一种舰船目标的检测方法技术

本发明专利技术属于雷达信号处理技术领域，公开了一种舰船目标的检测方法，根据舰船目标和海面在后向散射强度上的巨大差异这个特征，可以利用SAR图像中两者幅度的差异特征，将海面上的舰船进行高效的识别。但是在实际处理中，陆地上的港口目标以及沿海附近城区的强散射点会影响到舰船目标的检测，因此在处理之前，利用模板匹配的方法，先对海陆区域进行彻底的分离，之后对单纯的海面和舰船，通过门限的设置，将有效地识别出舰船目标。

A detection method for ship target

The invention belongs to the technical field of radar signal processing, and discloses a method for detection of ship targets, according to the ship and the sea in the backward scattering intensity of the huge difference of this feature, can use both the magnitude of difference in SAR image features, the surface ships for efficient recognition. But in the actual processing, strong scattering points on the land near the city of port and coastal targets will affect the detection of ship targets, so before the treatment, using the template matching method, first a thorough separation of the sea area, then to the pure sea and ship, the threshold setting, will effectively identify ship targets.

【技术实现步骤摘要】
一种舰船目标的检测方法
本专利技术属于雷达信号处理
，尤其涉及一种舰船目标的检测方法。
技术介绍
星载SAR是从空间对地观测的一种有效手段，具有全天时、全天候、多波段及高分辨率的优点，可以详细、准确地测绘地形、地貌，获取地球表面的信息，最终生成目标场景的高分辨地图。地球有百分之七十的区域由海洋覆盖，海域的广袤区域使得星载SAR这一高效对地测绘的工具大显身手。作为一种自带辐射源的主动遥感技术，SAR图像以其独特的优势和光学图像相辅相成，在黑夜以及云雨雾等恶劣天气条件下，完美的弥补光学图像的不足，可以有效的进行对地的观测。目前常用的星载SAR图像舰船目标检测方法有：基于边缘信息的检测方法和基于港口的先验信息的检测方法等。对于遥感影像中的海上舰船目标，由于其背景基本上是以海面为主的自然场景，与舰船目标在灰度、纹理等特征上差别比较明显，因此基于边缘检测的方法取得了较好的分割效果。但是对于停靠在港口附近的舰船，由于背景不再是单一的海面场景，还有大量人造目标，尤其是码头，它与舰船的灰度特征差异不大，基于边缘信息检测的方法无法将码头与舰船目标区分开，导致虚警概率升高。基于港口的先验信息的检测方法将港口轮廓以模板的方式预先存储起来，通过地理坐标匹配后，将港口区域分离出去，然后在海面背景下进行后续的目标检测，该方法有效地克服了舰船与码头难以区分的困难。然而，如果港口的地理坐标精度过低或港口布局微变将导致模板局部失准，将导致舰船目标的可检测概率降低。
技术实现思路
针对上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种舰船目标的检测方法，能够对海面上的舰船目标进行高效检测。星载SAR下传的雷达回波数据经过成像算法处理可以得到SAR图像。不同于光学图像那么便于人眼识别，SAR图像中每一个像素点反映的场景中目标的后向散射强度，是一幅根据幅度大小进行显示的灰度图像。根据舰船目标和海面在后向散射强度上的巨大差异这个特征，可以利用SAR图像中两者幅度的差异特征，将海面上的舰船进行高效的识别。但是在实际处理中，陆地上的港口目标以及沿海附近城区的强散射点会影响到舰船目标的检测，因此在处理之前，利用模板匹配的方法，先对海陆区域进行彻底的分离，之后对单纯的海面和舰船，通过门限的设置，将有效地识别出舰船目标。通过这一过程，SAR图像中几十数百的舰船目标可以进行高效的检测，然后用户可以根据自己的需求，对感兴趣的区域里面的舰船目标进行观测，大大提高了工作效率。为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案予以实现。