[发明专利]基于多视幅度统计特性的SAR图像无参考质量评价方法

说明书

本发明公开了一种基于多视幅度统计特性的SAR图像无参考质量评价方法，主要解决现有技术实施难度高、稳定性低的问题。其实现方案是：1.从SAR图像数据库中提取训练样本和测试样本；2.计算SAR图像全局等效视数、局部最大等效视数及它们的比值；3.计算SAR图像的模糊相关系数；4.选取SAR图像中的匀质性区域拟合平方根伽马分布；5.提取所有样本的特征向量；6.设定特征向量的阈值，对噪声图像进行分类；7.对不同噪声污染类型的SAR图像分别训练质量评价预测模型；8.计算测试样本的质量值；9.根据测试样本质量值判断测试样本的质量。本发明极大地提高了SAR图像质量评价的实用性与准确性，可用于SAR图像的筛选。

技术领域

本发明属于图像处理领域，特别涉及一种SAR图像质量评价方法，可用于对质量等级参差不齐的SAR图像数据进行鉴别，为用户使用SAR图像提供帮助，也可以为SAR系统的设计提供依据，为改进设计提供反馈信息。

技术背景

合成孔径雷达SAR是一种主动式的微波遥感成像雷达。与光学图像和红外图像相比，SAR不受光照、天气等条件的影响，可以实现全天时、全天候、高分辨、大面积成像。如今，SAR的应用越来越广泛，发展越来越迅猛。SAR作为雷达遥感领域的研究热点之一，其图像解译一直比较困难，这在一定程度上影响了SAR图像的应用。SAR图像质量是影响SAR图像解译的重要因素之一。影响SAR图像质量的常见的噪声污染类型有：高斯白噪声、散焦模糊和条带噪声。怎样从海量的SAR图像数据中自动筛选出高质量的、更有价值的SAR图像已成为迫切需要解决的课题之一。

现在国内外对于光学图像的质量评价已经取得了较大的进展，大量的质量评价算法被提出。这些算法大致可分为三类：全参考图像质量评价，部分参考图像质量评价和无参考图像质量评价。但是SAR图像与普通光学图像有着显著的不同。SAR是靠相干波主动成像，工作波段是微波段。SAR图像固有的斑点噪声严重影响了SAR图像的质量。在真实的SAR场景拍摄中，即使对同一场景的两次拍摄，也不一定能获得两张相同的图像。SAR图像特有的许多特性导致了用于光学图像质量评价的方法并不适用于SAR图像，因此需要专门设计针对SAR的图像质量评价方法。尤其是全参考质量评价和部分参考质量评价方法不再适用于SAR图像质量评价。

目前，专门针对SAR图像的质量评价研究已经取得了一定的发展。然而，与SAR图像解译的研究相比，对SAR图像质量评价的研究仍然比较滞后。在关于SAR图像质量评价的文献中，经常会提到均值、方差、等效视数、辐射分辨率、灰度分辨率、动态范围等客观评价指标，但是对这些指标的实际应用缺少有效的指导，单纯的使用这些指标进行质量评价效果并不好。基于点目标冲激响应函数进行质量评价也是常见的方法之一。A Martinez等人在文章“SAR Image Quality Assessment”中提出了提取强散射点目标并利用插值的方法构建点目标冲激响应函数，在已提前获取SAR系统某些工作参数的前提下，通过点目标冲激响应函数来计算SAR图像的距离向和方位向分辨率、峰值旁瓣比、积分旁瓣比等参数，以此来评估SAR图像的质量和SAR成像系统的性能。H Sun等人在文章“Parameter assessment forSAR image quality evaluation system”中基于点目标冲激响应函数初步建立了一个SAR图像质量客观评估系统。基于点目标冲激响应函数的方法依赖于提取强散射点目标时的准确性，它通常要求在成像场景中放置一个角反射器来模拟强散射点目标。Han Zhang等人在文章“SAR Image Quality Assessment Using Coherent Correlation Function”中提出了利用复数图像区域的相干相关函数CCF，在点散射模型理论下，代替点目标冲激响应函数计算图像的空间分辨率、峰值旁瓣比和积分旁瓣比。I Zakharov等人在文章“InformationAssessment for polarimetric SAR intensity images”中给出了基于信息理论和最小均方误差的评估方法，这种算法初步尝试了利用信息量评估图像质量的思路。这些不同的SAR图像质量评价方法被开发出来，并且取得一定的效果，但是仍然存在以下缺点：