基于相位线性度和功率的海陆噪声场景分割方法技术

本发明专利技术公开了一种基于相位线性度和功率的海陆噪声场景分割方法，其方法步骤是：(1)获取回波序列；(2)建立距离‑波位坐标系；(3)选取距离‑波位点；(4)计算相位线性度矩阵；(5)将相位线性度矩阵转化为灰度图像；(7)产生二值图像；(8)海陆二元分割；(9)计算每个距离波位点的功率值；(10)标记噪声区；(11)海陆噪声场景粗分割；(12)形态学滤波,得到海陆噪声场景分割图像。本发明专利技术以功率与相位线性度作为测度，充分体现了在运动或静止相参体制平台下地杂波、海杂波、噪声区之间的差异性，对海陆噪声场景进行分割，获得了更准确的结果。

【技术实现步骤摘要】
基于相位线性度和功率的海陆噪声场景分割方法
本专利技术属于通信
，更进一步涉及雷达信号处理
中的一种基于相位线性度和功率的海陆噪声场景分割方法。本专利技术可用于对机载雷达获取的回波数据进行转化，对转换后的图像中含有的海洋区域、陆地区域、噪声区域进行场景分割。
技术介绍
机载雷达对海探测扫描时，由于扫描场景复杂且覆盖面积很广，雷达接收到的反射回波中经常掺杂了海杂波、近岸杂波、地杂波、岛礁杂波等多样的杂波，以及功率很高的的噪声占优区，严重影响着海杂波背景下的目标检测，复杂的杂波场景和杂波特性构成了海面目标检测的主要障碍。因此，在进行海杂波背景下的目标检测之前，必须对海陆噪声场景分割进行预处理。通过海陆噪声场景分割将地杂波、岛礁回波和噪声区从雷达杂波中分离出去，在目标检测的过程中将地杂波、岛礁回波和噪声区排除，减少了地杂波、岛礁回波和噪声区对海杂波背景下的目标检测的影响。海陆噪声场景分割结果的质量好坏将直接影响海杂波背景下的目标检测性能。与传统的图像分割方法不同，雷达杂波场景的分割包括了将雷达数据转化成灰度图像和灰度图像分割两部分。雷达对海扫描探测时，接收机接收到的海杂波会随着海面环境、雷达工作频率、天线视角等多方面因素的变化表现出显著的非平稳、非高斯特性，其峰值也会随着时间不断地发生变化。而雷达回波数据中的海杂波、地杂波和噪声区域呈现出不同的特点，这种海陆噪声场景分割往往是高计算代价的，难以满足实时海陆噪声场景分割的要求。河海大学在其拥有的专利技术“基于FCM的分块自适应图像分割方法”(专利申请号201310726876，授权公告号CN103761726B)中提出了一种基于FCM的分块自适应图像分割方法。该方法分别采用邻域平均法对待分割图像进行处理后，再利用基于FCM图像分割方法进行分割和基于标准FCM图像分割方法对待分割图像进行分割，对结果图进行分块处理，对图像区域块编号并计算每个图像区域块的方差，比较两幅分割图上相同位置的图像块方差，选择方差较小的图像块作为最后的分割结果。该方法充分考虑了待分割图像的灰度信息和空间信息，并对待分割图像分块自适应选择分块方法，提高了图像的分割质量，但是，该方法仍然存在的不足之处是，分割结果不理想，对于图像中的噪声区域容易产生误分割。北京航空航天大学在其拥有的专利技术“一种基于小波变换和OTSU阈值的SAR图像海陆分割方法”(专利申请号201210536981.2，授权公告号CN102968798B)中提出了一种基于小波变换和OTSU阈值的SAR图像海陆分割方法。该方法利用小波变换的噪声平滑特性抑制SAR图像中的斑噪，进而采用一种非监督、最优化阈值的OTSU阈值方法粗略分割出陆地区域，并基于小波变换的多尺度分析特性，将各尺度下的检测结果进行合并，最后通过自动化的后续处理和边缘跟踪得到最终的SAR图像海陆分割结果。该方法综合利用了小波变换的斑噪抑制、多尺度分析功能和OTSU阈值算法的自适应和非监督的特性，在高分辨率SAR图像的适用性方面均有很大程度的提高。