基于紋理特征的SAR圖像質(zhì)量評估.pdf

1、在現(xiàn)代電子對抗領(lǐng)域,合成孔徑雷達(dá)(SAR)扮演著極其重要的角色。在SAR成像中施加一定的干擾,能夠阻礙研究人員對成像后的SAR圖像進(jìn)行判別。目前,在對SAR抗干擾效能評估方法中,沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)來衡量成像后SAR圖像所受干擾的程度,同時也限制了對SAR抗干擾技術(shù)的研究與發(fā)展。為此,本文重點研究了基于紋理特征的SAR圖像質(zhì)量評估方法,使該客觀評估結(jié)果更符合人類視覺系統(tǒng)的主觀評估結(jié)果。本文主要完成的工作包括:
　　首先,簡要研究了SAR

2、的成像原理和SAR圖像固有的紋理特征特點,利用美國Sandia實驗室的MiniSAR系統(tǒng)的單視復(fù)數(shù)據(jù),模擬了特定戰(zhàn)情條件下,幾種干擾方式對SAR圖像造成的質(zhì)量下降。并分析了小波變換在圖像處理領(lǐng)域具有的優(yōu)勢,為后文在小波域進(jìn)行SAR圖像質(zhì)量的評估奠定了理論基礎(chǔ)。
　　其次,為了更好的使用MiniSAR系統(tǒng)的單視復(fù)數(shù)據(jù)雷達(dá)圖像,采用多項式擬合的方法對其進(jìn)行了由于成像過程中光照不均引起的亮度不均勻的亮度調(diào)整。并針對SAR圖像在成像中產(chǎn)生

3、的相干斑噪聲,進(jìn)行了去除與抑制,研究了一種將自適應(yīng)權(quán)重與自適應(yīng)窗口相結(jié)合的Lee濾波方法,通過實驗證明該方法既適用于灰度均勻的場景,也同樣適用于灰度起伏較大的地物場景。隨后重點討論了目前傳統(tǒng)的幾種評估方法,分別為主觀評估方法、等效視數(shù)、均方誤差、歐氏距離、相關(guān)系數(shù)、信息熵、結(jié)構(gòu)相似度幾種方法,通過實驗仿真,證明了只有結(jié)構(gòu)相似度方法所得結(jié)果符合客觀事實,而其他幾種方法都有一定的缺陷性與局限性。但也注意到結(jié)構(gòu)相似度的方法缺乏對圖像紋理特征的

4、描述,有必要對結(jié)構(gòu)相似度的方法進(jìn)行改進(jìn)研究。
　　再次,利用SAR圖像固有的紋理特征,深入分析了角二階矩、逆差矩、對比度三種二階矩在SAR圖像處理中具有的優(yōu)缺點,采用滑窗分塊的方法完成了改進(jìn)的結(jié)構(gòu)相似度(TSSIM)的SAR圖像評估計算。通過實驗證明,對比度紋理特征的結(jié)構(gòu)相似度(CSSIM)對SAR圖像受干擾后的質(zhì)量評估更為準(zhǔn)確。結(jié)合小波變換在圖像處理領(lǐng)域具有的優(yōu)勢,采用對比敏感函數(shù)(CSF)與人類視覺系統(tǒng)(HVS)的一致性特征,

5、提出了小波域視覺加權(quán)的紋理特征的SAR圖像質(zhì)量評估方法,包括小波域紋理特征視覺加權(quán)結(jié)構(gòu)相似度的方法(CTWVS)和小波域紋理特征視覺加權(quán)相關(guān)性的方法(CTWVR)。為了本文研究的需要,又提出了一種小波域低頻方向修正結(jié)構(gòu)相似度的方法(WLS),該方法對SAR圖像質(zhì)量的評估具有一定的優(yōu)勢。通過實驗證明,本文提出的幾種方法,都能在一定程度上反映SAR圖像受干擾后的圖像質(zhì)量,但是它們也具有一定的缺點,不能完全適用于所有干擾類型的圖像。