[發明專利]基于SAR圖像的車輛目標特征提取方法

在審

• 申請號: 201310422043.4
• 申請日: 2013-09-16
• 公開（公告）號: CN103870829A
• 公開（公告）日: 2014-06-18
• 發明（設計）人: 李禹;粟毅;黃春琳;陸珉;王建;唐濤;朱宇濤
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科學技術大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46
• 代理公司: 國防科技大學專利服務中心 43202
• 代理人: 王文惠

技術領域

本發明屬于遙感信息處理技術領域，涉及一種SAR（synthetic?aperture?radar，合成孔徑雷達）圖像車輛目標特征的提取方法。

背景技術

SAR是一種主動式的微波成像傳感器，具有全天時和全天候的工作能力，能借助星載、機載或無人機載等平臺實現大面積的高分辨率成像探測，在對地觀測領域有廣泛的應用。車輛目標如轎車、卡車、坦克、裝甲車等都是SAR對地觀測中重點監測的一類目標，該類目標的檢測和鑒別是SAR圖像信息獲取的重要內容。

SAR圖像車輛目標檢測和鑒別過程中常采用恒虛警檢測策略實現目標檢測，由于僅考慮了背景雜波的統計特性，其檢測結果可能包含大量背景地物（如背景的突變區域、孤立的巖石、稀疏的樹叢等）產生的虛假目標。為了消除上述虛假目標，需要利用車輛目標的真實特征和先驗知識與從SAR圖像中提取的車輛目標特征進行比對判決。因此，去除虛假目標的關鍵就在于挖掘車輛目標與背景地物在SAR圖像中的差異，并定量表征，即車輛目標特征提取。

常用的SAR圖像車輛目標特征包括幾何特征、紋理特征、對比度特征等。上述部分特征的提取方法來自于光學圖像處理技術，并不能真實反映SAR圖像中車輛目標真實的后向散射特性，其對背景雜波的鑒別性能難以保證。另外，在實際應用中SAR圖像的質量容易受平臺擾動、大氣散射、地物變化等多種因素的影響，獲得的SAR圖像會產生一定的畸變和失真，可以近似為SAR圖像的旋轉、縮放、拉伸、平移等變化，通常稱為仿射變換。在SAR圖像發生畸變和失真時，上述大部分目標特征的計算結果將有較大的變化，降低了其對背景雜波的可分離程度。因此，如何提取SAR圖像車輛目標的仿射不變特征，并以此有效區分車輛目標和背景地物將是SAR圖像車輛目標檢測與鑒別的關鍵問題之一。

發明內容

本發明提供一種基于SAR圖像的車輛目標特征提取方法。該特征能較好的區分車輛目標和由背景地物形成的虛假目標，能較大程度降低車輛目標檢測與鑒別過程中的虛警概率；而且本發明提取的特征具有仿射不變的特性，具有較好的數據適應性。同時，該特征計算簡單，運算量小，便于工程實現。

本發明的基本思路是：通過分析車輛目標與背景地物在SAR圖像中的現象學特性及其形成機理，來挖掘兩者在SAR圖像上呈現的本質性差異，即車輛目標的像素幅度具有較大的不規則特性，而背景地物則沒有這一特性。這一不規則特性難以利用歐氏幾何來定量描述和計算，本發明基于分形理論提出了一種新的具有仿射不變特性的車輛目標特征，也就是間隙度特征。

本發明的技術方案是：

第一步：計算平滑窗內的質量

設待測SAR圖像的尺寸為W×W，平滑窗的尺寸為L×L，L為平滑窗的邊長，L∈{3,5,7,9,11,13}，且L＜W。平滑窗在待測SAR圖像的任意位置(i,j)上滑動時，平滑窗內待測SAR圖像的像素最大值和最小值分別為U_L(i,j)和B_L(i,j)，其差值為：

δ_L(i,j)＝U_L(i,j)-B_L(i,j)???（一）

平滑窗的質量M_i,j,L表示在SAR圖像位置(i,j)處，當平滑窗邊長為L時，平滑窗內像素強度的起伏程度，記為：

M_i,j,L＝Ceil[k·δ_L(i,j)/L]???（二）

式中k＝H₀/G是加權系數，G是待測SAR圖像的像素最大值，H₀是量化系數，決定δ_L(i,j)的量化級數，通常取H₀＝50，函數Ceil[·]代表取上限整數值。

由質量M_i,j,L計算公式可知，M_i,j,L反映了位置(i,j)處平滑窗內車輛目標像素幅度的不規則程度，M_i,j,L取值越大，平滑窗內像素幅度的起伏越劇烈，具有更大的不規則性。

第二步：計算平滑窗內質量的概率

設M∈{M_i,j,L}，n(M,L)表示當質量M_i,j,L＝M且平滑窗邊長為L時，平滑窗的總數目，則質量M_i,j,L的概率為；