一种SAR图像相干斑滤波和目标检测一体化方法和装置制造方法及图纸

技术编号:23162561 阅读:31 留言:0更新日期:2020-01-21 22:08
本申请涉及一种SAR图像相干斑滤波和目标检测一体化方法和装置。所述方法包括:获取SAR图像,根据所述SAR图像中像素点对应的n×n邻域,提取至少4个n维矢量,根据所述n维矢量,构造对应的协方差矩阵,根据至少4个所述协方差矩阵,取均值得到像素点的上下文协方差矩阵,根据上下文协方差矩阵,在像素点的预先设置的P×Q邻域内匹配与像素点相似的类似像素点,并建立类似像素点的像素集合,根据像素集合中类似像素的均值,进行相干斑滤波,根据像素集合中类似像素的个数,进行目标检测。采用本方法能够使得相干斑滤波和目标检测一体化进行。

An integrated method and device for SAR image speckle filtering and target detection

【技术实现步骤摘要】
一种SAR图像相干斑滤波和目标检测一体化方法和装置
本申请涉及合成孔径雷达(SAR)成像遥感
,特别是涉及一种SAR图像相干斑滤波和目标检测一体化方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
SAR是一种重要的对地观测成像系统,在目标检测等领域有着重要的应用价值。作为一种相干成像系统,SAR图像中存在明显的相干斑现象,这在一定程度上增加了SAR图像解译和应用的难度。在现有的SAR信息处理流程中,为避免相干斑现象对包括目标检测在内的后续应用的影响,相干斑滤波是必要的预处理过程。现有SAR信息处理流程中,相干斑滤波和目标检测通常是两个独立且相继的过程。相干斑滤波方法多种多样,基于不同方法滤波数据的目标检测方法性能有较大的差异。然而,实际目标检测应用中在理论上和实践上都缺少指导准则来选取合适的相干斑滤波方法,这在一定程度上限制了目标检测性能的优化与提高,是SAR信息处理过程中面临的问题。
技术实现思路
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高SAR图像相干斑滤波和目标检测性能的一体化方法、装置、计算机设备和存本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种SAR图像相干斑滤波和检测一体化方法,所述方法包括:/n获取SAR图像;/n根据所述SAR图像中像素点对应的n×n邻域,提取至少4个n维矢量;/n根据所述n维矢量,构造对应的协方差矩阵;/n根据至少4个所述协方差矩阵,取均值得到所述像素点的上下文协方差矩阵;/n根据所述上下文协方差矩阵,在所述像素点的预先设置的P×Q邻域内匹配与所述像素点相似的类似像素点,并建立所述类似像素点的像素集合;/n根据所述像素集合中类似像素的均值,进行相干斑滤波;/n根据所述像素集合中类似像素的个数,进行目标检测。/n

【技术特征摘要】
1.一种SAR图像相干斑滤波和检测一体化方法,所述方法包括:
获取SAR图像;
根据所述SAR图像中像素点对应的n×n邻域,提取至少4个n维矢量;
根据所述n维矢量,构造对应的协方差矩阵;
根据至少4个所述协方差矩阵,取均值得到所述像素点的上下文协方差矩阵;
根据所述上下文协方差矩阵,在所述像素点的预先设置的P×Q邻域内匹配与所述像素点相似的类似像素点,并建立所述类似像素点的像素集合;
根据所述像素集合中类似像素的均值,进行相干斑滤波;
根据所述像素集合中类似像素的个数,进行目标检测。


2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述SAR图像中像素点对应的n×n邻域,提取至少4个n维矢量,包括:
根据所述SAR图像中像素点对应的n×n邻域,以所述像素点为矢量中心,提取至少4个n维矢量。


3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述SAR图像中像素点对应的n×n邻域,提取至少4个n维矢量,包括:
根据所述SAR图像中像素点对应的n×n邻域,以所述像素点为矢量中心,分别提取水平方向n维矢量、垂直方向的n维矢量以及两条对角线的n维矢量。


4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法,根据所述上下文协方差矩阵,在所述像素点的预先设置的P×Q邻域内匹配与所述像素点相似的类似像素点,包括:
获取预先设置的匹配算法;所述匹配算法如下:
lnQij-pq=2nln2+ln|Xij|+ln|X(i+p)(j+q)|-2ln|Xij+X(i+p)(j+q)|
其中,n是矢量的维数,Xij表示所述像素点对应的所述上下文协方差矩阵;所述X(i+p)(j+q)表示预先设置的P×Q邻域中其他像素点对应的上下文协方差矩阵;所述lnQij-pq表示相似度参数,当Xij=X(i+p)(j+q)时,lnQij-pq=0;
根据所述匹配算法以及所述上下文协方差矩阵,在所述像素点的所述P×Q邻域内匹配与所述像素点相似的类似像素点。


5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述匹配算法以及所述上下文协方差...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈思伟王雪松肖顺平崔兴超符婷段颜翠
申请(专利权)人:中国人民解放军国防科技大学
类型:发明
国别省市:湖南;43

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1