一种舰船目标的检测方法，所述方法包括如下步骤：步骤1，获取多个历史海域SAR图像和多个历史舰船SAR图像，每个历史海域SAR图像是指星载SAR雷达对纯海域场景的海域幅度成像结果，每个历史舰船SAR图像是指星载SAR雷达对海域上存在舰船目标场景的舰船幅度成像结果；步骤2，统计多个海域幅度成像结果，得到多个历史海域SAR图像中海域的幅度范围[a1，a2]；统计多个舰船幅度成像结果，得到多个历史舰船SAR图像中舰船目标的幅度范围[b1，b2]；其中，a2＜b1；步骤3，获取当前舰船SAR图像以及当前舰船SAR图像对应的SAR图像幅度矩阵；设置第一检测门限为c1，且c1＝b1；设置与当前舰船SAR图像大小相等的第一标记矩阵，以及与当前舰船SAR图像大小相等的有效性矩阵，初始化所述第一标记矩阵、所述有效性矩阵为全零矩阵；步骤4，根据所述SAR图像幅度矩阵、所述第一检测门限，在所述第一标记矩阵、所述有效性矩阵中标记强散射点；步骤5，设置第二检测门限为c2，且c2∈[a2，b1)；设置与当前舰船SAR图像大小相等的第二标记矩阵，初始化所述第二标记矩阵为全零矩阵；步骤6，根据所述SAR图像幅度矩阵、所述第二检测门限，在所述第二标记矩阵中标记强散射点和弱散射点；步骤7，剔除所述第二标记矩阵中的所有强散射点；步骤8，剔除所述第一标记矩阵中的孤立强散射点；并从所述第一标记矩阵中筛选出属于舰船目标的强散射点；步骤9，根据所述筛选出的强目标点确定舰船目标的个数，以及每个舰船目标的分布范围，从而得到舰船目标的检测结果。本专利技术技术方案的特点和进一步的改进为：(1)步骤2中，所述多个历史海域SAR图像中海域的幅度范围为[0，50]；所述多个历史舰船SAR图像中舰船目标对应的像素点的幅度范围为[150，1000]。(2)步骤4具体包括：遍历所述SAR图像幅度矩阵，判断SAR图像幅度矩阵中每个元素与第一检测门限的大小；若SAR图像幅度矩阵中某个元素的值大于所述第一检测门限，则将所述第一标记矩阵中对应SAR图像幅度矩阵该元素位置的元素置为1，并将所述有效性矩阵中对应SAR图像幅度矩阵该元素位置的元素置为1，其中，标记为1的元素对应强散射点。(3)步骤5中，设置第二检测门限为c2，且c2∈[51，150)。(4)步骤6具体包括：遍历所述SAR图像幅度矩阵，判断SAR图像幅度矩阵中每个元素与第二检测门限的大小；若SAR图像幅度矩阵中某个元素的值大于所述第二检测门限，则将所述第二标记矩阵中对应SAR图像幅度矩阵该元素位置的元素置为1，其中，标记为1的元素为强散射点和弱散射点的总和。(5)步骤7具体包括：比较第一标记矩阵的元素与第二标记矩阵的元素，将第二标记矩阵中对应第一标记矩阵中元素为1的元素位置的值置为0，从而剔除所述第二标记矩阵中的所有强散射点。(6)步骤8中，剔除所述第一标记矩阵中的孤立强散射点，具体包括：设SAR图像的分辨率为f，根据SAR图像的分辨率设置遍历窗口的边长大小，所述遍历窗口的边长大小在20/f至30/f的范围内，采用所述遍历窗口遍历所述第一标记矩阵中的所有元素，若所述遍历窗口内值为1的元素个数小于或者等于2，则将所述遍历窗口内对应的第一标记矩阵的元素的值置为0，从而剔除所述第一标记矩阵中的孤立强散射点。(7)步骤8中，从所述第一标记矩阵中筛选出属于舰船目标的强散射点，具体包括：记剔除所述第一标记矩阵中的孤立强散射点后第一标记矩阵中剩余的强散射点为实际强散射点；设SAR图像的分辨率为f，根据SAR图像的分辨率设置第一窗口的边长大小和第二窗口的边长大小，其中第一窗口的边长大小大于第二窗口的边长大小；且第一窗口的边长大小在25×f至30×f的范围内，第二窗口的边长大小在L-20至L-10的范围内，L表示第一窗口的边长；将所述第一窗口和所述第二窗口置于以某一实际强散射点为中心的位置，判断所述第一窗口和所述第二窗口之间的环形区域内是否有弱散射点；判断所述第一窗口和所述第二窗口之间的环形区域内是否有弱散射点具体为：若所述环形区域对应于所述第二标记矩阵中的区域存在为1的元素，则该实际强散射点不属于舰船目标的强散射点(即该实际强散射点为弱散射点)，将该实际强散射点对应的第一标记矩阵的元素置为0，并将该实际强散射点对应的有效性矩阵的元素置为0，从而得到第一标记矩阵中标记为1的属于舰船目标的强散射点。(8)步骤9具体包括如下子步骤：(a)设置舰船目标个数变量，其初始值为0；(b)遍历所述第一标记矩阵，对于所述第一标记矩阵中元素为1的位置，如果有效性矩阵中该位置对应的元素也为1，则将舰船目标个数变量的值加1；(c)以所述第一标记矩阵中元素为1的元素对应的强散射点为起点，在预设范围本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种舰船目标的检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，获取多个历史海域SAR图像和多个历史舰船SAR图像，每个历史海域SAR图像是指星载SAR雷达对纯海域场景的海域幅度成像结果，每个历史舰船SAR图像是指星载SAR雷达对海域上存在舰船目标场景的舰船幅度成像结果；步骤2，统计多个海域幅度成像结果，得到多个历史海域SAR图像中海域的幅度范围[a1，a2]；统计多个舰船幅度成像结果，得到多个历史舰船SAR图像中舰船目标的幅度范围[b1，b2]；其中，a2＜b1；步骤3，获取当前舰船SAR图像以及当前舰船SAR图像对应的SAR图像幅度矩阵；设置第一检测门限为c1，且c1＝b1；设置与当前舰船SAR图像大小相等的第一标记矩阵，以及与当前舰船SAR图像大小相等的有效性矩阵，初始化所述第一标记矩阵、所述有效性矩阵为全零矩阵；步骤4，根据所述SAR图像幅度矩阵、所述第一检测门限，在所述第一标记矩阵、所述有效性矩阵中标记强散射点；步骤5，设置第二检测门限为c2，且c2∈[a2，b1)；设置与当前舰船SAR图像大小相等的第二标记矩阵，初始化所述第二标记矩阵为全零矩阵；步骤6，根据所述SAR图像幅度矩阵、所述第二检测门限，在所述第二标记矩阵中标记强散射点和弱散射点；步骤7，剔除所述第二标记矩阵中的所有强散射点；步骤8，剔除所述第一标记矩阵中的孤立强散射点；并从所述第一标记矩阵中筛选出属于舰船目标的强散射点；步骤9，根据所述筛选出的属于舰船目标的强散射点确定舰船目标的个数，以及每个舰船目标的分布范围，从而得到舰船目标的检测结果。...

