微波成像雷達圖像數據灰度量化處理方法和處理裝置製造方法

2023-12-01 11:16:01

微波成像雷達圖像數據灰度量化處理方法和處理裝置製造方法
【專利摘要】一種微波成像雷達圖像數據灰度量化處理方法和處理裝置，預處理模塊對原始圖像數據進行量化預處理，得到待量化圖像數據的幅度值和量化門限值，量化模塊利用量化門限值對待量化圖像數據的幅度值進行圖像灰度量化處理，流水輸出量化後的圖像數據。本發明根據所求得的量化門限值對圖像數據量化處理能夠滿足微波成像雷達平臺對地面目標實時檢測和識別的要求，採用均值方差方法求得圖像數據的量化門限值，遠優於設定固定的量化門限值，能夠最大限度的取得較好的量化效果，對量化後的數據進行壓縮傳輸還能夠提高雷達平臺與地面站的圖像數據傳輸速率。
【專利說明】微波成像雷達圖像數據灰度量化處理方法和處理裝置

【技術領域】
[0001] 本發明涉及微波成像雷達平臺領域，尤其涉及一種微波成像雷達圖像數據灰度量 化處理方法和處理裝置。

【背景技術】
[0002] 以微波為探測手段進行對地成像觀測，具備全天候、全天時成像的優勢，在許多領 域得到廣泛應用。微波成像雷達接收所照射物體反射的微波進行成像，得到的圖像只有灰 度信息，亮暗程度與所照射物體反射微波的能力有關，物體反射微波的能力取決於物體的 幾何特性和介電特性。微波成像得到的圖像數據特徵信息豐富，含有幅度、相位和極化等多 種成像信息，微波雷達系統成像的機理和人眼成像不同，圖像不符合人眼的視覺習慣，可讀 性差，但是圖像中含有豐富的紋理信息。
[0003] 由於探測地面物體的散射特性各不相同，目標回波強弱不均使得回波數據動態範 圍變大，成像數據多採用單精度浮點數，數據量很可觀。為了滿足對微波雷達成像處理得 到能夠在計算機查看和處理的灰度圖像，需要對得到的原始圖像數據做8bit灰度量化處 理；原始圖像數據動態範圍很大，在某些情況下為了滿足雷達系統對地面目標進行實時檢 測和識別，原始圖像數據灰度量化處理就必須在平臺上完成，例如星載SAR(合成孔徑雷達 Synthetic Aperture Radar)、星載 ISAR(逆合成孔徑雷達 Inverse Synthetic Aperture Radar)、機載SAR等平臺。另外，微波雷達成像後數據量很大，平臺配備的信息傳輸系統帶 寬相對較窄，在滿足實時性要求的同時，對原始圖像數據量化為8bit灰度圖像後再壓縮下 傳到地面站，也能夠減少帶寬佔用和傳輸時間。


【發明內容】

[0004] 本發明提供一種微波成像雷達圖像數據灰度量化處理方法和處理裝置，優化了量 化效果，提高了量化後圖像數據的傳輸速率，滿足雷達平臺對目標實時檢測和識別的要求。
[0005] 為了達到上述目的，本發明提供一種微波成像雷達圖像數據灰度量化處理方法， 該灰度量化處理方法包含以下步驟：
[0006] 步驟S1、預處理模塊對原始圖像數據進行量化預處理，得到待量化原始圖像數據 的幅度值Temp和量化門限值；
[0007] 步驟S2、量化模塊利用量化門限值對待量化圖像數據的模值Temp進行圖像灰度 量化處理，流水輸出量化後的圖像數據。
[0008] 進一步地，所述的步驟S1包含以下步驟：
[0009] 步驟S1. 1、幅度值計算模塊計算原始圖像數據中每一個像素點的幅度值Temp，將 幅度值Temp暫存到外部存儲單元；
[0010] Temp=^hn2+Re2，其中，Im為原始圖像數據中每一個像素點的虛部數據，Re為 原始圖像數據中每一個像素點的實部數據；
[0011] 計算得到的幅度值為單精度浮點數；
[0012] 步驟SI. 2、均值和方差計算模塊計算原始圖像數據幅度值Temp的均值Mean和方 差 Std ;
[0013] Mean=￡(；n = ；^.v,./L，其中，η為原始圖像數據中像素點的總個數，Xi是第i 個像素點對應的幅度值，X為原始圖像數據求得的幅度值所構成的集合，即X = lx(i)，i = 1，2,…η};
[0014] Std = D⑴=Ε(Χ2)-[Ε⑴]2,其中，Ε(Χ2)需要先對X中每一個幅度值求平方，再 對X整體求均值，[Ε (X) ]2則需要先求X的均值再對Ε (X)求平方；
[0015] 步驟S1. 3、量化門限值計算模塊根據置信區間求得量化門限值，將量化門限最大 值Max和量化門限最小值Min輸出到量化模塊；
