一种ISAR图像自适应细节增强方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108629754A(43)申请公布日2018.10.09(21)申请号201810414603.4(22)申请日2018.05.03(71)申请人中国人民解放军国防科技大学地址410003湖南省长沙市开福区德雅路109号(72)发明人田彪刘永祥黎湘霍凯姜卫东卢哲俊张双辉张新禹(74)专利代理机构长沙中科启明知识产权代理事务所(普通合伙)43226代理人任合明(51)Int.Cl.G06T5/40(2006.01)G06T5/00(2006.01)权利要求书1页说明书4页附图3页(54)发明名称一种ISAR图像自适应细节增强方法(57)摘要本发明提供一种ISAR图像自适应细节增强方法。技术方案包括下述步骤：S1：求取ISAR图像的L级灰度直方图；S2：空幅度级压缩；S3：条件判断；S4：低概率幅度级压缩；S5：高概率幅度级扩展；S6：灰度映射。本发明针对空间目标ISAR图像动态范围大且在高幅度区稀疏、直方图冗余的特点，自适应地进行冗余幅度级压缩和高概率幅度级扩展，在保留目标细节信息不丢失的情况下有效提高目标灰度图像的局部对比度，提高目标ISAR图像的视觉效果，提升目标识别能力，具有重要工程应用价值。CN108629754ACN108629754A权利要求书1/1页1.一种ISAR图像自适应细节增强方法，ISAR是指逆合成孔径雷达，设获得的ISAR图像G在坐标(m,n)处的灰度值g(m,n)，其中m∈[1,M]、n∈[1,N]，M和N分别表示ISAR图像G在方位向和距离向的分辨单元数，其特征在于，包括下述步骤：S1：求取ISAR图像的L级灰度直方图：将ISAR图像G的灰度范围均匀划分为L级，得到ISAR图像G对应的L级灰度直方图；幅度级数L的取值根据ISAR图像的灰度范围大小确定；S2：空幅度级压缩：删除L级灰度直方图中包含像素数目为0的幅度级，得到幅度级数为L′的L′级灰度直方图；S3：条件判断：如果L′小于设定的最终级数L0，则执行S5；如果L′大于设定的最终级数L0，则执行S4；否则，执行S6；最终级数L0的取值根据需要量化的灰度级数确定；S4：低概率幅度级压缩：S4.1对出现频率最低的幅度级进行压缩处理，即将该幅度级与其相邻的出现频率较低的幅度级合并；S4.2统计压缩处理后新的幅度级数和对应的幅度级灰度直方图，若新的幅度级数等于设定的最终级数L0，则执行S6；否则，执行S4.1；S5：高概率幅度级扩展：S5.1对出现频率最高的幅度级进行扩展处理，即将该幅度级对应的灰度区间均匀划分得到两个新的幅度级；S5.2统计扩展处理后新的幅度级灰度直方图，若新的幅度级数等于设定的最终级数L0，则执行S6；否则，执行S5.1；S6：灰度映射：L0级灰度直方图对应的ISAR图像G′，即为增强后的结果。2CN108629754A说明书1/4页一种ISAR图像自适应细节增强方法技术领域[0001]本发明涉及ISAR(InverseSyntheticApertureRadar，逆合成孔径雷达)图像处理技术，尤其涉及一种基于冗余幅度级压缩和高概率幅度级扩展的ISAR图像自适应细节增强方法。背景技术[0002]与光学图像不同，ISAR图像在成像过程中受目标特性、雷达系统、环境噪声以及成像算法等多种因素的影响，通常表现为孤立的散射中心分布，具有稀疏性、动态范围大、对比度较低等特点。这使得后续的图像分析、解译面临很大的难度，因此在进行后续处理前，对ISAR图像进行细节增强处理显得十分必要。[0003]现有的图像细节增强方法主要应用于光学图像。如Gamma校正方法，参见文献(彭国福,林正浩.图像处理中Gamma校正的研究和实现[J].电子工程师,2006,(2):30-32,36.)。这种方法通过一个特定的Gamma变换算子来改善图像对比度。但是这种方法应用于具有稀疏性、动态范围大的ISAR图像细节增强时，难以取得令人满意的效果。如直方图均衡化法，参见文献(张锐,贾娜.海域图像增强方法综述[J].液晶与显示,2017,(10):828-834.)，则通过使图像灰度级的概率密度函数满足近似均匀分布的形式来增大图像动态范围和提高图像对比度，对于动态范围已经很大的ISAR图像而言，难以实现细节增强，而对目标主体的增强甚至会削弱图像的可视性。目前，尚未查到有关ISAR图像细节增强方法的相关资料。发明内容[0004]针对上述技术中存在的问题，本发明提出一种基于冗余幅度级压缩和高概率幅度级扩展的ISAR图像自适应细节增强方法。该方法利用ISAR图像的稀疏性，对ISAR灰度图像冗余幅度级进行压缩，对高概率幅度级进行扩展，实现图像自适应细节增强，可以有效提高目标ISAR图像的视觉效果，丰富目标