【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了。本专利技术方法基于雷达运动目标在空域上的特性，在实现弱小目标检测的同时，对较强的杂波信息进行抑制。首先进行背景图像建模，然后进行背景差分处理，最后利用背景图像和前景图像中的马尔科夫随机场信息，剔除背景静止物体周围的杂波，实现基于空域特性的杂波抑制。本专利技术克服了传统杂波抑制方法仅仅依靠灰度值进行阈值分割的缺点，从空域上区分目标与杂波信息，最大限度地抑制了杂波干扰，适用于基于PPI雷达图像的弱小运动目标检测。【专利说明】
本专利技术涉及，属于低空空域安全监视
，涉及雷达图像处理与目标检测。
技术介绍
一次雷达具有成本低、架设方便、独立工作性强等特点，是空域安全监视的重要手段。一次雷达本身不具备动目标检测的功能，成熟的雷达监视系统通常采用图像采集卡将雷达平面位置指示图像(平面回波显示图，PPI)传输给计算机，再由后端基于图像的目标检测算法对其进行处理，从中提取出动目标信息。由于系统监视的区域为低空空域，背景环境复杂，噪声干扰强，而被跟踪目标一般是回波信号较弱的小型飞行器，优良的目标检测算法成为提闻系统探测能力的关键。由于背景中的大部分物体(草地、树林、建筑物等)是非刚性的，因此背景物体回波具有一定的随机特性，经过背景差分的雷达图像中，除动目标外，在原先的背景区域尤其是边缘仍残留了大量杂波，且其强度一般较高，给弱小动目标的检测带来一定困难。通常，为提高系统的“检测率”，传统的目标检测算法会设定较低的阈值，同时也引入了大量杂波，通过采用优良的跟踪算法剔除杂波。但是，此种方案会给跟踪算法带来过重的负担，严重影响算法的...
【技术保护点】
一种基于空域特性的雷达图像杂波抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，背景图像建模；首先，将当前图像I(k)之前的n帧图像相加并取平均值，得到背景图像B(k)：B(k)[x,y]=1nΣi=1nI(k-i)[x,y]---(1)]]>其中，[x,y]表示二维图像中像素的坐标值，k表示帧数；然后，以η为阈值对背景图像进行分割并标定为二值图像，得到二值化的背景图像eB：其中，静止背景物体标定为1，空域标定为0；步骤2，背景差分；首先，由当前图像I(k)中减去背景图像B(k)，获得前景图像F(k)：F(k)[x,y]＝I(k)[x,y]?B(k)[x,y]????(3)然后，对前景图像F(k)进行初步分割，获得二值图像eT：步骤3，基于空域特性的杂波抑制；对前景图像进行阈值分割并标定为二值图像eS：其中，pB表示被检测像素为背景的先验概率，pT表示被检测像素为前景的先验概率，阈值θ由位置先验概率pB/pT进行调节，pB/pT表示为：pBpT=exp(|NB[x,y]|-α·|NT[x,y]|)---(6)]]>其中，exp(·)为以1.1～2为...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：陈唯实，李敬，
申请(专利权)人：中国民航科学技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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