[0016] 置信區間為[Mean_5*Std, Mean+5*Std]，若計算得到的Mean_5*Std小於零， 則置信區間為[0, Mean+5*std]，根據置信區間得到量化門限值的最小值為Min = max(0，Mean_5*Std)，得到量化門限值的最大值為Max = Mean+5*Std，其中，Mean為均值， Std為方差。
[0017] 進一步地，所述的步驟S2包含以下步驟：
[0018] 步驟S2. 1、數值比較模塊依次讀取外部存儲單元中的幅度值Temp,將原始圖像數 據中每一個像素點的幅度值與量化門限值進行比較，如果Temp > Max，進行步驟S2. 2,如果 Temp彡Min，進行步驟S2. 3,如果Min彡Temp彡Max，進行步驟S2. 4 ;
[0019] 步驟S2. 2、數值量化模塊將當前像素點的幅度值量化為灰度值Y為11111111，通 過延時模塊延時輸出給選擇輸出模塊，進行步驟S2. 5 ;
[0020] 步驟S2. 3、數值量化模塊將當前像素點的幅度值量化為灰度值Y為00000000,通 過延時模塊延時輸出給選擇輸出模塊，進行步驟S2. 5 ;
[0021] 步驟S2. 4、灰度量化模塊計算當前像素點的灰度值Y，並將得到的數據進行浮點 轉定點處理後輸出給選擇輸出模塊，進行步驟S2. 5 ;
[0022] Y = 255 X (Temp-Min) / (Max-Min);
[0023] 其中，Temp是當前像素點的幅度值，Max是量化門限最大值，Min是量化門限最小 值；
[0024] 步驟S2. 5、完成8bit圖像灰度量化後，選擇輸出模塊根據數值比較模塊的比較結 果，順序輸出8bit灰度圖像。
[0025] 進一步地，所述的步驟S2. 1中，將原始圖像數據中每一個像素點的幅度值與量化 門限值進行比較的步驟包含以下步驟：
[0026] 步驟S2. 1. 1、分別比較幅度值與量化門限最大值和量化門限最小值的指數位大 小；
[0027] 如果ET"p>EMax，幅度值大於量化門限最大值，即Temp>Max，進行步驟S2. 2 ;
[0028] 如果ETemp〈EMin，幅度值小於量化門限最小值，即Temp〈Min，進行步驟S2. 3 ;
[0029] 如果ETemp〈EMax且ETemp>E Min，幅度值小於量化門限最大值，且大於量化門限最小值， 即 Min < Temp < Max，進行步驟 S2. 4 ;
[0030] 如果ETemp = EMax或ETemp = EMin，指數位相等，需比較尾數位大小，進行步驟S2. 1. 2 ;
[0031] 其中，Ετ"ρ是幅度值的指數位、EMax是量化門限最大值的指數位、E Min是量化門限最 小值的指數位；
[0032] 步驟S2. 1. 2、分別比較幅度值與量化門限最大值和量化門限最小值的尾數位大 小；
[0033] 如果MTemp>MMax，幅度值大於量化門限最大值，即Temp>Max，進行步驟S2. 2 ;
[0034] 如果MTemp〈MMin，幅度值小於量化門限最小值，即Temp〈Min，進行步驟S2. 3 ;
[0035] 如果MMin彡MTemp彡MMax,幅度值在量化門限內，即Min彡Temp彡Max,進行步驟 S2. 4 ；
[0036] 其中，Μτ"ρ是幅度值的尾數位、MMax是量化門限最大值的尾數位、M Min是量化門限最 小值的尾數位。
[0037] 進一步地，在進行步驟S1之前，先從外部存儲單元讀取原始圖像數據，原始圖像 數據中每一個像素點的數據為單精度浮點數。
[0038] 本發明還提供一種微波成像雷達圖像數據灰度量化處理裝置，該裝置包含預處理 模塊，電性連接預處理模塊的量化模塊，以及電性連接預處理模塊和量化模塊的外部存儲 單元；
[0039] 所述的預處理模塊對原始圖像數據進行量化預處理，得到待量化圖像數據的幅度 值Temp和量化門限值；
[0040] 所述的量化模塊利用量化門限值對待量化圖像數據的幅度值Temp進行圖像灰度 量化處理，流水輸出量化後的圖像數據；
[0041] 所述的外部存儲單元暫存待量化圖像數據的幅度值Temp。
[0042] 進一步地，所述的預處理模塊包含幅度值計算模塊，電性連接幅度值計算模塊的 均值和方差計算模塊，以及電性連接均值和方差計算模塊的量化門限值計算模塊；
[0043] 所述的幅度值計算模塊計算原始圖像數據中每一個像素點的幅度值Temp，將幅度 值Temp暫存到外部存儲單元；
