一种大尺寸星载SAR图像的机场自动检测方法

摘要

本发明涉及一种大尺寸星载SAR图像的机场自动检测方法，包括以下步骤：A.基于最大后验概率准则进行SAR图像分割；B.根据机场像素强度和面积提取兴趣目标；C.提取兴趣目标的尺度和旋转不变参数；D.根据目标的尺度和旋转不变参数，训练支持向量机分类器，并对兴趣目标进行分类，得到初步检测结果；E.对初步检测结果进行平行跑道检测，保留具有平行跑道的目标作为最终检测结果。与现有技术相比，本发明识别速度快、识别质量好以及识别正确率高。

主权项

1.一种大尺寸星载SAR图像的机场自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：A.基于最大后验概率准则进行SAR图像分割；B.根据机场像素强度和面积提取兴趣目标；C.提取兴趣目标的尺度和旋转不变参数；D.根据兴趣目标的尺度和旋转不变参数，训练支持向量机分类器，并对兴趣目标进行分类，得到初步检测结果；E.对初步检测结果进行平行跑道检测，保留具有平行跑道的目标作为最终检测结果；步骤A进一步包括：1)建立观测模型：利用广义瑞利分布或长拖尾瑞利分布对SAR图像强度观测值进行概率建模，该模型为：其中y为SAR图像观测强度，x为图像分割结果，γ和α为模型参数，J₀为零阶第一类贝塞尔函数；2)建立先验模型：利用马尔科夫随机场对分割结果的先验概率进行建模，利用吉布斯分布显示表达局部马尔科夫性，该吉布斯分布的表达式为：p(x)＝exp{-U(x)/T}/Z，x为图像分割结果，U(x)为能量函数，Z为归一化系数；3)最大后验概率图像分割：根据ICM算法以及Beyes公式，使p(y|x)p(x)最大，得到图像分割结果。