[發明專利]基于傅里葉級數的SAR圖像船只檢測方法

有效

• 申請號: 201510409323.0
• 申請日: 2015-07-13
• 公開（公告）號: CN105069775B
• 公開（公告）日: 2018-12-04
• 發明（設計）人: 郎海濤;趙偉臣
• 申請（專利權）人: 北京化工大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/00;G01S7/41
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 沈波

基于傅里葉級數的SAR圖像船只檢測方法，該方法首先獲得SAR圖像數據值分布的概率分布函數f₁(x)。對所述的概率分布函數進行以c為底的對數運算，得到f₂(x)；采用n階傅里葉級數擬合f₂(x)，n階的傅里葉級數表達式；對f₃(x)做以c為底數、f₃(x)為指數的指數運算，得到擬合后的海雜波概率分布函數f₄(x)；根據擬合的海雜波的概率分布函數f₄(x)計算累積分布函數F(x)；通過閾值判定為船只目標，否則為海雜波。通過本方式擬合的海雜波分布模型，其擬合數據精度較高。

技術領域

本發明屬于遙感圖像處理技術領域，具體涉及圖像處理、海雜波的擬合、CFAR檢測算法等方面。可應用于漁業監管、船只監測等方面。

背景技術

合成孔徑雷達(SAR)具有全天時、全天候、大范圍的觀測能力，已成為海洋監測的有效手段。基于SAR圖像的船只檢測是海洋監測系統中的重要環節，在海洋交通管理、環境保護、漁業管理、打擊非法移民等應用中發揮著重要的作用[1]。基于海雜波分布概率密度函數的恒虛警率檢測方法，是迄今為止發展的最成熟的船只檢測方法，已被應用于很多實際的船只檢測系統中[2]。該方法根據海雜波的概率分布函數(Probability DistributionFunction-PDF)計算累積分布函數(Cumulative Distribution Function-CDF)，并結合預先設定的恒虛警率(CFAR)，自適應的計算檢測閾值，將船只目標從海洋背景中檢測出來。

該方法的核心是精確地擬合SAR圖像的海雜波分布的概率分布函數。早期的海雜波統計基于SAR成像相干斑模型，從相干斑的統計特性出發，建立了相干斑幅度服從瑞利分布，強度服從負指數分布的模型[3]。隨著SAR成像分辨率的提高，圖像中不僅存在相干斑，還存在紋理信息，Ward等證明了二者之間滿足乘性關系[4]，進而在乘性模型框架下發展了K分布[5][6]、G0分布[7][8]等模型。除了上述基于相干斑先驗假設的海雜波統計模型外，還發展了通過對真實SAR圖像數據統計建模實驗的驗證而獲得的模型，主要包括對數正態分布[9]、韋布爾分布[10]等模型。受SAR入射角、極化方式不同，以及天氣、風速、海況變化等內外因素的影響，海雜波在SAR圖像中的統計分布具有較大的差異，上述的海雜波擬合方法均不能較好的適用于各種情況[11，12]。

本發明提出基于傅里葉級數擬合海雜波的方法擬合優度優異，將傅里葉級數擬合的海雜波分布與CFAR方法相結合，針對高分辨率、復雜海況SAR圖像，具有很好的船只檢測效果。

參考文獻

[1]Brusch S.,Lehner S.,Fritz T.,et al.Ship surveillance withTerraSAR-X[J].IEEE Transactions on Geoscience andRemote Sensing,2011,49(3):1092-1103.

[2]Crisp D J.The state-of-the-art in ship detection in syntheticaperture radar imagery[R].Defence ScienceAnd Technology OrganisationSalisbury(Australia)Info Sciences Lab,2004.

[3]Oliver C,Quegan S.Understanding synthetic aperture radar images[M].SciTech Publishing,2004.

[4]Ward K D.Compound representation of high resolution sea clutter[J].Electronics letters,1981,17(16):561-563.