一种基于CFAR的精确溢油检测方法技术

本发明专利技术提供了一种基于CFAR的精确溢油检测方法，属于SAR图像处理领域。本发明专利技术首先利用全局CFAR对待检测区域进行粗检测，将疑似油膜的区域提取出得到油膜目标二值参考图。然后利用形态学滤波等方法对油膜目标二值参考图进行筛选，消除杂波的干扰。最后采用自适应窗口CFAR算法对滤波后的图像进行精检测，最终得到油膜区域。在二次检测中，采用的自适应空心滑窗尺寸由每一次待检测区域大小决定，其自适应性能根据待检测区域大小进行CFAR窗口的选取，进一步降低虚警率和提高二次检测的检测效率，因此兼顾了检测速度与检测性能。

An accurate oil spill detection method based on CFAR

The invention provides an accurate oil spill detection method based on CFAR, which belongs to the field of SAR image processing. Firstly, the detection region is roughly detected by global CFAR, and the region of suspected oil film is extracted to obtain the binary reference of oil film target. Then the binary reference of oil film target is filtered by morphological filtering to eliminate the clutter interference. Finally, adaptive window CFAR algorithm is used to detect the filtered image accurately, and the oil film region is finally obtained. In the second detection, the size of the adaptive hollow sliding window is determined by the size of each region to be detected. Its adaptive performance is based on the size of the region to be detected to select the CFAR window, which further reduces false alarm rate and improves the detection efficiency of the second detection.