[0044] 所述的均值和方差計算模塊計算原始圖像數據幅度值Temp的均值Mean和方差 Std，將均值Mean和方差Std輸出到量化門限值計算模塊；
[0045] 所述的量化門限值計算模塊根據置信區間求得量化門限值，將量化門限最大值和 量化門限最小值輸出到量化模塊。
[0046] 進一步地，所述的幅度值計算模塊包含兩個平方計算器，電性連接平方計算器的 加法器，電性連接加法器的開根號計算器；
[0047] 所述的兩個平方計算器分別對原始圖像數據中每一個像素點的實部數據和虛部 數據做平方運算，將結果輸出給加法器；
[0048] 所述的加法器對兩個平方計算器的輸出數據做加法運算，將結果輸出給開根號計 算器；
[0049] 所述的開根號計算器對加法器的輸出數據做開根號運算，將結果輸出給均值和方 差計算模塊。
[0050] 進一步地，所述的量化模塊包含數值比較模塊、電性連接數值比較模塊的灰度量 化模塊，以及電性連接灰度量化模塊的選擇輸出模塊；
[0051] 所述的數值比較模塊依次讀取外部存儲單元中的幅度值Temp，將原始圖像數據 中每一個像素點的幅度值與量化門限值進行比較，根據單精度浮點數結構來完成數值的比 較；
[0052] 所述的灰度量化模塊根據數值比較模塊的比較結果，將當前像素點的幅度值量化 為灰度值Y;
[0053] 所述的選擇輸出模塊根據灰度量化模塊的量化結果，通過判斷外部的使能信號來 選擇輸出8bit灰度圖像數據。
[0054] 進一步地，所述的灰度量化模塊包含減法器、電性連接減法器的除法器，電性連接 除法器的乘法器，以及電性連接乘法器的數據轉換模塊，還包含電性連接數值比較模塊的 數值量化模塊，以及電性連接數值量化模塊的延時模塊；
[0055] 所述的減法器分別完成幅度值Temp與量化門限最小值Min的減法運算，以及量化 門限最大值Max與量化門限最小值Min的減法運算，將結果輸出給除法器；
[0056] 所述的除法器對減法器的輸出數據做除法運算，將幅度值Temp與量化門限最小 值Min的差除以量化門限最大值Max與量化門限最小值Min的差，將結果輸出給乘法器；
[0057] 所述的乘法器對除法器的輸出數據做乘法運算，將除法器的輸出數據乘以255,將 結果輸出給數據轉換模塊；
[0058] 所述的數據轉換模塊將乘法器的輸出數據進行浮點轉定點處理；
[0059] 所述的數值量化模塊將Temp>Max情況下的當前像素點的幅度值量化為灰度值Y 為111 111 11，將Temp〈Min情況下的當前像素點的幅度值量化為灰度值Y為00000000，數值 量化模塊將量化結果輸出給延時模塊；
[0060] 所述的延時模塊將數值量化模塊的量化結果延時輸出，來保證數值量化模塊的輸 出數據與數據轉換模塊的輸出數據按順序同步輸出。
[0061] 本發明對微波成像雷達的原始回波數據進行成像處理得到原始圖像數據，對原始 圖像數據進行量化預處理，得到待量化圖像數據的幅度值和量化門限值，利用量化門限值 對待量化圖像數據的幅度值進行圖像灰度量化處理，流水輸出量化後的圖像數據。根據所 求得的量化門限值對圖像數據量化處理能夠滿足微波成像雷達平臺對地面目標實時檢測 和識別的要求，採用均值方差方法求得圖像的量化門限值，遠優於設定固定的量化門限值， 能夠最大限度的取得較好的量化效果，對量化後的數據進行壓縮傳輸還能夠提高雷達平臺 與地面站的圖像數據傳輸速率。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0062] 圖1是本發明提供的微波成像雷達圖像數據灰度量化處理方法的流程圖。
[0063] 圖2是本發明的量化預處理步驟的流程圖。
[0064] 圖3是本發明的灰度量化處理步驟的流程圖。
[0065] 圖4是根據量化門限值進行圖像灰度量化處理的示意圖。
[0066] 圖5是本發明提供的微波成像雷達圖像數據灰度量化處理裝置的框圖。

【具體實施方式】
[0067] 以下根據圖1?圖5,具體說明本發明的較佳實施例。
[0068] 如圖1所示，本發明提供一種微波成像雷達圖像數據灰度量化處理方法，該灰度 量化處理方法包含以下步驟：
[0069] 步驟1、從外部存儲單元讀取原始圖像數據，原始圖像數據中每一個像素點的數據 為單精度浮點數；
[0070] 步驟2、預處理模塊對原始圖像數據進行量化預處理，得到待量化原始圖像數據的 幅度值Temp和量化門限值；
[0071] 步驟3、量化模塊利用量化門限值對待量化圖像數據的模值Temp進行圖像灰度量 化處理，流水輸出量化後的圖像數據。
