1.一种基于特征提取的改进谱变形旁瓣抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：输入SAR图像原始复数据，利用频谱变形前后SAR图像原始复数据的统计差异，构造两个不同的旁瓣叠加矩阵D3和矩阵D4；

用矩阵D3减去矩阵D4后，提取出正交与非正交旁瓣叠加的数据，得到仅有强散射点及叠加旁瓣的矩阵D5；

将矩阵D5和采用SRSR方法得到的旁瓣抑制后的SAR图像Ds进行模值选择，得到矩阵D6；

用矩阵Ds减去矩阵D6得到最终旁瓣抑制结果矩阵Df；

D3为谱变形前后两幅图像的模值叠加矩阵，D4为结合频谱变形前后正交旁瓣和非正交旁瓣区域复数据的统计差异，准确提取出强散射点及其周围叠加旁瓣的信息的矩阵。

2.根据权利要求1所述的一种基于特征提取的改进谱变形旁瓣抑制方法，其特征在于，所述构造两个不同的旁瓣叠加矩阵D3和矩阵D4，具体包括如下步骤；

输入SAR图像原始复数据C‑data，进行谱支撑区的变形和傅里叶逆变换，得到旁瓣走向变换图像的重构复数据C‑data’，其中，ISRSR和QSRSR分别为重构复数据C‑data’的实部和虚部：C‑data'＝∑(ISRSR+j*QSRSR)    (1)将原始复数据C‑data进行取模运算，得到绝对值矩阵D1，并将矩阵D1最大值maxD1作为归一化标准；将重构复数据C‑data’进行取模运算，得到绝对值矩阵D2，求出矩阵D2中的最大值maxD2，同理将矩阵D2归一化，并与矩阵D1相加，得到谱变形前后两幅图像的模值叠加矩阵D3，如下式：将ISRSR和QSRSR归一化后，再与原始复数据C‑data的实部Iori和虚部Qori相加，取绝对值得到矩阵D4，如下式：其中

3.根据权利要求1所述的一种基于特征提取的改进谱变形旁瓣抑制方法，其特征在于，所述采用SRSR方法得到的旁瓣抑制后的SAR图像Ds，具体包括如下步骤：输入的SAR图像原始复数据为C‑data，通过二维傅里叶变换得到图像的空间谱支撑区，设F(kx,ky)为原始数据的矩形谱支撑区分布函数，F’(kx,ky)为谱变形后的谱支撑区分布函数，谱变形前后的点扩散函数为：其中f(x,y)为F(kx,ky)逆傅里叶变换的结果，f’(x,y)为F’(kx,ky)逆傅里叶变换的结果， 是傅里叶变换核， 和 分别代表对频率域的两个维度进行积分，f(x,y)和f’(x,y)经过归一化操作后得到f1(x,y)和f2(x,y)，原始图像数据和谱变形之后数据的成像结果分别为：其中M为散射点的个数，σm为对应散射点的散射系数，xm和ym为该散射点的位置坐标，通过简单的逻辑运算即可分离出主瓣和旁瓣：其中，Dadd为主瓣，Dsub为旁瓣，将Dadd和Dsub相减取绝对值，得到旁瓣抑制后的图像Ds：Ds＝|Dadd‑Dsub|    (13)。

4.根据权利要求3所述的一种基于特征提取的改进谱变形旁瓣抑制方法，其特征在于，所述得到矩阵D6采用公式如下所示，上式中，通过对矩阵Ds和矩阵D5进行模值选择，若D5某个像素点的值小于Ds中对应处的值，则令D6中该位置值为D5；若该处Ds的值小于D5，则令D6中该位置值为0，构造出新矩阵D6。