[发明专利]一种ISAR图像自适应细节增强方法

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。

主权项

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。