多角度SAR图像非目标遮挡缺失信息重构

合成孔径雷达对地面目标侧视成像时,周围高大建筑或树木的阴影投射到目标上导致非目标遮挡,造成目标部分信息缺失,严重影响目标检测、识别以及跟踪的性能。SAR图像对角度敏感,相邻方位角图像之间相关性强,有助于缺失信息重构。本文首次将多角度SAR图像序列与张量分解结合,提出多角度SAR图像非目标遮挡缺失信息重构。首先,引入多路延时嵌入变换,将多角度SAR图像序列转换为块Hankel张量,以获取相邻方位角图像之间的潜在结构关系。然后,在嵌入的高维空间内进行Tucker分解,实现块Hankel张量缺失信息重构。最后对重构后的块Hankel张量进行多路延时嵌入逆变换实现目标缺失信息重构。MSTAR数据实验结果表明,该方法能实现非目标遮挡情况下车辆目标缺失信息重构,且优于经典算法HaLRTC。