双层模糊融合提升穿墙雷达图像质量：多视图方法与K-means参数优化

本文主要探讨了一种双层模糊融合方法，应用于多视图穿墙雷达图像处理领域。多视图穿墙雷达成像（Through-Wall Radar Imaging, TWRI）是一种关键技术，用于穿透墙壁获取隐藏目标的图像信息，但因为穿透介质的影响，图像质量常常受到限制。该研究的创新之处在于提出了一种融合策略，旨在通过两个层次的处理来提升图像质量。 首先，【重要!!!】“图像内融合”（Intra-image Fusion）是第一层处理的关键。它采用模糊逻辑（Fuzzy Logic），这是一种处理不确定性和模糊信息的强大工具。在这个阶段，全球和局部的隶属度被结合到每一个输入雷达图像中。模糊规则被设计用来根据图像局部特征动态调整像素间的权重，从而增强图像细节并减少噪声影响。这样做的目的是确保在保持目标清晰度的同时，不会丢失弱信号。 其次，【重要!!!】“图像间融合”（Inter-image Fusion）在第二层进行。这里，不同的输入图像之间通过模糊规则进行交互，进一步优化图像的整体一致性。这种方法考虑到了不同视角之间的信息冗余和互补性，有助于增强目标的强度值，同时抑制背景杂乱的干扰，提高整体图像质量。 此外，为了优化融合过程中的参数选择，论文引入了K-means聚类算法。K-means是一种无监督学习方法，通过自动划分数据集为多个类别，帮助确定最佳的模糊系统参数，如隶属函数的形状和阈值。这一步的自动化处理减少了人工干预的需求，提高了方法的通用性和效率。 最后，为了验证【重要!!!】该方法的有效性，研究者不仅使用了模拟数据进行模型训练和性能评估，还进行了实际实验，展示了在实际环境中的应用潜力。实验结果显示，相比于其他传统的图像融合方法，双层模糊融合显著提升了穿墙雷达图像的质量，特别是在弱信号识别和背景噪声抑制方面表现出色。 总结来说，这项工作为多视图穿墙雷达图像处理提供了一种新颖而有效的融合策略，利用模糊逻辑、图像间融合和K-means聚类等技术，提升了图像的清晰度、目标识别能力和抗噪性能，具有重要的理论价值和实际应用前景。