《電子技術應用》
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基于BM4D的即插即用層析SAR成像
電子技術應用
王琨1，2，3，張冰塵1，2
1.中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院；2.空間信息處理與應用系統(tǒng)技術重點實驗室； 3.中國科學院大學 電子電氣與通信工程學院
摘要： 層析合成孔徑雷達是一種先進的三維遙感技術，通過引入先驗模型能夠提高成像質量。現(xiàn)有方法通過顯式正則化算子約束重構過程，但其難以兼容非解析先驗模型。將快速迭代收縮閾值算法（FISTA）與即插即用（PnP）框架相結合，在迭代過程中插入基于四維塊匹配濾波（BM4D）的非解析插件，無需構建顯式正則化算子即可將其用于層析成像特征增強。實驗表明，所提框架具有快速收斂的優(yōu)勢，通過該框架引入的BM4D先驗在針對具有復雜結構特征的目標成像時表現(xiàn)出優(yōu)秀的性能，為非解析先驗在層析成像中的應用提供了通用化解決方案。
中圖分類號：TN957.52 文獻標志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.256511
中文引用格式： 王琨，張冰塵. 基于BM4D的即插即用層析SAR成像[J]. 電子技術應用，2025，51(10)：117-122.
英文引用格式： Wang Kun，Zhang Bingchen. Plug-and-Play tomographic SAR imaging based on BM4D[J]. Application of Electronic Technique，2025，51(10)：117-122.
Plug-and-Play tomographic SAR imaging based on BM4D
Wang Kun1，2，3，Zhang Bingchen1，2
1.Aerospace Information Research Institute， Chinese Academy of Sciences；2.Key Laboratory of Technology in Geo-spatial Information Processing and Application System；3.School of Electronic， Electrical and Communication Engineering， University of Chinese Academy of Sciences
Abstract： Tomographic Synthetic Aperture Radar (TomoSAR) is an advanced 3D remote sensing technology capable of enhancing imaging quality through the incorporation of prior models. Existing methods typically use explicit regularization constraints in the reconstruction process. However, non-analytic priors face challenges in TomoSAR imaging. This paper combines Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm (FISTA) with Plug-and-Play (PnP) framework, embedding a BM4D-based non-analytic prior during iterations. Our proposed method enables feature enhancement in TomoSAR imaging without designing explicit regularization operators. Experimental results show that the proposed framework offers fast convergence. The BM4D prior introduced via this framework achieves excellent performance in TomoSAR imaging of targets with complex structure features. Our proposed framework provides a universal solution for the application of non-analytic prior models in tomographic imaging.
Key words : tomographic synthetic aperture radar；plug-and-play；block-matching 4D filtering （BM4D）；feature enhancement；fast iterative shrinkage-thresholding algorithm

引言

合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar, SAR）[1]是一種先進的地球遙感技術，具有全天時、全天候的觀測能力。層析合成孔徑雷達（Tomographic SAR, TomoSAR）[2-3]技術利用多基線觀測系統(tǒng)獲取多幅二維SAR復圖像，在高程方向上進行孔徑合成以獲取目標的高程信息。層析SAR技術通過重構方位-距離分辨單元內的散射系數(shù)獲取目標高程信息，該過程可以表示為前向模型與先驗模型的優(yōu)化求解。其中，前向模型基于層析成像的物理機制構建，表示為噪聲影響下的線性系統(tǒng)，常采用最小二乘準則建立數(shù)據(jù)保真項。先驗模型通過引入目標的特征約束，構造正則化懲罰項以提高重構質量。

近年來，根據(jù)成像目標特征構建的先驗模型有力推動了層析成像特征增強算法的發(fā)展?；趬嚎s感知（Compressive Sensing, CS）理論的成像方法從目標的稀疏性出發(fā)，實現(xiàn)了城市區(qū)域目標的超分辨重構和高質量成像[4]。針對具有空間連續(xù)性特征的建筑物，全變分（Total Variation, TV）正則化能夠有效消除重構點云中的噪聲，同時填補平滑表面缺失的結構[5]。由于TV先驗缺乏對完整三維空間結構特征的建模能力，基于形態(tài)學正則化的成像方法通過計算散射體在三維鄰域內的形態(tài)學特征，保留目標在三維空間中的完整結構信息[6]。除此之外，研究者通過線段檢測與結構先驗優(yōu)化建筑立面重建效率[7]，通過平面與線性幾何語義約束的融合提升三維成像的精度[8]，構建Z型幾何模型實現(xiàn)高聚集度建筑點云重構[9]。這些研究為提高三維成像質量提供了多種思路。

隨著數(shù)據(jù)驅動的非解析先驗模型的發(fā)展，目前缺乏兼容該類先驗的通用層析重構框架。針對該問題，本文引入即插即用（Plug-and-Play, PnP）[10]思想，以實現(xiàn)非解析先驗在層析成像中的嵌入。PnP的核心思想為解耦前向模型與先驗模型的求解過程，通過采用PnP先驗替代近端算子，建立具有模塊化結構的通用性框架。PnP框架基于交替方向乘子法[10]、迭代收縮閾值法（Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm, ISTA）[11]等算法建立，其廣泛應用于計算成像[12]、磁共振成像[13]及雷達成像[14-15]等多個領域。

基于上述背景，本文提出了一種通用化層析SAR成像框架，該框架能夠兼容非解析先驗模型。本文建立了基于快速迭代收縮閾值算法（Fast ISTA, FISTA）和PnP先驗的層析SAR重構框架，該框架具有較快的收斂速度，通過該框架引入的四維塊匹配濾波（Block-Matching and 4D filtering, BM4D）[16-17]先驗能夠保留目標復雜結構特征。


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http://ihrv.cn/resource/share/2000006817


作者信息：

王琨1，2，3，張冰塵1，2

（1.中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院，北京 100094；

2.空間信息處理與應用系統(tǒng)技術重點實驗室，北京 100094；

3.中國科學院大學 電子電氣與通信工程學院，北京 100049）


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