[0072] 如圖2所示，所述的步驟2包含以下步驟：
[0073] 步驟2. 1、幅度值計算模塊計算原始圖像數據中每一個像素點的幅度值Temp，將 幅度值Temp暫存到外部存儲單元；
[0074] Temp=vW + i?e2，其中，Im為原始圖像數據中每一個像素點的虛部數據，Re為 原始圖像數據中每一個像素點的實部數據；
[0075] 計算得到的幅度值也為單精度浮點數；
[0076] 步驟2. 2、均值和方差計算模塊計算原始圖像數據幅度值Temp的均值Mean和方差 Std ；
[0077] Mean=￡(X) = |>y"，其中，n為原始圖像數據中像素點的總個數，Xi是第i 個像素點對應的幅度值，X為原始圖像數據求得的幅度值所構成的集合，即X = lx(i)，i = 1，2,…η};
[0078] Std = D⑴=Ε(Χ2)-[Ε⑴]2,其中，Ε(Χ2)需要先對X中每一個幅度值求平方，再 對X整體求均值，[Ε (X) ]2則需要先求X的均值再對Ε (X)求平方；
[0079] 步驟2. 3、量化門限值計算模塊根據置信區間求得量化門限值，將量化門限最大值 Max和量化門限最小值Min輸出到量化模塊；
[0080] 一般選取的置信區間為[Mean-5*Std, Mean+5*Std]，若計算得到的Mean_5*Std 小於零，則置信區間為[0，Mean+5*Std]，根據置信區間得到量化門限值的最小值為Min = max(0，Mean_5*Std)，得到量化門限值的最大值為Max = Mean+5*Std，其中，Mean為均值， Std為方差。
[0081] 如圖3所示，所述的步驟3包含以下步驟：
[0082] 步驟3. 1、數值比較模塊依次讀取外部存儲單元中的幅度值Temp,將原始圖像數 據中每一個像素點的幅度值與量化門限值進行比較，如果Temp > Max，進行步驟3. 2,如果 Temp < Min,進行步驟3. 3,如果Min < Temp < Max,進行步驟3. 4 ;
[0083] 步驟3. 2、數值量化模塊將當前像素點的幅度值量化為灰度值Y為11111111，為保 證數據同步輸出，需通過延時模塊延時輸出給選擇輸出模塊，進行步驟3. 5 ;
[0084] 步驟3. 3、數值量化模塊將當前像素點的幅度值量化為灰度值Y為00000000,為保 證數據同步輸出，需通過延時模塊延時輸出給選擇輸出模塊，進行步驟3. 5 ;
[0085] 步驟3. 4、灰度量化模塊計算當前像素點的灰度值Y，並將得到的數據進行浮點轉 定點處理後輸出給選擇輸出模塊，進行步驟3. 5 ;
[0086] Y = 255 X (Temp-Min) / (Max-Min);
[0087] 其中，Temp是當前像素點的幅度值，Max是量化門限最大值，Min是量化門限最小 值；
[0088] 步驟3. 5、完成8bit圖像灰度量化後，選擇輸出模塊根據數值比較模塊的比較結 果，順序輸出8bit灰度圖像。
[0089] 所述的步驟3. 1中，將原始圖像數據中每一個像素點的幅度值與量化門限值進行 比較的步驟包含以下步驟：
[0090] 數值比較模塊根據單精度浮點數據結構，根據幅度值與量化門限值的指數位和尾 數位來確定數據的大小，具體步驟如下：
[0091] 步驟3. 1. 1、分別比較幅度值與量化門限最大值和量化門限最小值的指數位大 小；
[0092] 如果ETemp>EMax，幅度值大於量化門限最大值，即Temp>Max，進行步驟3. 2 ;
[0093] 如果ETemp〈EMin，幅度值小於量化門限最小值，即Temp〈Min，進行步驟3. 3 ;
[0094] 如果ETemp〈EMax且ETemp>E Min，幅度值小於量化門限最大值，且大於量化門限最小值， 即 Min < Temp < Max，進行步驟 3. 4 ;
[0095] 如果ETemp = EMax或ETemp = EMin，指數位相等，需比較尾數位大小，進行步驟3. 1. 2 ;
[0096] 其中，Ετ"ρ是幅度值的指數位、EMax是量化門限最大值的指數位、E Min是量化門限最 小值的指數位；
[0097] 步驟3. 1.2、分別比較幅度值與量化門限最大值和量化門限最小值的尾數位大 小；
[0098] 如果MTemp>MMax，幅度值大於量化門限最大值，即Temp>Max，進行步驟3. 2 ;