但是，该方法仍然存在的不足之处是，由于该方法对噪声比较敏感，导致该方法的鲁棒性较差，图像分割结果不均匀。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对上述已有技术的不足，提出一种基于相位线性度和功率的海陆噪声场景分割方法。实现本专利技术目的的思路是，首先，将雷达接收含有海陆噪声场景的距离波位脉冲三维回波序列转化为灰度图像，建立一个距离-波位坐标系，提取距离-波位坐标系中所有的点；其次，计算每个距离-波位点的相位线性度值，得到相位线性度矩阵，将矩阵转化为灰度图像，利用最大类间方差法得到阈值分割后的二值图像，采用5*5结构元素对二值图像进行形态学滤波，得到海陆二元分割图像；然后，计算每个距离波位点的功率值，通过估计噪声平均功率得到最佳功率阈值，以最佳功率阈值对功率灰度图像的像素值进行判定，标记噪声区；最后，将海陆二元分割结果与标记的噪声区融合，得到海陆噪声场景粗分割结果，使用形态学滤波序贯组合对粗分割结果进行处理，得到最终的海陆噪声场景分割结果。为了实现上述目的，本专利技术的具体实现步骤如下：(1)获取回波序列：雷达接收含有海陆噪声场景的距离波位脉冲三维回波序列；(2)建立距离波位坐标系：(2a)计算回波序列中每个距离波位分辨单元每个脉冲的幅度；(2b)对每个距离波位分辨单元所有脉冲的幅度结果求和后取平均值，得到每个距离波位分辨单元的平均幅度；(2c)将所有距离波位分辨单元的平均幅度组成大小为M×L的灰度图像，其中，M表示三维回波序列中距离维的距离总数，L表示三维回波序列中波位维的波位总数；(2d)以灰度图像的距离方向为纵轴，波位方向为横轴，建立一个距离波位坐标系；选取距离波位点：从距离波位坐标系中任选一个未选取过的距离波位点；(4)利用相位线性度值公式，计算所选距离波位点的相位线性度值；(5)判断是否选取完坐标系中所有的距离波位点，若是，则执行步骤(6)；否则，执行步骤(3)；(6)利用编程软件，将相位线性度值矩阵转化为灰度图像：在matlab2014a中使用mat2gray语句将矩阵转化为灰度图像；(7)产生二值灰度图像：(7a)利用最大类间方差法，从灰度图像中获取最佳阈值；(7b)将灰度图像中像素值大于最佳阈值的所有像素点置为1；(7c)将灰度图像中像素值小于等于最佳阈值的所有像素点置为0；(7d)由灰度图像中所有置0置1后的像素点组成二值灰度图像；(8)产生海陆二元分割图像：采用5*5结构元素，对二值灰度图像进行形态学滤波，得到海陆杂波场景二元分割图像；(9)计算每个距离波位点的功率值：(9a)在三维回波序列中分别选取30*30的样本窗和10*10的估计窗，估计窗与样本窗的中心重合，样本窗沿着距离维从左到右，波位维从上到下的顺序对三维回波序列进行联合滑动扫描；(9b)利用功率值公式，计算联合滑动扫描中每一个样本窗内的每个距离波位点的功率；(9c)利用平均功率值公式，计算联合滑动扫描中每一个样本窗内的所有距离波位点的平均功率；(9d)将联合滑动扫描中每一个样本窗的平均功率，赋值给同一次联合滑动扫描的估计窗中每个距离波位点的功率；(10)标记噪声区：(10a)取三维回波序列中所有距离波位点的平均功率的1.5倍，作为最佳功率阈值；(10b)将三维回波序列中功率值大于最佳功率阈值的所有距离波位点，均标记为杂波区；(10c)将三维回波序列中功率值小于等于最佳功率阈值的所有距离波位点，均标记为噪声区；(11)海陆噪声场景粗分割：将海陆二元分割图像中的地杂波区域置为2，噪声区域置为1，海杂波区域置为0，由海陆二元分割图像中所有置0置1置2后的像素点组成海陆噪声场景粗分割图像；(12)产生海陆噪声场景分割图像：(12a)采用3*3结构元素，对粗分割图像进行先闭后开的形态学滤波；(12b)采用10*10结构元素，对滤波后的图像进行先开后闭的形态学滤波，得到最终的海陆噪声场景分割图像。