一种基于线基元聚合的合成孔径雷达机场检测方法技术

本发明专利技术属于雷达遥感应用技术领域，具体的说是涉及一种基于线基元聚合的合成孔径雷达机场检测方法。本发明专利技术改进了线基元检测器(Line Segment Detector,LSD)，使之适用于SAR图像线基元检测；在此基础上进行广度优先搜索聚合线基元得到机场支持区域；使用所提出的选择性非负极大值抑制从机场支持区域得到潜在机场区域；最后使用虚警控制和显著性分析得到最终的机场区域。本发明专利技术通过线基元聚合和显著性分析获得了更好的检测性能，同时提高了检测效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于线基元聚合的合成孔径雷达机场检测方法
个本专利技术属于雷达遥感应用
，具体的说是涉及一种基于线基元聚合的合成孔径雷达机场检测方法。
技术介绍
合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar，SAR)具有全天时、全天候等特点，是一种重要的对地观测手段。SAR目标检测是利用SAR图像定位目标位置，在战场侦察、精确打击等军事领域有明确的应用需求，是提升SAR传感器信息感知能力、实现SAR技术应用的关键技术之一。其中，由于机场在军事中是极其重要的战略目标，所以SAR机场目标的检测对于军事打击和侦查是很重要的技术手段。目前SAR机场检测方法主要分为基于线基元的方法和基于视觉注意的方法两大类。基于线基元的方法利用了机场中的跑道边缘多为平行的长直线段的先验知识，一般步骤都是在线基元检测的基础上，设定一系列条件将线基元连接为长而直的线段，以此为依据定位机场。该类方法中用到的线基元检测方法多未考虑到SAR图像固有的乘性相干斑噪声，并且该类方法在连接线基元时需要考虑诸多条件，极易造成连接不准确而产生虚警。近年来，计算机视觉领域在解决自然场景图像的目标检测问题时提出了视觉注意方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于线基元聚合的合成孔径雷达机场检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、使用合成孔径雷达获取目标区域图像；S2、采用SAR‑LSD算法对步骤S1获得的图像进行线基元检测：定义I(x,y)是位于(x,y)处的像素的灰度值，gx和gy分别是(x,y)处x和y轴方向的梯度分量，O(x,y)是(x,y)处梯度与水平线的角度，考虑SAR图像相干斑噪声是乘性的，所述SAR‑LSD算法是将LSD算法中的梯度计算方法改为：

【技术特征摘要】
1.一种基于线基元聚合的合成孔径雷达机场检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、使用合成孔径雷达获取目标区域图像；S2、采用SAR-LSD算法对步骤S1获得的图像进行线基元检测：定义I(x,y)是位于(x,y)处的像素的灰度值，gx和gy分别是(x,y)处x和y轴方向的梯度分量，O(x,y)是(x,y)处梯度与水平线的角度，考虑SAR图像相干斑噪声是乘性的，所述SAR-LSD算法是将LSD算法中的梯度计算方法改为：其中，arctan(·)是反正切函数；通过上述的SAR-LSD算法获得线基元集合，包括线基元的端点坐标和宽度信息；S3、对获得的线基元进行广度优先搜索，聚合线基元，获得机场支持区域集合B；S4、对获得的机场支持区域集合进行选择性非负极大值抑制，得到潜在机场区域集合，具体包括：S41、对于集合B内的每一对机场支持区域bi和bj,计算其重叠率Ov(bi,bj)：其中，bi∩bj是bi和bj相交区域，min(·)是求取最小值函数，area(·)是求取区域面积函数；如果Ov(bi,bj)大于预设的阈值Tho，则bi和bj合并为一个机场支持区域，更新集合B；S42、对集合B内的每一对机场支持区域bi和bj，如果满足如下条件：则合并bi和bj，更新集合B，最终得到潜在机场区域集合PB；其中Ths是预设相似性阈值，相似性Si(bi,bj)定义如下：Si(bi,bj)＝Sh(bi,bj)*Sd(bi,bj)其中，直方图相似性Sh(bi,bj)和距离相似性Sd(bi,bj)定义如下：其中，是区域bi的直方图的第k个直条，N为直方图直条总数，bboxij是区域bi和bj合并后区域的外接矩形框；S5、对潜在机场区域集合PB进行虚警控制，具体包括：S51、对集合PB内的每一个潜...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹宗杰，刘能源，崔宗勇，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川,51