[发明专利]一种运动目标图像去散焦处理方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种运动目标图像去散焦处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像；所述待处理图像为合成孔径雷达获得的运动目标图像；

对所述待处理图像进行方位向偏移校正，得到无偏移图像；

确定补偿相位矩阵的迭代方程中涉及的迭代参数；所述迭代参数的初始值与所述无偏移图像相关；

利用BFGS算法对所述迭代参数进行迭代，以求解所述迭代方程得到目标补偿相位矩阵；

利用所述目标补偿相位矩阵对所述无偏移图像进行相位误差补偿，得到无散焦图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述迭代方程包括：

θ⁽ⁱ⁺¹⁾(h,k)＝θ⁽ⁱ⁾(h,k)+α_a⁽ⁱ⁾·d_a⁽ⁱ⁾+α_r⁽ⁱ⁾·d_r⁽ⁱ⁾

式中，i的取值范围为不小于0的整数；θ⁽ⁱ⁾(h,k)为第i次迭代计算时第h个方位频点，第k个距离频点处的相位误差，θ⁽ⁱ⁺¹⁾(h,k)为第i+1次迭代计算时第h个方位频点，第k个距离频点处的相位误差；α_a⁽ⁱ⁾为第i次迭代计算时方位向最佳步长，α_r⁽ⁱ⁾为第i次迭代计算时距离向最佳步长；d_a⁽ⁱ⁾为第i次迭代计算时方位向迭代方向，d_r⁽ⁱ⁾为第i次迭代计算时距离向迭代方向；

所述确定补偿相位矩阵的迭代方程中涉及的迭代参数，包括：

根据所述迭代方向的计算方式确定与所述迭代方向相关的参数；所述迭代方向的计算方式包括：利用近似海森矩阵与锐度梯度的乘积计算所述迭代方向；

根据所述锐度梯度的计算方式确定与所述锐度梯度相关的参数；所述锐度梯度的计算方式包括：根据图像的图像参数确定该图像的图像背景强度，根据该图像背景强度确定该图像的图像锐度，并根据该图像锐度和该图像背景强度计算图像锐度梯度；

将补偿相位矩阵、距离向近似海森矩阵、方位向近似海森矩阵、图像背景强度、图像锐度和图像锐度梯度确定为迭代参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用BFGS算法对所述迭代参数进行迭代，以求解所述迭代方程得到目标补偿相位矩阵，利用所述目标补偿相位矩阵对所述无偏移图像进行相位误差补偿，得到无散焦图像，包括：

S1，确定每一个迭代参数的初始值，并将初始值作为迭代参数在当前次迭代的迭代值；

S2，确定当前次迭代的距离向最佳步长和方位向最佳步长，并将该当前次迭代的距离向最佳步长和方位向最佳步长以及迭代参数在当前次迭代的迭代值代入所述迭代方程中，计算出当前次迭代后的补偿相位矩阵；

S3，利用该当前次迭代后的补偿相位矩阵对所述无偏移图像进行相位补偿，得到当前次迭代后的待确认图像；

S4，确定该当前次迭代后的待确认图像的图像锐度，并计算该当前次迭代后的待确认图像的图像锐度与上一次迭代后的待确认图像的图像锐度的差值；判断该差值是否不大于预设阈值，若是，则执行S6；若否，则执行S5；

S5，利用迭代参数在当前次迭代后的迭代值计算迭代参数在下一次迭代的迭代值，并将迭代参数在下一次迭代的迭代值作为迭代参数在当前次迭代的迭代值执行S2，以进行下一次迭代；

S6，停止迭代，并将当前次迭代后的补偿相位矩阵确定为目标补偿相位矩阵，以及将当前次迭代后的待确认图像确定为所述无散焦图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述迭代参数中近似海森矩阵在下一次迭代的迭代值的计算方式，包括：

确定当前次迭代的锐度梯度差值，所述锐度梯度差值是下一次迭代的锐度梯度值与当前次迭代的锐度梯度值的差值；

确定当前次迭代的算子，所述算子是当前次迭代的迭代方向与当前次迭代的最佳步长的乘积；

根据所述当前次迭代的锐度梯度差值、所述当前次迭代的算子以及当前次迭代的近似海森矩阵确定所述迭代参数中近似海森矩阵在下一次迭代的迭代值。