基于自适应海杂波统计的SAR图像舰船检测方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应海杂波统计的SAR图像舰船分离检测方法。主要解决SAR图像中海面舰船检测有效性低的问题。其实现过程为：通过大津阈值法对图像进行阈值处理，实现海面分离；对海面分离后的图像进行陆地剔除，得到陆地剔除后二值图像及目标；对陆地剔除后目标进行边界遍历，得到边界信息；结合原始SAR图像、陆地剔除后二值图像和陆地剔除后目标边界信息，设置自适应背景窗口，完成背景分离，并对各个陆地剔除后目标进行目标、背景像素统计；利用统计信息实现对舰船类目标的有效检测。理论分析和实验结果表明，本发明能够实现对SAR图像海面舰船类目标的精确检测，可用于SAR图像处理应用。

主权项

一种基于自适应海杂波统计的SAR图像舰船分离检测方法，包括如下步骤：1)输入海面SAR图像，得到m×n维图像矩阵I；2)利用大津阈值法OSTU求解图像矩阵I的最优门限Gopg，用该最优门限对图像矩阵I进行阈值处理，得到海面剔除后二值图矩阵Ie，完成海面分离；3)陆地剔除；3a）对海面剔除后二值图矩阵Ie中各个海面分离后目标Tg进行连通体积遍历统计，得到各个海面分离后目标Tg在海面剔除后二值图矩阵Ie上的体积单元信息Vg，g=1,2,…,N，其中N为海面剔除后二值图矩阵Ie中目标总个数；3b）根据已知的雷达分辨率为σa×σr和实际舰船类目标体积分布区间V～V'，计算舰船在SAR图像上体积单元的分布区间Vmin~Vmax： V min = V σ a × σ r , - - - ( 10 ) V max = V ′ σ a × σ r ; - - - ( 11 ) 3c）结合海面剔除后二值图矩阵Ie及各个海面分离后目标Tg体积信息Vg，在海面剔除后二值图矩阵Ie上对不符合体积分布区间Vmin~Vmax的目标进行删除，得到剔除陆地后二值图像矩阵It，剔除陆地后二值图像矩阵It中各个剔除陆地后目标用Tk'表示，其中，k=1,2,…,N'，N'为剔除陆地后二值图像矩阵It中剔除陆地后目标的总个数；4)依次对剔除陆地后二值图像矩阵It中各个剔除陆地后目标Tk'进行分离检测，得到舰船目标：4a）对剔除陆地后二值图像矩阵It中剔除陆地后目标Tk'进行边界统计，得到其 边界信息，根据边界信息，设置剔除陆地后目标Tk'的自适应背景窗口矩阵Ibk；4b）利用剔除陆地后二值图像矩阵It、自适应背景窗口矩阵Ibk和原始SAR图像矩阵I，对剔除陆地后目标Tk'进行背景分离，并分别统计剔除陆地后目标Tk'的目标像素和背景像素，得到剔除陆地后目标Tk'的目标像素分布ptk(x)和背景像素分布pbk(x)；4c）利用目标像素分布ptk(x)计算剔除陆地后目标Tk'的像素均值μk，以背景像素分布pbk(x)作为背景分布函数，带入恒虚警检测公式，求得剔除陆地后目标Tk'的恒虚警检测门限tk，并进行判定：若μk≥tk，则判定剔除陆地后目标Tk'为舰船类目标，若μk＜tk，则判定剔除陆地后目标Tk'为非舰船类目标。