本专利技术与现有技术相比具有以下优点：第一，由于本专利技术在海陆噪声场景图像分割的过程中，采用了相位线性度和功率作为测度，充分体现了在运动或静止相参体制平台下地杂波、海杂波与噪声的差异性，克服了现有技术对于图像中的噪声区域容易产生误分割的不足，使得本专利技术提高了图像分割精度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于相位线性度和功率的海陆噪声场景分割方法，其特征在于，以相位线性度为测度得到海陆二元分割图像，以功率为测度标记噪声区，融合海陆二元分割图像与标记的噪声区得到海陆噪声场景分割图像，该方法的步骤包括如下：(1)获取回波序列：雷达接收含有海陆噪声场景的距离波位脉冲三维回波序列；(2)建立距离波位坐标系：(2a)计算三维回波序列中每个距离波位分辨单元每个脉冲的幅度；(2b)对每个距离波位分辨单元所有脉冲的幅度结果求和后取平均值，得到每个距离波位分辨单元的平均幅度；(2c)将所有距离波位分辨单元的平均幅度组成大小为M×L的灰度图像，其中，M表示三维回波序列中距离维的距离总数，L表示三维回波序列中波位维的波位总数；(2d)以灰度图像的距离方向为纵轴，波位方向为横轴，建立一个距离波位坐标系；(3)选取距离波位点：从距离波位坐标系中任选一个未选取过的距离波位点；(4)利用相位线性度值公式，计算所选距离波位点的相位线性度值；(5)判断是否选取完坐标系中所有的距离波位点，若是，则执行步骤(6)；否则，执行步骤(3)；(6)利用编程软件，将相位线性度值矩阵转化为灰度图像：(7)产生二值灰度图像：(7a)利用最大类间方差法，从灰度图像中获取最佳阈值；(7b)将灰度图像中像素值大于最佳阈值的所有像素点置为1；(7c)将灰度图像中像素值小于等于最佳阈值的所有像素点置为0；(7d)由灰度图像中所有置0置1后的像素点组成二值灰度图像；(8)生成海陆二元分割图像：采用5*5结构元素，对二值灰度图像进行形态学滤波，得到以相位线性度为测度的海陆二元分割图像；(9)计算每个距离波位点的功率值：(9a)在三维回波序列中分别选取30*30的样本窗和10*10的估计窗，估计窗与样本窗的中心重合，样本窗沿着距离维从左到右，波位维从上到下的顺序对三维回波序列进行联合滑动扫描；(9b)利用功率值公式，计算联合滑动扫描中每一个样本窗内的每个距离波位点的功率；(9c)利用平均功率值公式，计算联合滑动扫描中每一个样本窗内的所有距离波位点的平均功率；(9d)将联合滑动扫描中每一个样本窗的平均功率，赋值给同一次联合滑动扫描的估计窗中每个距离波位点的功率；(10)标记噪声区：(10a)取三维回波序列中所有距离波位点的平均功率的1.5倍，作为最佳功率阈值；(10b)将三维回波序列中功率值大于最佳功率阈值的所有距离波位点，均标记为杂波区；(10c)将三维回波序列中功率值小于等于最佳功率阈值的所有距离波位点，均标记为噪声区；(11)对海陆噪声场景进行粗分割：将海陆二元分割图像中的地杂波区域置为2，噪声区域置为1，海杂波区域置为0，由海陆二元分割图像中所有置0置1置2后的像素点组成粗分割图像，得到以相位线性度为测度的海陆二元分割图像和以功率为测度标记的噪声区融合后的海陆噪声场景粗分割图像；(12)生成海陆噪声场景分割图像：(12a)采用3*3结构元素，对粗分割图像进行先闭后开的形态学滤波；(12b)采用10*10结构元素，对滤波后的图像进行先开后闭的形态学滤波，得到最终的海陆噪声场景分割图像。...

