基于自适应海杂波统计的SAR图像舰船检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于自适应海杂波统计的SAR图像舰船分离检测方法。主要解决SAR图像中海面舰船检测有效性低的问题。其实现过程为：通过大津阈值法对图像进行阈值处理，实现海面分离；对海面分离后的图像进行陆地剔除，得到陆地剔除后二值图像及目标；对陆地剔除后目标进行边界遍历，得到边界信息；结合原始SAR图像、陆地剔除后二值图像和陆地剔除后目标边界信息，设置自适应背景窗口，完成背景分离，并对各个陆地剔除后目标进行目标、背景像素统计；利用统计信息实现对舰船类目标的有效检测。理论分析和实验结果表明，本发明专利技术能够实现对SAR图像海面舰船类目标的精确检测，可用于SAR图像处理应用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于雷达
，涉及合成孔径雷达SAR图像的分离检测，可实现对SAR图像中海面舰船目标的有效检测。
技术介绍
合成孔径雷达SAR是一种高分辨微波成像雷达，具有远距离、全天候、全天时等观测优点。近年来，利用SAR图像对舰船目标进行检测与监视的研究以及相应的技术开发在海洋遥感领域得到了高度重视，成为SAR技术的非常重要的应用方向之一。在SAR图像舰船检测方法中，基于双参数CFAR类和基于K-分布类方法得到了广泛的研究和应用。双参数CFAR类方法背景假设为高斯分布，通过设定目标窗口、保护窗口、背景窗口以及滑动步长，对图像中舰船类目标进行滑动检测；与双参数CFAR类方法相比，K-分布类方法采用K-分布作为海杂波分布模型，更接近于实际海杂波分布模型，该方法通过对图像的参数计算，拟合得到背景杂波的K-分布模型，用于舰船目标的CFAR检测，全局K-分布方法通过整幅SAR图像对图像参数进行估计，一次拟合背景海杂波分布，适用于中低分辨率SAR图像；局部K-分布方法仍通过设定目标窗口、保护窗口、背景窗口以及滑动步长，完成对图像中舰船类目标进行滑动检测。上述两类方法均采用了理想的分布模型，同本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于自适应海杂波统计的SAR图像舰船分离检测方法，包括如下步骤：1)输入海面SAR图像，得到m×n维图像矩阵I；2)利用大津阈值法OSTU求解图像矩阵I的最优门限Gopg，用该最优门限对图像矩阵I进行阈值处理，得到海面剔除后二值图矩阵Ie，完成海面分离；3)陆地剔除；3a）对海面剔除后二值图矩阵Ie中各个海面分离后目标Tg进行连通体积遍历统计，得到各个海面分离后目标Tg在海面剔除后二值图矩阵Ie上的体积单元信息Vg，g=1,2,…,N，其中N为海面剔除后二值图矩阵Ie中目标总个数；3b）根据已知的雷达分辨率为σa×σr和实际舰船类目标体积分布区间V～V“，计算舰船在SAR图像上体积单元的分...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李亚超，周瑞雨，全英汇，邢孟道，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：