【技术实现步骤摘要】
一种SAR图像边缘提取方法、系统及装置
[0001]本申请涉及图像边缘提取
，具体而言，涉及一种SAR图像边缘提取方法、系统及装置。
技术介绍
[0002]合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)图像上的信息主要是地物目标的后向散射形成的图像信息，SAR图像是地物目标对雷达波束的反映。与传统的光学图像相比，SAR图像的人眼视觉可读性较差，而且容易受到相干斑及诸如迎坡缩短等形变的影响，这使得SAR图像的信息处理非常困难，因此对SAR图像的解译在感知场景信息领域具有重要的应用价值。而在对SAR图像进行解译的过程中，对SAR图像的边缘进行提取是非常重要的一环。
[0003]目前对SAR图像的边缘提取方式一般是先计算目标像素点两侧的像素均值之比，之后通过对像素均值之比获取目标像素点两侧的合适区域作为SAR图像的边缘，SAR图像的边缘是目标像素点两侧的像素均值之比大于阈值之处，上述方法不易受乘性噪声的干扰，同时考虑到了边缘的方向性。
[0004]然而，SAR图像中通常存在较多的强散...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种SAR图像边缘提取方法，其特征在于，包括：以SAR图像中的每个像素为中心，计算每个像素在所述SAR图像中预先确定的高斯
‑
伽马形双窗中上窗及下窗中多个方向上分别对应的加权灰度直方图；基于所述加权灰度直方图中的加权灰度值对应的像素分布数量，计算每个方向上所述上窗及所述下窗内各个加权灰度值对应的加权巴氏系数，所述加权巴氏系数越大，所述上窗中的像素灰度与所述下窗中的像素灰度分布越接近；根据所述加权巴氏系数，计算所述SAR图像中每个像素处的边缘强度值和边缘方向值，以获取包括所述SAR图像中各像素的边缘强度图和边缘方向图；基于所述边缘方向图中各像素的边缘方向值，对所述SAR图像中各个像素在所述边缘强度图中相应的边缘强度值进行非极大值抑制操作，获取所述SAR图像中的候选边缘像素；基于所述候选边缘像素对应的边缘强度与预先设置的边缘强度高阈值及边缘强度低阈值，确定所述SAR图像的边缘。2.如权利要求1所述SAR图像边缘提取方法，其特征在于，基于所述加权灰度直方图中的加权灰度值对应的像素分布数量，计算所述高斯
‑
伽马形双窗的支撑区域内每个方向上各个加权灰度值对应的加权巴氏系数步骤，包括：确定相同方向上，相同加权灰度值在所述上窗所在的支撑区域内的第一数量及在所述下窗所在的支撑区域内的第二数量；所述加权灰度值取自所述加权灰度直方图；获取该所述加权灰度值对应的计算值，所述计算值为所述第一数量及所述第二数量相乘后并开方所得到的值；累加该方向上各个所述加权灰度值对应的计算值，确定为该方向上的所述加权巴氏系数。3.如权利要求2所述SAR图像边缘提取方法，其特征在于，计算每个像素在所述SAR图像中预先确定的高斯
‑
伽马形双窗中上窗及下窗中多个方向上分别对应的加权灰度直方图步骤前，还包括：将初始SAR图像量化为包含第三数量灰度级的SAR图像，所述第三数量小于初始SAR图像中的灰度级数量。4.如权利要求3所述SAR图像边缘提取方法，其特征在于，基于下述公式将初始SAR图像量化为包含Q个灰度级的SAR图像I
Q
(n)：5.其中，所述初始SAR图像包括0到L
‑
1共L个灰度级；n＝[n
x
，n
y
]
T
表示所述初始SAR图像中像素的坐标。6.如权利要求5所述SAR图像边缘提取方法，其特征在于，以SAR图像中的每个像素为中心，计算每个像素在所述SAR图像中预先确定的高斯
‑
伽马形双窗中上窗及下窗中多个方向上分别对应的加权灰度直方图步骤，包括：当计算每个像素在所述SAR图像中预先确定所述上窗及所述下窗内K个方向上的加权灰度直方图时，将所述上窗所在支撑区域内的加权灰度直方图表示为将所述下窗所在支撑区域内的加权灰度直方图表示为此时：
式中，θ
k
表示第k个方向，k＝0，1，...，K
‑
1，R1和R2表示所述高斯
‑
伽马形双窗的支撑区域，w
U
表示所述上窗，w
L
表示所述下窗；q表示量化后的灰度级值，n表示待检测像素的坐标，m表示所述高斯
‑
伽马形双窗中其他像素的坐标。7.如权利要求6所述SAR图像边缘提取方法，其特征在于，计算每个方向上所述上窗及所述下窗内各个加权灰度值对应的加权巴氏系数步骤，包括：设定所述加权巴氏系数用WDBC(n|k)表示，则所述加权巴氏系数的计算公式为：所述WDBC(n|k)的取...
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