[0099] 如果MTemp〈MMin，幅度值小於量化門限最小值，即Temp〈Min，進行步驟3. 3 ;
[0100] 如果MMin彡MTemp彡MMax，幅度值在量化門限內，即Min彡Temp彡Max，進行步驟3. 4 ;
[0101] 其中，Μτ"ρ是幅度值的尾數位、MMax是量化門限最大值的尾數位、M Min是量化門限最 小值的尾數位。
[0102] 如圖4所示，為根據量化門限值進行圖像灰度量化處理的示意圖。由於微波雷達 成像得到的原始圖像數據灰度動態範圍過大，需要設定合適的量化門限值，儘可能獲取有 效的圖像信息，濾除噪聲點。由於原始圖像信息大部分集中在低灰度區域，而在高灰度區域 則分布較少，如果直接量化得到的圖像就會出現圖像全黑色或者對比度不明顯，不利於目 標的檢測與識別，所以需要採用截取的方法來獲得量化門限，如圖4中0max、0min分別為原 始圖像數據的最大值和最小值，Max、Min分別為量化門限最大值和量化門限最小值，Λχ，y 分別代表原始圖像數據的某段幅度值數據和灰度量化處理後的灰度值點；縱軸歸一化概率 代表某一像素值在一幅圖像中佔有的比例，例如像素點值為a的個數為n，圖像共有N個像 素點，則a對應的歸一化概率為n/N。根據量化門限值將原始圖像數據分為256個區間，量 化對應到0?255個256個灰度值，輸出8bit灰度圖像。
[0103] 如圖5所示，本發明還提供一種微波成像雷達圖像數據灰度量化處理裝置，包含 預處理模塊1，電性連接預處理模塊1的量化模塊2,以及電性連接預處理模塊1和量化模 塊2的外部存儲單兀3。
[0104] 所述的預處理模塊1對原始圖像數據進行量化預處理，得到待量化圖像數據的幅 度值Temp和量化門限值。
[0105] 所述的量化模塊2利用量化門限值對待量化圖像數據的幅度值Temp進行圖像灰 度量化處理，流水輸出量化後的圖像數據。
[0106] 所述的外部存儲單元3暫存待量化圖像數據的幅度值Temp。
[0107] 所述的預處理模塊1包含幅度值計算模塊11，電性連接幅度值計算模塊11的均值 和方差計算模塊12,以及電性連接均值和方差計算模塊12的量化門限值計算模塊13。
[0108] 所述的幅度值計算模塊11計算原始圖像數據中每一個像素點的幅度值Temp，將 幅度值Temp暫存到外部存儲單元3。
[0109] 所述的均值和方差計算模塊12計算原始圖像數據幅度值Temp的均值Mean和方 差Std，將均值Mean和方差Std輸出到量化門限值計算模塊13 ;
[0110] 所述的量化門限值計算模塊13根據置信區間求得量化門限值，將量化門限最大 值和量化門限最小值輸出到量化模塊2。
[0111] 所述的幅度值計算模塊11包含兩個平方計算器1101，電性連接平方計算器1101 的加法器1102,電性連接加法器1102的開根號計算器1103。
[0112] 所述的兩個平方計算器1101分別對原始圖像數據中每一個像素點的實部數據和 虛部數據做平方運算，將結果輸出給加法器1102。
[0113] 所述的加法器1102對兩個平方計算器1101的輸出數據做加法運算，將結果輸出 給開根號計算器1103。
[0114] 所述的開根號計算器1103對加法器1102的輸出數據做開根號運算，將結果輸出 給均值和方差計算模塊12。
[0115] 所述的均值和方差計算模塊12包含第一平方器，電性連接第一平方器的加法器， 電性連接加法器的除法器，電性連接除法器的第二平方器，電性連接除法器和第二平方器 的減法器。
[0116] 所述的第一平方器對原始圖像數據求得的幅度值所構成的集合X做平方運算，將 結果輸出給加法器。
[0117] 所述的加法器對η個像素點幅度值Xi做加法運算，也對原始圖像數據求得的幅度 值所構成的集合X做加法運算，還對第一平方器的輸出數據做加法運算，將三組結果輸出 給除法器；加法器的個數與浮點加法器IP核內部延時時鐘周期個數相等，
[0118] 所述的除法器對加法器輸出的三組數據分別作除法運算，將結果輸出給第二平方 器和減法器。
[0119] 所述的第二平方器對除法器的輸出數據做平方運算，將結果輸出給減法器。
[0120] 所述的減法器對除法器和第二平方器的輸出數據做減法運算，將結果輸出給量化 門限值計算模塊13。
[0121] 所述的量化門限值計算模塊13包含乘法器，電性連接乘法器的加法器，以及電性 連接乘法器的減法器。
