[发明专利]一种探地雷达后向投影成像方法及系统

说明书

本发明公开了一种探地雷达后向投影成像方法及系统，该方法包括：获取并预处理B‑scan数据，并根据预处理后的B‑scan数据构建标签数据集；构建YOLOX网络，通过标签数据集对YOLOX网络进行训练；通过训练好的YOLOX网络获取待成像B‑scan图像的目标潜在区域，并在目标潜在区域中进行后向投影成像，获得初始成像图像；对初始成像图像进行双阈值处理和积分聚焦处理，得到目标成像图像。本发明通过YOLOX网络将B‑scan图像中的目标潜在区域框定出来，仅在区域内进行成像，避免了全域的后向投影计算，节省了计算量；同时通过双阈值处理和积分聚焦处理来增强图像，提高了成像质量。

技术领域

本发明涉及探地雷达成像技术领域，尤其涉及一种探地雷达后向投影成像方法及系统。

背景技术

探地雷达（Ground Penetrating Radar，GPR）是一种有效的地下无损探测技术。探地雷达通过地面的发射天线将电磁波辐射到地下，电磁波在电磁特性不连续处会产生反射和散射，使在地面的接收天线接收到反射信号，进而实现地下目标探测。由于具有高分辨率、高效率、低成本和非破坏性的特点，探地雷达可以广泛应用到许多领域，例如考古学、土木工程、物理学和地球科学等。探地雷达根据电磁波在不同地下介质中不同的传播速度，可以获得能转换成深度剖面的反射信号，地下目标的反射信号通常呈一个倒立的双曲线形状，但是该双曲线并不能完全地反映地下目标的具体情况，因此需要一种探地雷达成像技术，通过分析多道反射信号的不同特性，恢复地下目标的一些强度信息和分布信息，来对地下目标进行聚焦和定位，因此对地下目标进行成像是探地雷达的关键部分。

后向投影（Back Projection，BP）算法是一种在探地雷达成像领域具有实用性和代表性的算法。传统的后向投影算法是在确定成像区域后，设计参数对成像区域进行网格划分，将成像区域等间隔划分为个网格，对于成像区域内的每一个网格，通过计算网格到各个测点的时延来找到网格对应测点的接收信号强度，最后进行累加得到网格处的散射强度。传统的后向投影算法可以包含以下步骤：

（1）计算成像区域的大小，以及各个测点所在的位置，将成像区域等间隔地划分为个网格。在成像区域的地表使用探地雷达在测线上移动，可以获得所有测点的A-scan回波信号，将所有测点的A-scan回波信号进行合成，得到一个B-scan回波信号。

（2）对于成像区域中每个网格，计算网格到某个测点的双程传播时延，根据网格划分时网格的时间间隔，得到双程传播时延对应的时间索引，再将时间索引代入到测点的回波中，得到网格到测点的强度数据，并加入到一个列表中。对于每个网格，以同样的方式得到网格到所有测点的强度数值，进而可以得到网格对应整个测线的回波散射强度为。

（3）对于每个网格，将列表内网格到所有测点的强度数据进行求和，即在不同时延情况下得到的不同强度进行求和，得到网格的成像数值，成像数值的计算公式为：。

（4）对于整个成像区域的每个网格点，重复步骤（1）至步骤（3），得到后向投影成像的结果。

虽然传统的后向投影成像方法可以在一定程度上对地下目标进行成像，但同时也会伴随能量很高的强伪像，将这些伪像称为伪影，而伪影的存在使得很难区分目标和非目标。为了抑制这些伪影，并增强成像质量，人们提出了一些方法来改进后向投影成像。例如，非专利文献1分析了不同的散射数据之间的统计关系，设计了一种加权BP算法，利用均值和方差为每个成像单元设定一个权值，通过加权使BP算法得到的伪影更少，提高了成像结果的质量；非专利文献2将不同测点的强度数据进行关联，设计了一种乘法互相关BP算法，对每个网格点得到的数据每两个进行相乘，最后将相乘得到的数据进行求和，这种乘法互相关BP算法考虑到了接收数据的互相关，也能去除大量伪影；非专利文献3考虑相干因子（Coherence Factor，CF）也作为加权因子应用于成像图像中，设计了相干因子和后向投影相结合的BP算法，提高了成像结果的质量。