Способ фрактального комплексирования многочастотных радиолокационных изображений
METHOD FOR FRACTAL COMPLEXING OF MULTIFREQUENCY RADAR IMAGES

Изобретение относится к радиолокации и области цифровой обработки изображений и может быть использовано для комплексирования цифровых радиолокационных изображений одной и той же сцены, полученных в разных частотных диапазонах.
Наиболее близким по технической сущности к заявленному способу (прототип) является способ комплексирования цифровых многоспектральных изображений земной поверхности (пат. РФ 2520424 Рос. Федерация: МПК G06T 5/40 / Никитин О.Р., Кисляков А.Н., Шулятьев А.А.; заявитель и патентообладатель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»; заявл. 11.07.12; опубл. 27.06.14. Бюл. №18), включающий получение исходных изображений, комплексирование компонент, основанное на принципе взвешенного суммирования для каждого пикселя, причем после получения изображений определяют наиболее информативное изображение путем вычисления собственной энтропии каждого изображения, проводят вычисление морфологической формы наиболее информативного изображения на основе гистограммной сегментации с заданным количеством мод гистограммы, вычисляют морфологические проекции остальных изображений на форму наиболее информативного изображения, а комплексирование проводят путем суммирования яркостей пикселей наиболее информативного изображения, которое принимают за базовое, и проекций остальных изображений на форму этого изображения.
Основным недостатком способа-прототипа является искажение или потеря некоторых элементов исходных изображений в результате вычисления морфологических проекций изображений на форму наиболее информативного изображения (см., например, Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. М.: Техносфера, 2006. 616 с.), что, например, в случае потери «блестящих точек» на радиолокационных изображениях обуславливает снижение информативности изображения, содержащего элементы исходных изображений одной и той же сцены, полученных в различных частотных диапазонах. Кроме того, определение наиболее информативного изображения по критерию максимума собственной энтропии изображения может привести к ошибке выбора наиболее информативного изображения, поскольку в реальных условиях функционирования радиолокационных систем дестабилизирующие факторы различной природы обусловливают снижение разрешающей способности и искажения на радиолокационных изображениях (см., например, Дудник П.И., Кондратенков Г.С., Татарский Б.Г., Ильчук А.Р., Герасимов А.А. Авиационные радиолокационные комплексы и системы. Учебник для слушателей и курсантов ВУЗов ВВС / Под ред. П.И. Дудника. М.: ВВИА, 2006. 1112 с.), что ведет к существенному повышению энтропии радиолокационного изображения, и, в конечном итоге, также приводит к снижению информативности изображения.
Техническим результатом изобретения является повышение информативности изображения, содержащего элементы исходных изображений одной и той же сцены, полученных одновременно в различных частотных диапазонах, за счет ранжирования изображений в порядке убывания значений несущих частот или ширины спектра зондирующих сигналов, определения базового изображения по критерию максимальной частоты или ширины спектра зондирующего сигнала, вычисления масштаба исходных изображений, выделения на остальных изображениях участка сцены, соответствующего базовому, приведения выделенных участков остальных изображений к разрешению базового изображения, выравнивания динамического диапазона исходных изображений с учетом их масштабов и формирования поля фрактальных размерностей, вычисленных одновременно по всем изображениям.
Указанный технический результат достигается тем, что в известном способе комплексирования цифровых многоспектральных изображений земной поверхности, включающем получение исходных изображений и комплексирование компонент, согласно изобретению после получения изображений ранжируют исходные изображения в порядке убывания значений несущих частот или ширины спектра зондирующих сигналов, на которых они получены, определяют базовое изображение по критерию максимальной частоты зондирующего сигнала, вычисляют масштаб исходных изображений, выделяют на остальных изображениях участок сцены, соответствующий базовому изображению, приводят выделенные участки остальных изображений к разрешению базового, выравнивают динамический диапазон изображений с учетом вычисленных значений их масштаба, комплексирование проводят путем формирования поля фрактальных размерностей, вычисленных методом покрытий (см., например, Потапов А.А. Фракталы в радиофизике и радиолокации: Топология выборки. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: Университетская книга, 2005. 848 с.) одновременно по всем выделенным и приведенным к единому разрешению и динамическому диапазону участкам изображений.
За счет этого происходит повышение информативности изображения, содержащего элементы исходных изображений одной и той же сцены, полученных одновременно в различных частотных диапазонах.