[0122] 所述的乘法器對方差Std做乘法運算，將方差Std乘以5,將結果輸出給加法器和 減法器。
[0123] 所述的加法器對均值Mean和乘法器的輸出數據做加法運算，將結果輸出給量化 模塊2。
[0124] 所述的減法器對均值Mean和乘法器的輸出數據做減法運算，將結果輸出給量化 模塊2。
[0125] 所述的量化模塊2包含數值比較模塊21、電性連接數值比較模塊21的灰度量化模 塊22,以及電性連接灰度量化模塊22的選擇輸出模塊23。
[0126] 所述的數值比較模塊21依次讀取外部存儲單元3中的幅度值Temp，將原始圖像數 據中每一個像素點的幅度值與量化門限值進行比較，根據單精度浮點數結構來完成數值的 比較，該數值比較模塊採用比較器實現。
[0127] 所述的灰度量化模塊22根據數值比較模塊21的比較結果，將當前像素點的幅度 值量化為灰度值Y。
[0128] 所述的選擇輸出模塊23根據灰度量化模塊22的量化結果，通過判斷外部的使能 信號來選擇輸出8bit灰度圖像數據。
[0129] 所述的灰度量化模塊22包含減法器2201、電性連接減法器2201的除法器2202， 電性連接除法器2202的乘法器2203,以及電性連接乘法器2203的數據轉換模塊2204,還 包含電性連接數值比較模塊21的數值量化模塊2206,以及電性連接數值量化模塊2206的 延時模塊2205。
[0130] 所述的減法器2201分別完成幅度值Temp與量化門限最小值Min的減法運算，以 及量化門限最大值Max與量化門限最小值Min的減法運算，將結果輸出給除法器2202。
[0131] 所述的除法器2202對減法器的輸出數據做除法運算，將幅度值Temp與量化門限 最小值Min的差除以量化門限最大值Max與量化門限最小值Min的差，將結果輸出給乘法 器 2203。
[0132] 所述的乘法器2203對除法器2202的輸出數據做乘法運算，將除法器2202的輸出 數據乘以255,將結果輸出給數據轉換模塊2204。
[0133] 所述的數據轉換模塊2204將乘法器2203的輸出數據進行浮點轉定點處理。
[0134] 所述的數值量化模塊2206將Temp>MaX情況下的當前像素點的幅度值量化為灰度 值Y為111 111 11，將Temp〈Min情況下的當前像素點的幅度值量化為灰度值Y為00000000， 數值量化模塊2206將量化結果輸出給延時模塊2205。
[0135] 所述的延時模塊2205將數值量化模塊2206的量化結果延時輸出，來保證數值量 化模塊2206的輸出數據與數據轉換模塊2204的輸出數據按順序同步輸出；所述的延時模 塊2205採用多級寄存器實現。
[0136] 所述的外部存儲單元3可採用DDR (Double Data Rate雙倍速率同步動態隨機存 儲器）。
[0137] 本實施例中，採用FPGA(現場可編程門陣列Field Programmable Gata Array)來 實現預處理模塊和量化模塊的功能，調用浮點IP核（Intellectual Property core)來完 成平方運算、開方運算、加法運算、減法運算、乘法運算和除法運算等。
[0138] 本發明對微波成像雷達的原始回波數據進行成像處理得到原始圖像數據，對原始 圖像數據進行量化預處理，得到待量化圖像數據的幅度值和量化門限值，利用量化門限值 對待量化圖像數據的幅度值進行圖像灰度量化處理，流水輸出量化後的圖像數據。根據所 求得的量化門限值對圖像數據量化處理能夠滿足微波成像雷達平臺對地面目標實時檢測 和識別的要求，採用均值方差方法求得圖像的量化門限值，遠優於設定固定的量化門限值， 能夠最大限度的取得較好的量化效果，對量化後的數據進行壓縮傳輸還能夠提高雷達平臺 與地面站的圖像數據傳輸速率。
[0139] 儘管本發明的內容已經通過上述優選實施例作了詳細介紹，但應當認識到上述的 描述不應被認為是對本發明的限制。在本領域技術人員閱讀了上述內容後，對於本發明的 多種修改和替代都將是顯而易見的。因此，本發明的保護範圍應由所附的權利要求來限定。
【權利要求】
1. 一種微波成像雷達圖像數據灰度量化處理方法，其特徵在於，該灰度量化處理方法 包含以下步驟： 步驟S1、預處理模塊對原始圖像數據進行量化預處理，得到待量化原始圖像數據的幅 度值Temp和量化門限值； 步驟S2、量化模塊利用量化門限值對待量化圖像數據的模值Temp進行圖像灰度量化 處理，流水輸出量化後的圖像數據。
