一种基于方向直线筛选的SAR图像目标方位角估计方法

摘要

本发明公开了一种基于方向直线筛选的SAR图像目标方位角估计方法，包括以下步骤：S1、从输入图像中提取出SAR目标；S2、提取目标边界，将其信息表示为一个二值边界矩阵；S3、在同一方向的直线中，寻找与目标边界的交点个数最多的直线，作为该方向的方向直线；S4、在各方向直线中，筛选最佳方向直线；S5、确定最佳方向直线的夹角为待估计的目标方位角。本发明方法对目标的形状不作过多要求，从而减少了对目标提取过程的依赖；通过两级方向直线的筛选，弥补了传统方法在区分垂直和水平方位上的不足，提高了估计精度，并在长、短主导边界长度差别较小情况下减少了估计误差；另外，本发明方法计算复杂度低，估计快速。

主权项

一种基于方向直线筛选的SAR图像目标方位角估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、提取目标，用图像分割方法将输入图像中的SAR目标提取出来，表示为一个二值的目标矩阵，该矩阵的行数和列数分别等于图像的宽度和长度，矩阵的每一个点对应图像的一个像素点，其值为1表示该像素点为目标点，为0表示该像素点为非目标点；S2、提取边界，对目标矩阵内的每一个点，统计其周围区域内目标点的个数，若目标点个数小于预设的邻域阈值，则判定该点为边界点，否则为非边界点；将目标边界信息表示为一个二值边界矩阵，该矩阵的行数和列数分别等于图像的宽度和长度，矩阵的每一个点对应图像的一个像素点，其值为1表示该像素点为边界点，为0表示该像素点为非边界点；S3、确定各方向直线，包括以下子步骤：S31、在目标图像平面作一组宽度为两个像素点的直线{L_θ,d}，其中θ为直线与垂直方向的夹角，0°＜θ≤180°，θ的采样间隔为Δ_θ，0＜Δ_θ≤1；d为图像的左上角顶点到直线的距离，其中p、q分别为边界矩阵的行数和列数，d的采样间隔为Δ_d，0＜Δ_d≤1；S32、统计每条直线L_θ,d与目标边界的交点个数；S33、对每个θ，求夹角为θ的所有直线中与边界交点个数最多的直线，定义该直线为θ的方向直线l_θ，记l_θ与边界的交点个数为z_θ；S4、筛选最佳方向直线，包括以下子步骤：S41、求z_θ的最大值，记为z_max，即$z_{max}=\underset{\theta }{max}{z}_{\theta }$记z_max所对应的夹角为θ_max；S42、若θ_max小于20度，则确定直线为最佳方向直线；否则进行方向直线筛选，寻求最佳方向直线；S5、确定最佳方向直线的夹角为待估计的目标方位角。