[發明專利]一種SAR圖像雙邊CFAR艦船目標檢測方法

有效

• 申請號: 201510011762.6
• 申請日: 2015-01-10
• 公開（公告）號: CN104537675A
• 公開（公告）日: 2015-04-22
• 發明（設計）人: 計科峰;冷祥光;楊凱;鄒煥新;雷琳;孫浩;李智勇;周石琳
• 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: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 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SAR(Synthetic?Aperture?Radar，合成孔徑雷達)圖像目標檢測技術領域，涉及一種聯合SAR圖像亮度分布和空間分布的雙邊CFAR(Constant?False?Alarm?Rate，恒虛警率)艦船目標檢測方法。

背景技術

SAR圖像艦船目標檢測是全球海洋環境和海上交通監視的一項重要應用之一。由于具有恒虛警率和自適應閾值的性質，CFAR檢測已經成為SAR圖像艦船目標檢測中最為廣泛使用的方法之一。標準CFAR檢測利用概率密度函數和設定的虛警率計算出對應的閾值，通過比較像素值和閾值確定艦船目標。其中一個最重要的步驟是為背景設計一個數據模型，也就是說，確定一個相關的概率密度函數f_pdf(x)。一旦確定了f_pdf(x)，閾值T根據設定的虛警率PFA就可以由下式給定：

PFA=1-∫-∞Tfpdf(x)dx=∫T∞fpdf(x)dx]]>

因此，確定CFAR檢測器是根據給定的PFA通過求解公式一得到閾值T的過程。然而，常規CFAR的數據模型只考慮亮度分布模型，也就是說x僅僅囊括像素亮度值的范圍。目前，為了提高艦船目標檢測的精度，研究者們通常采用提高亮度分布數據模型精度的辦法。然而，將數據模型的精度提高到一個很高的水平通常是復雜和耗時的。此外，由于旁瓣和海雜波在亮度域可能和艦船目標表現相同，因此即使設計一個非常精確的分布模型來匹配數據，這也會造成虛警。由于在亮度域存在重疊的情況，常規CFAR方法通過一個大的閾值得到低的虛警率將會導致低的目標檢測率，而通過一個小的閾值得到高的目標檢測率將會造成高的虛警率。這說明對于CFAR檢測數據模型僅僅考慮亮度分布是不夠的。

在SAR圖像中一個像素具有兩個基本的屬性：一個是亮度，另一個是位置。因此，SAR圖像中艦船目標和背景的區別不僅存在于亮度域也存在于空間域。通常，艦船目標的亮點是連續并且集中在一小塊區域的，而海雜波的空間分布往往是離散和隨機的，旁瓣主要聚集在艦船目標周圍，但是空間分布相對也具有離散性。核密度估計作為一種非參數密度估計模型，是一種重要的數據分析工具。而核密度作為SAR圖像最重要的空間特征之一，可以用來有效顯示前述艦船目標和背景亮點空間分布的區別。目前，許多研究試圖通過核密度等空間特征來提高艦船目標檢測的精度，但是它們都只是一種后處理，作為檢測的補充手段而不是檢測手段。

發明內容

本發明提供一種SAR圖像雙邊CFAR艦船目標檢測方法，通過聯合SAR圖像亮度分布和空間分布特征進行艦船目標檢測，本方法能夠減少旁瓣和海雜波的影響，提高艦船目標檢測的檢測率并降低虛警率，同時具有方法簡便、易于實現等優勢。

本發明的技術方案是：

第一步，基于選定的滑動窗計算SAR圖像中每個像素點的核密度值，并通過線性變換轉換為像素點相應的空間值。

第二步，根據SAR圖像中每個像素點的亮度值和空間值，計算每個像素點對應的聯合值，并由所有的聯合值形成聯合圖像。

第三步，利用CFAR艦船目標檢測方法對聯合圖像進行檢測，得到艦船目標檢測結果。

本發明的有益效果是：

1.采用本發明提出的技術方案，通過聯合SAR圖像的亮度分布和空間分布，可以有效避免艦船目標和背景由于在亮度域上重疊而無法區分的情況，提高艦船目標和背景的可分性。

2.由于綜合了SAR圖像的亮度信息和空間信息，艦船目標和背景在亮度域上重疊的情況得到減輕，因此對CFAR檢測中必需的數據模型精度要求不高，一個粗糙的分布模型也能取得較好的檢測效果。