【技术特征摘要】
1.一种舰船目标的检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1，获取多个历史海域SAR图像和多个历史舰船SAR图像，每个历史海域SAR图像是指星载SAR雷达对纯海域场景的海域幅度成像结果，每个历史舰船SAR图像是指星载SAR雷达对海域上存在舰船目标场景的舰船幅度成像结果；步骤2，统计多个海域幅度成像结果，得到多个历史海域SAR图像中海域的幅度范围[a1，a2]；统计多个舰船幅度成像结果，得到多个历史舰船SAR图像中舰船目标的幅度范围[b1，b2]；其中，a2＜b1；步骤3，获取当前舰船SAR图像以及当前舰船SAR图像对应的SAR图像幅度矩阵；设置第一检测门限为c1，且c1＝b1；设置与当前舰船SAR图像大小相等的第一标记矩阵，以及与当前舰船SAR图像大小相等的有效性矩阵，初始化所述第一标记矩阵、所述有效性矩阵为全零矩阵；步骤4，根据所述SAR图像幅度矩阵、所述第一检测门限，在所述第一标记矩阵、所述有效性矩阵中标记强散射点；步骤5，设置第二检测门限为c2，且c2∈[a2，b1)；设置与当前舰船SAR图像大小相等的第二标记矩阵，初始化所述第二标记矩阵为全零矩阵；步骤6，根据所述SAR图像幅度矩阵、所述第二检测门限，在所述第二标记矩阵中标记强散射点和弱散射点；步骤7，剔除所述第二标记矩阵中的所有强散射点；步骤8，剔除所述第一标记矩阵中的孤立强散射点；并从所述第一标记矩阵中筛选出属于舰船目标的强散射点；步骤9，根据所述筛选出的属于舰船目标的强散射点确定舰船目标的个数，以及每个舰船目标的分布范围，从而得到舰船目标的检测结果。2.根据权利要求1所述的一种舰船目标的检测方法，其特征在于，步骤2中，所述多个历史海域SAR图像中海域的幅度范围为[0，50]；所述多个历史舰船SAR图像中舰船目标的幅度范围为[150，1000]。3.根据权利要求1所述的一种舰船目标的检测方法，其特征在于，步骤4具体包括：遍历所述SAR图像幅度矩阵，判断SAR图像幅度矩阵中每个元素与第一检测门限的大小；若SAR图像幅度矩阵中某个元素的值大于所述第一检测门限，则将所述第一标记矩阵中对应SAR图像幅度矩阵该元素位置的元素置为1，并将所述有效性矩阵中对应SAR图像幅度矩阵该元素位置的元素置为1，其中，标记为1的元素对应强散射点。4.根据权利要求1所述的一种舰船目标的检测方法，其特征在于，步骤5中，设置第二检测门限为c2，且c2∈[51，150)。5.根据权利要求1所述的一种舰船目标的检测方法，其特征在于，步骤6具体包括：遍历所述SAR图像幅度矩阵，判断SAR图像幅度矩阵中每个元素与第二检测门限的大小；若SAR图像幅度矩阵中某个元素的值大于所述第二检测门限，则将所述第二标记矩阵中对应SAR图像幅度矩阵该元素位置的元素置为1，其中，标记为1的元...

【专利技术属性】
技术研发人员：李真芳，邢超，田锋，毛琴，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西,61