主权项 |
1.基于SAR图像的车辆目标特征提取方法,其特征在于,包括下述步骤: 第一步:计算平滑窗内的质量: 设待测SAR图像的尺寸为W×W,平滑窗的尺寸为L×L,L为平滑窗的边长,且L<W;平滑窗在待测SAR图像的任意位置(i,j)上滑动时,平滑窗内待测SAR图像的像素最大值和最小值分别为U<sub>L</sub>(i,j)和B<sub>L</sub>(i,j),其差值为: δ<sub>L</sub>(i,j)=U<sub>L</sub>(i,j)-B<sub>L</sub>(i,j) (一) 平滑窗的质量M<sub>i,j,L</sub>表示在SAR图像位置(i,j)处,当平滑窗边长为L时,平滑窗内像素强度的起伏程度,记为: M<sub>i,j,L</sub>=Ceil[k·δ<sub>L</sub>(i,j)/L] (二) 式中k=H<sub>0</sub>/G是加权系数,G是待测SAR图像的像素最大值,H<sub>0</sub>是量化系数,函数Ceil[·]代表取上限整数值; 第二步:计算平滑窗内质量的概率: 设M∈{M<sub>i,j,L</sub>},n(M,L)表示当质量M<sub>i,j,L</sub>=M且平滑窗边长为L时,平滑窗的总数目,则质量M<sub>i,j,L</sub>的概率为; <img file="DEST_PATH_FDA0000412953080000011.GIF" wi="689" he="159" />(三)第三步:计算车辆目标的间隙度特征: 利用下式计算车辆目标间隙度特征Λ(L): <img file="DEST_PATH_FDA0000412953080000012.GIF" wi="893" he="290" /> |