[发明专利]一种基于特征变换的机载SAR成像性能评估方法

说明书

本发明公开了一种基于特征变换的机载SAR成像性能评估方法，涉及合成孔径雷达成像中的结果评估技术领域，其在成像性能的评估输入数据阶段，不仅用到了待评估图像，而且用到了与待评估图像对应的SAR标准图像，在成像性能评估过程中，计算了多个评价指标，能够更好的概括图像的成像情况，在此基础上，结合随机森林分类方法和特征变换，融合各地形因素，大大提高了机载SAR成像性能评估的准确度；基于SAR标准图像进行特征变换构建了机载SAR成像性能评估模型，也能在训练样本数量不高的情况下，训练出足够满足评估精度要求的评估模型，具有较强的实用性。

技术领域

本发明涉及合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，简称SAR)成像中的结果评估技术领域，具体而言，涉及一种基于特征变换的机载SAR成像性能评估方法。

背景技术

机载SAR因其搭载平台机动灵活的特点，可实现短时内对指定观测区域进行反复观测的任务需求，可应用于军事侦察、资源勘探、灾害预警及地图测绘等领域。

但机载SAR并非所有任务都能圆满完成，从而得到期望质量的图像。目前，在使用机载SAR装备的过程中，使用方一般只是在执行任务前检查机载SAR的硬件故障情况，并未考虑任务中的外在因素对机载SAR成像结果的影响，可能会出现机载SAR本身无故障，但执行任务所成的图像并不满足任务需求，则可能需要调整之后再次甚至多次执行任务，从而造成不必要的浪费。而SAR图像质量评价相关方法也只用于评价SAR图像本身的质量，传统的SAR图像客观评估方法如图4所示，其是通过计算图像的质量评价指标来实现图像的质量评价，但是受限于指标类型，单个指标常常无法完全概括成像的情况，并且缺少对各质量指标关系的挖掘与分析，会直接影响成像质量评估的精度。

发明内容

本发明在于提供一种基于特征变换的机载SAR成像性能评估方法，其能够缓解上述问题。

为了缓解上述的问题，本发明采取的技术方案如下：

一种基于特征变换的机载SAR成像性能评估方法，包括以下步骤：

S1、获取若干类地形的机载SAR图像训练数据对，各类地形的机载SAR图像训练数据对均有多个，所述机载SAR图像训练数据对包括SAR标准图像以及机载SAR实际任务生成的图像；

S2、对于每一机载SAR图像训练数据对，根据其SAR标准图像和机载SAR实际任务生成的图像，基于特征变换计算出其均包含有多个评价指标的前半部分图像评价矢量L1和后半部分图像评价矢量R1；

S3、对于每一机载SAR图像训练数据对，将其前半部分图像评价矢量L1和后半部分图像评价矢量R1进行拼接，构造出评价矢量V1；

S4、对于每一类地形，根据其各机载SAR图像训练数据对的评价矢量V1，构造出训练数据集P，并对训练数据集P进行归一化，再结合结果标签，得到新的训练数据集P′；

S5、根据各类地形的训练数据集P′，基于随机森林算法构造机载SAR成像性能评估模型；

S6、获取机载SAR图像待评估数据对，所述机载SAR图像待评估数据对包括SAR标准图像以及机载SAR实际任务生成的图像，对机载SAR图像待评估数据对进行基于特征变换的预处理后得到包含有多个评价指标的待评估评价矢量X；

S7、将待评估评价矢量X输入所述机载SAR成像性能评估模型，输出得到机载SAR成像性能评估结果。