2. 如權利要求1所述的微波成像雷達圖像數據灰度量化處理方法，其特徵在於，所述 的步驟S1包含以下步驟： 步驟S1. 1、幅度值計算模塊計算原始圖像數據中每一個像素點的幅度值Temp，將幅度 值Temp暫存到外部存儲單元；
，其中，Im為原始圖像數據中每一個像素點的虛部數據，Re為原始 圖像數據中每一個像素點的實部數據； 計算得到的幅度值為單精度浮點數； 步驟S1. 2、均值和方差計算模塊計算原始圖像數據幅度值Temp的均值Mean和方差 Std ；
其中，η為原始圖像數據中像素點的總個數，Xi是第i個 像素點對應的幅度值，X為原始圖像數據求得的幅度值所構成的集合，即X= lx(i)，i = 1，2,…η}; Std = D(X)=E(X2)-[E(X)]2，其中，E(X2)需要先對X中每一個幅度值求平方，再對X 整體求均值，[Ε (X) ]2則需要先求X的均值再對Ε (X)求平方； 步驟S1. 3、量化門限值計算模塊根據置信區間求得量化門限值，將量化門限最大值 Max和量化門限最小值Min輸出到量化模塊； 置信區間為[Mean-5*Std，Mean+5*Std]，若計算得到的Mean-5*Std小於零， 則置信區間為[〇, Mean+5*Std]，根據置信區間得到量化門限值的最小值為Min = max(0，Mean_5*Std)，得到量化門限值的最大值為Max = Mean+5*Std，其中，Mean為均值， Std為方差。
3. 如權利要求2所述的微波成像雷達圖像數據灰度量化處理方法，其特徵在於，所述 的步驟S2包含以下步驟： 步驟S2. 1、數值比較模塊依次讀取外部存儲單元中的幅度值Temp，將原始圖像數據 中每一個像素點的幅度值與量化門限值進行比較，如果Temp > Max，進行步驟S2. 2,如果 Temp彡Min，進行步驟S2. 3,如果Min彡Temp彡Max，進行步驟S2. 4 ; 步驟S2. 2、數值量化模塊將當前像素點的幅度值量化為灰度值Y為11111111，通過延 時模塊延時輸出給選擇輸出模塊，進行步驟S2. 5 ; 步驟S2. 3、數值量化模塊將當前像素點的幅度值量化為灰度值Y為00000000,通過延 時模塊延時輸出給選擇輸出模塊，進行步驟S2. 5 ; 步驟S2. 4、灰度量化模塊計算當前像素點的灰度值Y，並將得到的數據進行浮點轉定 點處理後輸出給選擇輸出模塊，進行步驟S2. 5 ; Y = 255X (Temp-Min)/(Max-Min)； 其中，Temp是當前像素點的幅度值，Max是量化門限最大值，Min是量化門限最小值； 步驟S2. 5、完成8bit圖像灰度量化後，選擇輸出模塊根據數值比較模塊的比較結果， 順序輸出8bit灰度圖像。
4. 如權利要求3所述的微波成像雷達圖像數據灰度量化處理方法，其特徵在於，所述 的步驟S2. 1中，將原始圖像數據中每一個像素點的幅度值與量化門限值進行比較的步驟 包含以下步驟： 步驟S2. 1. 1、分別比較幅度值與量化門限最大值和量化門限最小值的指數位大小； 如果ETemp>EMax，幅度值大於量化門限最大值，即Temp>Max，進行步驟S2. 2 ; 如果ETMP〈EMin，幅度值小於量化門限最小值，即Temp〈Min，進行步驟S2. 3 ; 如果ETemp〈EMax且ETemp>EMin，幅度值小於量化門限最大值，且大於量化門限最小值，即 Min < Temp MMax，幅度值大於量化門限最大值，即Temp>Max，進行步驟S2. 2 ; 如果MTemp〈MMin，幅度值小於量化門限最小值，即Temp〈Min，進行步驟S2. 3 ; 如果MMin彡MTemp彡MMax，幅度值在量化門限內，即Min彡Temp彡Max，進行步驟S2. 4 ; 其中，Μτ"ρ是幅度值的尾數位、MMax是量化門限最大值的尾數位、M Min是量化門限最小值 的尾數位。
5. 如權利要求1-4中任意一個所述的微波成像雷達圖像數據灰度量化處理方法，其特 徵在於，在進行步驟S1之前，先從外部存儲單元讀取原始圖像數據，原始圖像數據中每一 個像素點的數據為單精度浮點數。
6. -種微波成像雷達圖像數據灰度量化處理裝置，其特徵在於，該裝置包含預處理模 塊（1)，電性連接預處理模塊（1)的量化模塊（2)，以及電性連接預處理模塊（1)和量化模 塊⑵的外部存儲單元（3); 所述的預處理模塊（1)對原始圖像數據進行量化預處理，得到待量化圖像數據的幅度 值Temp和量化門限值； 所述的量化模塊（2)利用量化門限值對待量化圖像數據的幅度值Temp進行圖像灰度 量化處理，流水輸出量化後的圖像數據； 所述的外部存儲單元（3)暫存待量化圖像數據的幅度值Temp。