【技术实现步骤摘要】
一种基于CFAR的精确溢油检测方法
本专利技术属于SAR图像处理领域，特别涉及一种基于CFAR的精确溢油检测方法。
技术介绍
合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar，SAR)具有全天候、全天时监测能力，可连续实时监测大面积海面溢油情况，是海面溢油监测的重要手段。根据电磁散射理论，油膜覆盖区域形成的Bragg波抑制电磁波的后向散射致使收到雷达回波强度很低，因此，油膜覆盖区域在SAR图像上表现为较暗的斑点或条带。现阶段对复杂海面溢油检测方法的研究仍然以恒虚警方法(ConstantFalseAlarmRate,CFAR)为主。传统CFAR算法需要遍历全图对所有像素进行局部阈值检测，算法的运算量大，运算速度慢，难以达到实时处理海量SAR图像数据的要求。针对SAR图像溢油检测，特别是其中如何提高检测精度和速度的问题，现有技术中有两种方法。其一为两级快速CFAR算法，提高了检测速度，能够对大面积油膜区域进行检测，但其利用杂波估计门限时没有剔除目标区域，对于目标距离较近的情况，在一定程度上制约了检测效果。其二使用索引矩阵，可以自适应确定杂波环境进行杂波区域预审。但其滑窗大小不变，由经验决定，限制了检测效果。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提供了一种基于CFAR的精确溢油检测方法，首先利用全局CFAR对待检测区域进行粗检测，将疑似油膜的区域提取出得到油膜目标二值参考图。然后利用形态学滤波等方法对油膜目标二值参考图进行筛选，消除杂波的干扰。最后采用自适应窗口CFAR算法对滤波后的图像进行精检测，最终得到油膜区域。在二次检测中，采用的自适应空心滑窗尺寸由每一次待检测区域大小决定，其自适应性能根据待检测区域大小进行CFAR窗口的选取，进一步降低虚警率和提高二次检测的检测效率，因此兼顾了检测速度与检测性能。一种基于CFAR的精确溢油检测方法，包括以下步骤：步骤1，确定全局阈值，得到二值参考图；步骤2，对所述二值参考图进行形态学滤波，得到目标区域；步骤3，对所述目标区域中的连通区域进行分类；步骤4，设置滑窗尺寸，不同种类连通区域适配不同自适应尺寸的滑窗；步骤5，计算CFAR检测器局部阈值，比较连通区域内每个像素点与所述局部阈值的大小，根据比较结果得到目标像素；步骤6，对所有连通区域进行检测，生成结果。进一步地，所述步骤1包括以下流程：步骤11，获取图像；步骤12，确定全局阈值；步骤13，根据比较所述全局阈值和所述图像中所有像素值大小的结果，得到二值参考图。进一步地，步骤13包括以下步骤：步骤131，比较所述全局阈值与像素值的大小；步骤132，若像素值小于所述全局阈值，则设置像素值为1；步骤133，若像素值不小于所述全局阈值，则设置像素值为0；步骤134，对所述图像中所有像素进行判断，生成二值参考图，所述二值参考图由0和1组成的01矩阵构成。进一步地，步骤2通过以下方式实现：基于膨胀和腐蚀操作处理所述二值参考图，选择预设大小的滑动窗口遍历所述二值参考图中每个点，若所述滑动窗口内值为1的像素个数小于预设阈值，则将所述滑动窗口当前停留位置内所有像素值为1的点像素值设为0，得到目标区域，所述目标区域由0和1组成的01矩阵构成。进一步地，步骤3通过以下方式实现：所述目标区域中有数个互不重叠的连通区域，根据每个连通区域的面积和相互之间的距离，对每个连通区域进行分类。进一步地，步骤5包括以下步骤：步骤51，计算得到局部阈值；步骤52，对所述连通区域中所有像素点进行检测，比较像素值与所述局部阈值的大小；步骤53，当像素值大于所述局部阈值时，该像素点为杂波像素；步骤54，当像素值小于所述局部阈值时，该像素点为目标像素。本专利技术的有益效果：本专利技术首先利用全局CFAR对待检测区域进行粗检测，将疑似油膜的区域提取出得到油膜目标二值参考图。然后利用形态学滤波等方法对油膜目标二值参考图进行筛选，消除杂波的干扰。最后采用自适应窗口CFAR算法对滤波后的图像进行精检测，最终得到油膜区域。在二次检测中，采用的自适应空心滑窗尺寸由每一次待检测区域大小决定，其自适应性能根据待检测区域大小进行CFAR窗口的选取，进一步降低虚警率和提高二次检测的检测效率，因此兼顾了检测速度与检测性能。与已有方法相比，该方法能够自适应调整滑窗大小，同时能够快速得到溢油检测结果。附图说明图1为本专利技术实施例的流程图。图2为图1中步骤1的流程图。图3为图2中步骤13的流程图。图4为图1中步骤5的流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的实施例做进一步的说明。本专利技术提供了一种基于CFAR的精确溢油检测方法，背景杂波分布使用β'分布，β'分布及其参数估计如下：其中，分别是杂波分布函数f(I)的形状参数和尺度参数，I为像素单元。以下讨论中，我们只考虑在单视SAR图像中具体的实施方式。实施方案中采用的试验图像来自TerraSAR-X卫星，图像分辨率为3m，大小为300×410。具体实施方式如下：请参阅图1，本专利技术具体通过以下步骤实现：步骤1，确定全局阈值，得到二值参考图。请参阅图2，步骤1通过以下流程实现：步骤11，获取图像。本专利技术实施例中，获取SAR图像。步骤12，确定全局阈值。本专利技术实施例中，设定全局恒虚警率Pgfa＝0.1，根据即确定全局阈值Tg。其中，全局恒虚警率可以设置为其他值，这里设置为较大的数值，尽可能将所有的潜在溢油区域检测出来，以保证能得到所有油膜可疑区域。步骤13，根据比较所述全局阈值和所述图像中所有像素值大小的结果，得到二值参考图。请参阅图3，步骤13通过以下流程实现：步骤131，比较所述全局阈值与像素值的大小。本实施例中，将SAR图像中所有像素值与全局阈值进行大小比较。步骤132，若像素值小于所述全局阈值，则设置像素值为1。本实施例中，若像素值小于全局阈值，则被标记为潜在溢油像素，像素值设置为1。步骤133，若像素值不小于所述全局阈值，则设置像素值为0。本实施例中，若像素值不小于全局阈值，则被标记为杂波像素，像素值设置为0。步骤134，对所述图像中所有像素进行判断，生成二值参考图，所述二值参考图由0和1组成的01矩阵构成。本实施例中，根据比较结果，生成二值参考图，二值参考图由像素点检测结果的0和1组成的01矩阵构成。步骤2，对所述二值参考图进行形态学滤波，得到目标区域。本实施例中，基于膨胀和腐蚀操作处理得到的二值参考图，使用大小为3×3的滑动窗口遍历矩阵中的每一个点，如果滑动窗口滑动过程中，窗口内值为1的像素个数小于预设阈值，则将当前窗口内所有值为1的点设置为值为0。其中，f代表二维图像，B是一族根据需要设定的几何结构二进制元素，为膨胀算子，Θ为腐蚀算子。膨胀和腐蚀操作可以剔除孤立点，填充中空区域，进而得到目标区域。步骤3，对所述目标区域中的连通区域进行分类。本实施例中，目标区域中根据1和0的分布，构成数个互补重叠的连通区域，定义测量标准，对连通区域进行分类。本实施例中，将连通区域分为两类。设Di,j为连通区域i和j之间的距离，Si为连通区域i的面积，ST为结合杂波分布得到的面积阈值，此处根据实验图像及经验设为图像面积的1/10。首先，计算每一个感兴趣区域的面积S，然后将其与结合杂波分布得到的面积阈值ST进行大小比较，当Si＞ST时，连通区域i被分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于CFAR的精确溢油检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，确定全局阈值，得到二值参考图；步骤2，对所述二值参考图进行形态学滤波，得到目标区域；步骤3，对所述目标区域中的连通区域进行分类；步骤4，设置滑窗尺寸，不同种类连通区域适配不同自适应尺寸的滑窗；步骤5，计算CFAR检测器局部阈值，比较连通区域内每个像素点与所述局部阈值的大小，根据比较结果得到目标像素；步骤6，对所有连通区域进行检测，生成结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于CFAR的精确溢油检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，确定全局阈值，得到二值参考图；步骤2，对所述二值参考图进行形态学滤波，得到目标区域；步骤3，对所述目标区域中的连通区域进行分类；步骤4，设置滑窗尺寸，不同种类连通区域适配不同自适应尺寸的滑窗；步骤5，计算CFAR检测器局部阈值，比较连通区域内每个像素点与所述局部阈值的大小，根据比较结果得到目标像素；步骤6，对所有连通区域进行检测，生成结果。2.如权利要求1所述的基于CFAR的精确溢油检测方法，其特征在于，所述步骤1包括以下流程：步骤11，获取图像；步骤12，确定全局阈值；步骤13，根据比较所述全局阈值和所述图像中所有像素值大小的结果，得到二值参考图。3.如权利要求2所述的基于CFAR的精确溢油检测方法，其特征在于，步骤13包括以下步骤：步骤131，比较所述全局阈值与像素值的大小；步骤132，若像素值小于所述全局阈值，则设置像素值为1；步骤133，若像素值不小于所述全局阈值，则设置像素值为0；步骤134，对所述图像中所有像素...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄钰林，张倩，秦靖翔，霍伟博，裴季方，杨建宇，武俊杰，张寅，李文超，杨海光，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51