[發(fā)明專利]基于小波和恒虛警率的雷達目標及陰影分割方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201410691972.X | 申請日： | 2014-11-26 |
| 公開（公告）號： | CN105160648A | 公開（公告）日： | 2015-12-16 |
| 發(fā)明（設計）人： | 黃世奇;王藝婷;蘇培峰;王百合;劉代志 | 申請（專利權(quán)）人： | 中國人民解放軍第二炮兵工程大學 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 710025 陜西省*** | 國省代碼： | 陜西;61 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 恒虛警率 雷達 目標 陰影 分割 方法 | ||
1.基于小波和恒虛警率的雷達目標及陰影分割方法，其特征在于：包括以下步驟：
步驟1：輸入合成孔徑雷達圖像；
步驟2：選擇小波函數(shù)：
步驟3：進行小波多尺度分解；
步驟4：選擇小波分解后的高頻子圖像；
步驟5：輸入CFAR檢測器Ⅰ：
步驟5.1：輸入CFAR檢測器，即利用設置的恒虛警率來確定檢測閾值；
步驟5.2：在給定的某個虛警率條件下，通過分析SAR圖像的統(tǒng)計分布特性來確定檢測閾值，實現(xiàn)目標的檢測或分割：
步驟5.3：通過雙重CFAR檢測和小波分解的結(jié)合，克服目標區(qū)域和背景區(qū)域之間對比度不強的缺陷。
步驟6：對選擇的子圖像進行分割處理；
步驟6.1：選擇步驟4中需要進行圖像分割運算的子圖像，利用步驟5確定的閾值進行處理；
步驟6.2：若子圖像中某個像素的值大于閾值T，就把它保留，認為是目標區(qū)域；
步驟6.3：若某個像素的值小于閾值T，就設置為零，認為是背景雜波區(qū)域；獲得的結(jié)果是所有被選擇子圖像的分割圖像；
步驟7：進行小波反變換；
步驟8：去除均值；
步驟9：輸入CFAR檢測器Ⅱ：
步驟9.1：輸入CFAR檢測器，即利用設置的恒虛警率來確定檢測閾值；
步驟9.2：在可調(diào)節(jié)的虛警率條件下，通過分析SAR圖像的統(tǒng)計分布特性來確定檢測閾值，實現(xiàn)目標的檢測或分割：
步驟9.3：通過雙重CFAR檢測和小波分解的結(jié)合，克服目標區(qū)域和背景區(qū)域之間對比度不強的缺陷；
步驟10：輸入最終需要分割的目標；即輸入目標區(qū)域或陰影區(qū)域或目標和陰影區(qū)域；
步驟11：對圖像進行第二次分割處理：
步驟11.1：選用相干性恒虛警率進行方法目標檢測；
步驟11.2：利用步驟9設置的恒虛警率獲得的閾值T，按照步驟10中所輸入的目標，對第一次分割后的SAR圖像進行第二次分割處理；根據(jù)輸入的目的不同，獲得不同的分割結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小波分解和CFAR檢測的SAR目標及陰影分割方法，其特征在于：步驟2中所述的“選擇小波函數(shù)”，是指選擇具有緊支集、正交、正則性且正則性隨著序號M的增加而增加特點的Daubechies小波函數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小波分解和CFAR檢測的SAR目標及陰影分割方法，其特征在于：步驟3中所述的“對SAR圖像進行小波多尺度分解“的具體步驟為：
步驟3.1：確定小波分解的尺度N，即最佳分解尺度；
步驟3.2：利用選擇的尺度和小波函數(shù)進行分解；
步驟3.3：獲得各個分解尺度的子圖像。
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