一种SAR图像舰船目标的精确定位与特征提取方法技术

本发明专利技术公开了一种SAR图像舰船目标的精确定位与特征提取方法，用图像灰度直方图均衡化增强图像，用基于NSCT的自适应去噪算法去除噪声，用多尺度OTSU阈值分割方法，去除海面杂波的影响，经滤波与形态学操作，获得完整的舰船目标区域，减少背景地物弱反射产生的虚警区域，设计针对小目标的网络结构，分别计算舰船的几何特征、形状特征、边缘特征和散射特征，更加精确的检测与识别舰船目标。加精确的检测与识别舰船目标。加精确的检测与识别舰船目标。

【技术实现步骤摘要】
一种SAR图像舰船目标的精确定位与特征提取方法


[0001]本专利技术属于图像
，具体涉及一种目标探测技术。

技术介绍

[0002]《SCALE
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TRANSFERRABLE PYRAMID NETWORK FOR MULTI
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SCALE SHIP DETECTION IN SAR IMAGES》公开了一种基于尺度转换金字塔网络模型的SAR图像舰船检测算法，用于多尺度SAR舰船目标检测。模型提出尺度转换网络层，通过横向连接和稠密连接，将卷积特征从上至下连接起来。稠密尺度转换连接提升并融合不同分辨率的特征，充分利用卷积特征不同通道内的特征信息，在多尺度SAR舰船目标检测有良好的表现。
[0003]星载SAR成像幅宽很宽，分辨率不够高，导致海面舰船的SAR图像区域有限，降低舰船目标识别精度。
[0004]《JOINT CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR SMALL
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SCALE SHIP CLASSIFICATION IN SAR IMAGE本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种SAR图像舰船目标的精确定位与特征提取方法，其特征在于，包括：增强图像，去除噪声，用多尺度OTSU阈值分割方法，分割并提取SAR图像舰船目标，经滤波与形态学膨胀操作，获得完整的舰船目标区域，减少背景地物弱反射产生的虚警区域，分别计算舰船的几何特征、形状特征、边缘特征和散射特征。2.根据权利要求1所述的SAR图像舰船目标的精确定位与特征提取方法，其特征在于，所述增强图像，包括：用图像灰度直方图均衡化，提升SAR图像的亮度与对比度，增强图像的细节纹理信息。3.根据权利要求1所述的SAR图像舰船目标的精确定位与特征提取方法，其特征在于，所述去除噪声，包括：用基于NSCT的自适应去噪算法，预处理SAR图像，去除相干斑噪声，保留图像的细节纹理信息。4.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢聪，郝明，郭杰，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第十四研究所，
类型：发明
国别省市：