基于视觉反差和信息熵的SAR图像人造目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于视觉反差和信息熵的SAR图像人造目标检测方法，根据生物视觉特性，通过模拟初级视觉皮层中的简单细胞来提取图像的局部反差信息；学计算池模型将S单元整合为复杂单元C，并进行高斯滤波处理，生成全局显著图；根据信息熵最大原则对显著图进行阈值分割；通过形态学滤波处理消除孤立的像素集合，并提高像素集合的连通性；提取目标的边缘信息，将其显示在原始SAR影像上，得到目标检测结果。本发明所达到的有益效果：实现了SAR图像中人造目标的有效检测，且运算量小、处理效率高，便于工程实现，可用于小型人造目标的快速检测。

主权项

基于视觉反差和信息熵的SAR图像人造目标检测方法，其特征是，包括如下步骤：1)对待检测的SAR图像进行高斯金字塔分解，通过下采样处理建立4层影像金字塔，处理后图像分别记为I₀，I₁，I₂和I₃，其中I₀为原图像尺寸，I₁，I₂和I₃图像依次分别是原图像尺寸的1/2，1/4，1/8；2)根据生物视觉特性，通过模拟初级视觉皮层中的简单细胞来提取图像的局部反差信息，对输出的四幅不同尺寸图像I₀，I₁，I₂和I₃分别进行中央周边差处理，提取简单单元S；3)学习计算池模型，利用Maximum模型将S单元整合为复杂单元C，并进行高斯滤波处理，生成全局显著图G；4)根据信息熵最大原则对步骤3)生成的全局显著图G进行阈值分割处理，处理后的二值图像记为B；5)对处理后的二值图像B进行形态学滤波处理：进行连通、填充和清除运算，消除孤立的像素集合，提高像素集合的连通性；6)从步骤5)处理后的二值图像中提取目标的轮廓线，将其显示在原始SAR影像上，得到目标检测结果。