【技术特征摘要】
1.一种基于相位线性度和功率的海陆噪声场景分割方法，其特征在于，以相位线性度为测度得到海陆二元分割图像，以功率为测度标记噪声区，融合海陆二元分割图像与标记的噪声区得到海陆噪声场景分割图像，该方法的步骤包括如下：(1)获取回波序列：雷达接收含有海陆噪声场景的距离波位脉冲三维回波序列；(2)建立距离波位坐标系：(2a)计算三维回波序列中每个距离波位分辨单元每个脉冲的幅度；(2b)对每个距离波位分辨单元所有脉冲的幅度结果求和后取平均值，得到每个距离波位分辨单元的平均幅度；(2c)将所有距离波位分辨单元的平均幅度组成大小为M×L的灰度图像，其中，M表示三维回波序列中距离维的距离总数，L表示三维回波序列中波位维的波位总数；(2d)以灰度图像的距离方向为纵轴，波位方向为横轴，建立一个距离波位坐标系；(3)选取距离波位点：从距离波位坐标系中任选一个未选取过的距离波位点；(4)利用相位线性度值公式，计算所选距离波位点的相位线性度值；(5)判断是否选取完坐标系中所有的距离波位点，若是，则执行步骤(6)；否则，执行步骤(3)；(6)利用编程软件，将相位线性度值矩阵转化为灰度图像：(7)产生二值灰度图像：(7a)利用最大类间方差法，从灰度图像中获取最佳阈值；(7b)将灰度图像中像素值大于最佳阈值的所有像素点置为1；(7c)将灰度图像中像素值小于等于最佳阈值的所有像素点置为0；(7d)由灰度图像中所有置0置1后的像素点组成二值灰度图像；(8)生成海陆二元分割图像：采用5*5结构元素，对二值灰度图像进行形态学滤波，得到以相位线性度为测度的海陆二元分割图像；(9)计算每个距离波位点的功率值：(9a)在三维回波序列中分别选取30*30的样本窗和10*10的估计窗，估计窗与样本窗的中心重合，样本窗沿着距离维从左到右，波位维从上到下的顺序对三维回波序列进行联合滑动扫描；(9b)利用功率值公式，计算联合滑动扫描中每一个样本窗内的每个距离波位点的功率；(9c)利用平均功率值公式，计算联合滑动扫描中每一个样本窗内的所有距离波位点的平均功率；(9d)将联合滑动扫描中每一个样本窗的平均功率，赋值给同一次联合滑动扫描的估计窗中每个距离波位点的功率；(10)标记噪声区：(10a)取三维回波序列中所有距离波位点的平均功率的1.5倍，作为最佳功率阈值；(10b)将三维回波序列中功率值大于最佳功率阈值的所有距离波位点，均标记为杂波区；(10c)将三维回波序列中功率值小于等于最佳功率阈值的所有距离波位点，均标记为噪声区；(11)对海陆噪声场景进行粗分割：将海陆二元分割图像中的地杂波区域置为2，噪声区域置为1，海杂波区域置为0，由海陆二元分割图像中所有置0置1置2后的像素点组成粗分割图像，得到以相位线性度为测度的海陆二元分割图像和以功率为测度标记的噪声区融合后的海陆噪声场景粗分割图像；(12)生成海陆噪声场景分割图像：(12a)采用3*3结构元素，对粗分割图像进行先闭后开的形态学滤波；(12b)采用10*10结构元素，对滤波后的图像进行先开后闭的形态学滤波，得到最终的海陆噪声场景分割图像。2.根据权利要求1所述的基于相位线性度和功率的海陆噪声场景分割方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：水鹏朗，梁寒，史利香，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61