Сущность изобретения заключается в том, что с помощью многодиапазонной радиолокационной станции с синтезированной апертурой антенны (МД РСА) с Q каналами или Q РСА, функционирующих на разных несущих частотах, с разной шириной спектра зондирующих сигналов и размещенных на одном носителе, получают радиолокационные изображения (РЛИ) подстилающей поверхности, как показано на фиг. 1, отличающиеся разрешением , , динамическим диапазоном и зоной обзора, обусловленной интервалом накопления (синтезирования) зондирующего сигнала , полученные радиолокационные изображения ранжируют в порядке убывания значений несущей частоты , , или ширины спектра  зондирующих сигналов, с помощью которых они получены, радиолокационное изображение, полученное на максимальной частоте или при максимальной ширине спектра зондирующего сигнала из всех Q имеющихся на носителе диапазонов частот электромагнитных волн, считают наиболее информативным и принимают за базовое изображение z размером M×N пикселей, вычисляют масштаб  каждого исходного n-го изображения согласно выражению:
,
0
где  – операция округления к большему, n – порядковый номер ранжированного изображения,  – число элементов изображения, соответствующих линейному размеру l некоторого эталонного объекта, с – абсолютная величина скорости распространения электромагнитных волн в вакууме, относительно середины интервалов накопления зондирующих сигналов , , выделяют на остальных изображениях участок сцены, соответствующий базовому изображению, приводят выделенные участки остальных изображений к разрешению базового изображения M×N пикселей, выравнивают динамический диапазон исходных изображений, как показано на фиг. 2, например, путем нормировки с учетом масштабов , например, согласно выражению:
,
n
n
n
q
где  – множество значений яркости элементов преобразованного n-го изображения с учетом масштаба, z – множество значений яркости элементов исходного n-го изображения, min(z) и max(z) – минимальное и максимальное значения яркости исходного n-го изображения соответственно, комплексирование проводят путем формирования поля фрактальных размерностей , , , для этого в скользящем окне размером W×W, где W – нечетное целое число, рассчитывают локальную мультифрактальную размерность L (см., например, Yong Xia, Dagan Feng, Rongchun Zhao Morphology-Based Multifractal Estimation for Texture Segmentation // IEEE Transactions on Image Processing, 2006. Vol. 15. No. 3) согласно выражению:
,
где q – порядок скейлингового момента, при  локальная мультифрактальная размерность соответствует фрактальной размерности, при  выявляются мультифрактальные свойства, которые также возможно использовать в изобретении для повышения информативности, , ,  – масштаб базового изображения z, , вычисленное значение  каждого центрального элемента скользящего окна запоминают в соответствующем элементе двумерной матрицы , , , а в случае  – в соответствующем элементе трехмерной матрицы , содержащей элементы исходных радиолокационных изображений одной и той же сцены, полученных одновременно в различных частотных диапазонах.
Сущность изобретения поясняет фиг. 3.
1
n
Q
01
0n
0Q
1
n
Q
После получения исходных двумерных цифровых полутоновых изображений (z,…,z,…,z) и соответствующих им значений несущих частот (f,…,f,…, f) или ширины спектра (Δf,…, Δf,…, Δf) зондирующих сигналов проводится процедура 1 ранжирования в порядке убывания значений несущей частоты ,  или ширины спектра  зондирующих сигналов, с помощью которых они получены, определения наиболее информативного (базового) изображения z и вычисления масштаба  исходных изображений, далее на остальных изображениях проводится процедура 2 выделения участка сцены базового изображения относительно середины интервалов накопления зондирующих сигналов (,…, ,…, ), а также процедура 3 приведения выделенных участков изображений к разрешению базового изображения M×N пикселей, затем проводится процедура 4 выравнивания динамического диапазона всех изображений, в том числе и базового, например, путем нормировки с учетом вычисленных масштабов , преобразованные таким образом изображения подвергаются процедуре комплексирования 5, основанной на формировании с помощью скользящего окна W×W двумерного или трехмерного поля фрактальных размерностей D.
Таким образом, повышение информативности достигается за счет ранжирования изображений в порядке убывания значений несущих частот или ширины спектра зондирующих сигналов, определения базового изображения по критерию максимальной частоты или ширины спектра зондирующего сигнала, вычисления масштаба исходных изображений, выделения на остальных изображениях участка сцены, соответствующего базовому, приведения выделенных участков остальных изображений к разрешению базового изображения, выравнивания динамического диапазона исходных изображений с учетом их масштабов и формирования поля фрактальных размерностей, содержащего информацию об участке сцены на различных масштабах измерения, обусловленных частотными диапазонами электромагнитных волн.
Предлагаемое техническое решение практически применимо, так как для его реализации могут быть использованы элементы, широко распространенные в области электроники, электротехники и цифровой обработки изображений.