量的重要指标一直都备受关注。然而，SAR所处工作环境复杂、恶劣，受到诸如硬件系统限制、平台非理想运动、成像条件不理想及系统相干斑噪声等因素影响，所获雷达图像的质量和空间分辨率难以满足科研和应用需求。

提高SAR图像的空间分辨率方法有三：一、直接改善雷达系统的天线长度、合成孔径长度和扩展信号带宽，但此法受限于硬件技术瓶颈和开发周期，且代价高；二、利用SAR成像系统的原始回波数据(非图像数据)，通过超分辨率成像方法获取高分辨率的SAR图像，但由于信息保密等因素，原始回波数据有时无法获得，只能得到成像系统处理后甚至是退化的图像数据；三、利用得到的SAR图像数据，通过超分辨率重建方法提高SAR图像的分辨率，此法实现的受限条件较少，是突破技术壁垒和信息封锁的可行方法。

对于典型的SAR图像超分辨率重建，首先，独立于图像重建之前，要确定SAR成像中的模糊函数也即点扩展函数(PSF)。获得途径有三：一、实验获取：收集一个或更多的点源图像，综合平均后，得到PSF的模型表示，但实验的开展条件难以保证；二、理论建模：根据SAR的特定物理成像、退化机理，经数学分析推导，将PSF设定为散焦、高斯或巴特沃思等模型，但特定SAR的成像、退化机理有时难以获得；三、直接凭经验假设：根据已有成像经验，直接假定PSF，但这种假定随机性大，PSF准确性低，且不随重建过程自适应调整以逼近真实值。

与典型的SAR图像超分辨率重建不同，一种将PSF估计与图像重建联合实现的盲超分辨率重建，可以不必囿于PSF实验和理论获取的局限，更省去了实验开展和理论建模的时间，适用于紧急情况下的SAR图像重建。另外，盲超分辨率重建的PSF可随重建迭代过程不断优化以逼近真实值，进而提高SAR图像超分辨率重建精度。

但是，在盲超分辨率重建过程中，图像和PSF的先验模型及其参数一般都事先假定，没有针对SAR的特点严格估计或导出，不能准确刻画SAR图像和系统PSF的统计特征，致使一般盲超分辨率难以精确重建SAR图像，给SAR图像的检测、跟踪、识别等应用造成困难，容易造成错误判断。

发明内容

现有的SAR图像盲超分辨率重建，独立设定的先验模型及其参数不能根据SAR系统和图像的自身特点刻画其统计特征，进而难以准确重建SAR图像。为了克服上述不足，本发明提供一种SAR图像盲超分辨率重建方法，该方法不仅能联合实现PSF估计与图像重建，而且在PSF估计与图像重建过程中耦合先验估计，所得先验模型及其参数更符合SAR的物理和统计特征，同时也使SAR图像重建的结果更加精确。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案如下：

一种联合先验估计的SAR图像盲超分辨率重建方法，包括以下步骤：

1)输入同一场景时相相近的多帧SAR图像；

2)将输入的多时相SAR图像进行空间配准；

3)根据配准信息，将几何校正后的SAR图像融合初始化；

4)设定噪声模型，并确定模型参数；

5)确定原始图像的先验模型；

6)为了利用KL散度导出估计量Θ的后验分布p(Θ|g)，将p(Θ|g)近似为q(Θ)，所述估计量Θ包括原始图像f、点扩展函数h、原始图像f先验模型参数α_im，即以q(f)作为p(f|g)的近似，q(h)作为p(h|g)的近似，q(α_im)作为p(α_im|g)的近似；

KL散度的解析式为：