[發明專利]基于曲波變換與維納濾波的合成孔徑雷達目標檢測方法

有效

• 申請號: 201410691384.6
• 申請日: 2014-11-26
• 公開（公告）號: CN105205484B
• 公開（公告）日: 2018-07-06
• 發明（設計）人: 黃世奇;王百合;王藝婷;蘇培峰;劉代志
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍第二炮兵工程大學
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06T5/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.基于曲波變換的維納合成孔徑雷達圖像濾波和目標檢測方法，其特征在于：通過曲波變換分解獲得多個分解尺度；在每個分解尺度上提供不同的方向信息和設置各尺度的方向；通過采樣兩次濾波使噪聲的影響達到最低；以較低的虛警概率檢測到豐富的目標信息，具體步驟如下：

步驟1：輸入合成孔徑雷達圖像；

步驟2：計算輸入合成孔徑雷達圖像的統計特性；

步驟3：確定感興趣目標區域與背景區域的灰度關系；

步驟3.1：確定目標區域，即感興趣的區域，然后把感興趣區域從整個圖像中分割出來，獲得目標區域的子圖像；

步驟3.2：計算目標區域的灰度均值；

步驟3.3：把目標區域的灰度均值與整個圖像的灰度均值進行比較，確定目標區域是否為強反射區域或極弱反射區域；目標區域的均值與整個圖像的均值接近則認為整個圖像的信噪比低；目標區域的均值與整個圖像的均值相差大則認為整個圖像的信噪大，以用于步驟五中進行濾波時確定相應的閾值T；

步驟4：進行曲波多尺度幾何分解；

步驟5：確定濾波閾值T；

根據步驟3中確定目標區域與背景的關系，即輸入的合成孔徑雷達圖像是信噪比高還是信噪比低的圖像；如果目標區域的灰度值與背景雜波灰度值相差不大，即為信噪比較低的圖像，那么閾值T的確定就用式(1)來計算；

上式中std表示標準偏差，E表示負熵，μ表示均值；如果目標區域的灰度值與背景雜波灰度值相差比較大，也即圖像的信噪比較大，那么閾值T的確定可用式(2)來計算；

步驟6：對合成孔徑雷達圖像進行第一次濾波處理：

利用步驟4和步驟5中的結果進行處理；在步驟4中，合成孔徑雷達圖像分解后獲得不同分解尺度上不同的方向的子圖像，在每個子圖像中，利用步驟5確定的閾值進行處理；如果子圖像中某個像素的值大于閾值T，那么就把它濾除掉；如果某個像素的值小于閾值T，那么就保留它；最后的結果是獲得濾波后的全部子圖像；

步驟7：對濾波后合成孔徑雷達圖像進行曲波反變換；

步驟8：用自適應的維納濾波器對合成孔徑雷達圖像進行再次濾波；

步驟9：由曲波分解系數獲得特征圖像：具體為：

根據步驟4中，對合成孔徑雷達圖像進行曲波變換分解獲得不同尺度條件小的分解系數，把某層的系數取原值或者進行處理，而其它分解層的系數為零，然后進行反曲波變換，獲得某層的系數特征圖；根據需要，對這些特征進行選擇和融合獲得最終的高頻系數特征圖；特征圖包含邊緣和幾何細節信息；

步驟10：獲得目標特征增強后的合成孔徑雷達圖像：

將濾波后的合成孔徑雷達圖像與增強的特征圖進行融合處理，獲得既濾波又增強特征的合成孔徑雷達圖像，用于目標的檢查與識別；

步驟11：選用從合成孔徑雷達圖像機理提出來的相干性恒虛警率目標檢測方法用檢測方法對目標進行檢測，獲得合成孔徑雷達目標檢測閾值T1。

2.根據權利要求1所述的基于曲波變換的維納合成孔徑雷達圖像濾波和目標檢測方法，其特征在于：步驟2中所述的“計算輸入合成孔徑雷達圖像的統計特性”還可按下述步驟進行：

步驟2.1：計算合成孔徑雷達圖像的均值；均值反映圖像所包含信息量的平均情況；

步驟2.2：計算合成孔徑雷達圖像的標準差，它反映圖像信息的偏離情況；

步驟2.3：計算合成孔徑雷達圖像的熵值，它反映圖像信息量的整體情況。

3.根據權利要求1所述的基于曲波變換的維納合成孔徑雷達圖像濾波和目標檢測方法，其特征在于：步驟4中所述的“進行曲波多尺度幾何分解”還可按下述步驟進行：

步驟4.1：分解尺度的確定：隨著分解尺度的增加，對應的分解系數中所包含的高頻信息就越小，目標信息包含在高頻部分里面，分解尺度為3-5；

步驟4.2：分解方向的確定：曲波分解后，每層可以獲得多個不同的方向信息且方向的個數可以改變，經過曲波變換后，獲得每個分解尺度上不同方向的子圖；小波分解后，每個分解尺度上是水平、垂直和對角三個方向；分解尺度為5，在每個分解尺度上的方向數目分別為1、8、8、16、16。