[发明专利]基于非线性多项式滤波的SAR图像旁瓣抑制方法

摘要

本发明公开了一种基于非线性多项式滤波的SAR图像旁瓣抑制方法，解决了SVA算法不能很好抑制旁瓣效应的问题。实现步骤包括：输入待处理SAR图像；得到样本点复数数值；分别算出实部和虚部的权重函数；以权重函数与其上下限比较建立样本点的非线性多项式滤波输出数学模型；样本点逐个逐行后移，计算出所有点的输出值；回到初始样本点逐个逐列后移，计算出所有点的输出值；对处理后的数据进行成像，得到旁瓣抑制后的SAR图像。本发明扩宽了样本点影响范围，设置适当的权重系数，更好抑制了SAR图像的旁瓣效应，提高权重函数上限，减弱了SAR图像的噪声和非系统误差，减小权重函数下限，使得主瓣宽度减小，图像分辨率提高。

主权项

1.一种基于二阶非线性多项式滤波的高分辨率SAR图像旁瓣抑制方法，其特征在于，包括有如下步骤：/n(1)输入待处理的SAR图像：输入一幅有旁瓣效应的高分辨率SAR图像，得到该图的方位向点数为M、距离向点数为N；/n(2)得到SAR图像样本点的数值：设g(m)是图像第一行M个点或第一列N个点中的第m个待处理的样本点的复数数值，并将其表示为g(m)＝I(m)+jQ(m)，其中I(m)和Q(m)分别是g(m)的实部和虚部，j为虚数单位；/n(3)计算图像样本点实部的权重函数：设w(m)是实部的权重函数，根据样本点的实部I(m),由w(m)的计算公式得到权重函数w(m)；/n(4)确定权重函数的上下限：χ_max为图像样本点权重函数w(m)的上限，χ_min为图像样本点权重函数w(m)的下限；/n(5)建立样本点经过NPF算法处理后的实部输出模型I_NPF(m)：I_NPF(m)是第m个样本点经过非线性多项式滤波器后实部的输出值，比较样本点权重函数w(m)的数值与其上限χ_max和下限χ_min的关系,分为w(m)＜χ_min、χ_min≤w(m)≤χ_max和w(m)＞χ_max三种情况来计算得到I_NPF(m)；在w(m)＞χ_max时，输出的实部数值为该样本点和相邻四个样本点与其权重系数的乘积之和：/n /n其中，w₁为第一权重系数，w₂为第一权重系数；第m个样本点经过非线性多项式滤波器后实部的输出值I_NPF(m)计算公式中，/n(6)计算图像样本点虚部的权重函数：设w_Q(m)是虚部的权重函数，由样本点的虚部Q(m),由w_Q(m)的计算公式得到虚部的权重函数w_Q(m)；/n(7)建立样本点经过NPF算法处理后的虚部输出模型Q_NPF(m)：Q_NPF(m)是第m个样本点经过非线性多项式滤波器后虚部的输出值，比较样本点权重函数w_Q(m)的数值与其上限χ_max和下限χ_min的关系，分为w_Q(m)＜χ_min、χ_min≤w_Q(m)≤χ_max和w_Q(m)＞χ_max三种情况来计算得到Q_NPF(m)；在w_Q(m)＞χ_max时，输出的虚部数值为该样本点和相邻四个样本点与其权重系数的乘积之和：/n /n其中，w₁为第一权重系数，w₂为第一权重系数；第m个样本点经过非线性多项式滤波器后虚部的输出值Q_NPF(m)计算公式中，/n(8)先逐行循环，再逐列循环对所有样本点进行NPF算法处理：将样本点逐个逐行后移，对每个样本点都重复步骤(2)—(7)，按行算出所有的样本点经过二阶非线性多项式滤波后完整的复数的输出；回到第一列的第m个样本点，将样本点逐个逐列后移，对每个样本点都重复步骤(2)—(7)；按列算出所有的样本点经过二阶非线性多项式滤波后完整的复数的输出；/n(9)对NPF算法处理后的SAR数据进行成像：对处理后的数据进行成像，可以得到经过有效旁瓣抑制后的高分辨率SAR图像。/n