7. 如權利要求6所述的微波成像雷達圖像數據灰度量化處理裝置，其特徵在於，所述 的預處理模塊（1)包含幅度值計算模塊（11)，電性連接幅度值計算模塊（11)的均值和方差 計算模塊（12)，以及電性連接均值和方差計算模塊（12)的量化門限值計算模塊（13); 所述的幅度值計算模塊（11)計算原始圖像數據中每一個像素點的幅度值Temp，將幅 度值Temp暫存到外部存儲單元（3); 所述的均值和方差計算模塊（12)計算原始圖像數據幅度值Temp的均值Mean和方差 Std，將均值Mean和方差Std輸出到量化門限值計算模塊（13); 所述的量化門限值計算模塊（13)根據置信區間求得量化門限值，將量化門限最大值 和量化門限最小值輸出到量化模塊（2)。
8. 如權利要求7所述的微波成像雷達圖像數據灰度量化處理裝置，其特徵在於，所述 的幅度值計算模塊（11)包含兩個平方計算器（1101)，電性連接平方計算器（1101)的加法 器（1102)，電性連接加法器（1102)的開根號計算器（1103); 所述的兩個平方計算器（1101)分別對原始圖像數據中每一個像素點的實部數據和虛 部數據做平方運算，將結果輸出給加法器（1102); 所述的加法器（1102)對兩個平方計算器（1101)的輸出數據做加法運算，將結果輸出 給開根號計算器（1103); 所述的開根號計算器（1103)對加法器（1102)的輸出數據做開根號運算，將結果輸出 給均值和方差計算模塊（12)。
9. 如權利要求6所述的微波成像雷達圖像數據灰度量化處理裝置，其特徵在於，所 述的量化模塊（2)包含數值比較模塊（21)、電性連接數值比較模塊（21)的灰度量化模塊 (22)，以及電性連接灰度量化模塊（22)的選擇輸出模塊（23); 所述的數值比較模塊（21)依次讀取外部存儲單元（3)中的幅度值Temp，將原始圖像數 據中每一個像素點的幅度值與量化門限值進行比較，根據單精度浮點數結構來完成數值的 比較； 所述的灰度量化模塊（22)根據數值比較模塊（21)的比較結果，將當前像素點的幅度 值量化為灰度值Y ; 所述的選擇輸出模塊（23)根據灰度量化模塊（22)的量化結果，通過判斷外部的使能 信號來選擇輸出8bit灰度圖像數據。
10. 如權利要求9所述的微波成像雷達圖像數據灰度量化處理裝置，其特徵在於，所 述的灰度量化模塊（22)包含減法器（2201)、電性連接減法器（2201)的除法器（2202)， 電性連接除法器（2202)的乘法器（2203)，以及電性連接乘法器（2203)的數據轉換模塊 (2204)，還包含電性連接數值比較模塊（21)的數值量化模塊（2206)，以及電性連接數值量 化模塊（2206)的延時模塊（2205); 所述的減法器（2201)分別完成幅度值Temp與量化門限最小值Min的減法運算，以及 量化門限最大值Max與量化門限最小值Min的減法運算，將結果輸出給除法器（2202); 所述的除法器（2202)對減法器的輸出數據做除法運算，將幅度值Temp與量化門限最 小值Min的差除以量化門限最大值Max與量化門限最小值Min的差，將結果輸出給乘法器 (2203)； 所述的乘法器（2203)對除法器（2202)的輸出數據做乘法運算，將除法器（2202)的輸 出數據乘以255,將結果輸出給數據轉換模塊（2204); 所述的數據轉換模塊（2204)將乘法器（2203)的輸出數據進行浮點轉定點處理； 所述的數值量化模塊（2206)將Temp>MaX情況下的當前像素點的幅度值量化為灰度值 Y為111 111 11，將Temp〈Min情況下的當前像素點的幅度值量化為灰度值Y為00000000，數 值量化模塊（2206)將量化結果輸出給延時模塊（2205); 所述的延時模塊（2205)將數值量化模塊（2206)的量化結果延時輸出，來保證數值量 化模塊（2206)的輸出數據與數據轉換模塊（2204)的輸出數據按順序同步輸出。
【文檔編號】G06F19/00GK104111455SQ201410363944
【公開日】2014年10月22日 申請日期:2014年7月29日 優先權日:2014年7月29日
【發明者】唐坤, 陸滿君, 遊偉, 羅睿梅 申請人:上海無線電設備研究所