[发明专利]一种基于建筑物三维模型的SAR图像增强方法及系统

权利要求书

1.一种基于建筑物三维模型的SAR图像增强方法，其特征在于，包括：

步骤a，建筑物目标三维模型的表示；

步骤b，基于SAR成像过程和建筑物目标三维模型生成模拟特征图像；

步骤c，将模拟特征图像和真实SAR图像进行配准并融合显示，得到建筑物目标视觉显示效果增强后的SAR图像；

所述步骤a中建筑物目标三维模型表示为：

SAR图像覆盖的场景中共包含N个建筑物目标，则场景中建筑物目标的三维模型集合表示为S＝{B_k|k＝1…N}，其中第k个建筑物表示为B_k＝{x₀,y₀,l,w,h,φ}，其中(x₀,y₀)为距离传感器最近的墙角点的坐标，l、w和h分别为建筑物长、宽和高，φ为建筑物的方位角，定义为边与方位向的夹角，其中方位向是SAR数据获取时传感器载荷运动方向，距离向定义为垂直于方位向的方向；

所述步骤b中包括：

b1，利用SAR成像参数，计算建筑物目标三维模型的顶点在模拟特征图像中的图像坐标；

b2，生成模拟特征图像：对每一个建筑物目标，利用其顶点图像坐标，确定墙面、屋顶和阴影的模拟特征图像，并对模拟特征图像中不包含建筑物目标的像元进行赋值；

所述b1具体为：

SAR传感器坐标为(X_s,Y_s,H)，成像时入射角为θ；建筑物目标的3个表面可以被电磁波照射到，分别为屋顶EFGH、墙面ABFE和墙面BCGF；根据SAR成像先验知识得到建筑物目标在模拟特征图像中的几何形状，屋顶对应多边形E_pF_pG_pH_p，墙面分别对应多边形A_pB_pF_pE_p和B_pC_pG_pF_p，阴影范围为多边形A_pB_pC_pG_sH_sE_s；

则第k个建筑物B_k的图像特征Fe_k表示为模拟特征图像中的一系列点的集合，Fe_k＝{A_pk,B_pk,C_pk,E_pk,F_pk,G_pk,H_sk,E_sk,G_sk,H_pk}；

根据SAR成像几何关系，建筑物B_k的图像特征中各顶点的图像坐标计算公式见下表：

对SAR成像范围内所有建筑物集合S＝{M_k|k＝1…N}中每一个建筑物目标，均采用以上计算方法，得到每一个建筑物目标图像特征的顶点在模拟特征图像中的坐标值，得到场景中所有建筑物目标的图像特征的顶点集合S_Fe＝{F_ek|k＝1…N}；

所述b2具体包括：

b21确定模拟特征图像的大小；

首先，找到场景中所有建筑物目标图像特征顶点的方位向坐标的最大值Xmax和最小值Xmin，距离向坐标的最大值Ymax和最小值Ymin；然后，利用公式(3)计算模拟特征图像的方位向大小Nx和距离向大小Ny；

其中，Ceiling()为向上取整，dX和dY分别为SAR图像的方位向和距离向像元大小；

b22模拟特征图像的生成；

首先，新建一个高度为Nx，宽度为Ny的模拟特征图像I_sim，即大小为Nx×Ny，值为0的空白矩阵；构建与I_sim尺寸大小相等的目标图像I_obj和阴影图像I_sha，初始值均为0；

将所有建筑物目标图像特征的顶点坐标(x,y)按照公式(4)得到新的坐标(x_n,y_n)，得到新的顶点坐标集合S_Fe,n＝{F_ek,n|k＝1…N}；

对任意一个建筑物目标，按照以下过程执行，得到模拟特征图像I_sim、目标图像I_obj和阴影图像I_sha；过程如下：

屋顶多边形E_pF_pG_pH_p，对于I_sim图像中的任意像元(i,j)，若该像元点在多边形E_pF_pG_pH_p内，则I_sim(i,j)＝I_sim(i,j)+1，I_obj(i,j)＝1；

墙面多边形A_pB_pF_pE_p，对于I_sim图像中的任意像元(i,j)，若该像元点在多边形E_pF_pG_pH_p内，则I_sim(i,j)＝I_sim(i,j)+1，I_obj(i,j)＝1；

墙面多边形B_pC_pG_pF_p，对于I_sim图像中的任意像元(i,j)，若该像元点在多边形E_pF_pG_pH_p内，则I_sim(i,j)＝I_sim(i,j)+1，I_obj(i,j)＝1；

阴影多边形A_pB_pC_pG_sH_sE_s，对于I_sim图像中的任意像元(i,j)，若该像元点在多边形E_pF_pG_pH_p内，则I_sha(i,j)＝1；

对所有的建筑物目标按照以上方法进行处理；

最后，对模拟特征图像中不包含建筑物目标的像元进行赋值。