[發(fā)明專利]一種自適應(yīng)閾值的視覺注意模型SAR艦船檢測算法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611236274.6
• 申請日: 2016-12-28
• 公開（公告）號: CN107784655A
• 公開（公告）日: 2018-03-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 趙爭;張忠芳;魏鉅杰;程春泉;楊書成;盧麗君;郗曉菲
• 申請（專利權(quán)）人: 中國測繪科學(xué)研究院;成都四象縱橫遙感科技有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/136
• 代理公司: 北京匯信合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司11335
• 代理人: 陳圣清

1.一種自適應(yīng)閾值的視覺注意模型SAR艦船檢測算法，其特征在于，包括：

預(yù)處理步驟，從原始SAR圖像裁剪出只含有艦船目標(biāo)的海洋區(qū)域的子圖像，并采用3*3窗口的Enhanced Lee算法進(jìn)行噪聲濾波；

艦船目標(biāo)檢測步驟，具體包括：對于預(yù)處理之后的SAR圖像，通過OTSU方法確定自適應(yīng)分割閾值T_f，進(jìn)行圖像初始分割；將經(jīng)過OTSU法自適應(yīng)初始閾值分割后的g(x,y)圖像輸入PCT模型，得到視覺顯著圖像S(x,y)；利用根據(jù)視覺顯著圖像的統(tǒng)計特性計算出的閾值再次進(jìn)行閾值分割，檢測出目標(biāo)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過OTSU方法確定自適應(yīng)分割閾值T_f包括：把SAR圖像中像素按灰度值用閾值T分成兩類f₁和f₂，T_f為使兩類像素的類間方差取最大值時的T值。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，利用自適應(yīng)分割閾值T_f進(jìn)行圖像初始分割的分割方法如下：

g(x,y)=Tf,f(x,y)<Tfg(x,y),f(x,y)≥Tf]]>

f(x,y)為經(jīng)過上述預(yù)處理之后用于艦船檢測的SAR圖像，判斷每個像素(_x，_y)是否大于閾值T_f，若大于T_f，則該像素取值不變，否則該像素取值T_f，g(x,y)為初始閾值分割后的圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，將經(jīng)過OTSU法自適應(yīng)初始閾值分割后的g(x,y)圖像輸入PCT模型，得到視覺顯著圖像S(x,y)的步驟具體包括：

將g(x,y)圖像作為輸入圖像X，將M行N列的輸入圖像X轉(zhuǎn)變成M×N維的向量x；

將向量x進(jìn)行二維離散余弦變換，采用符號函數(shù)對向量x的DCT系數(shù)做歸一化處理，表示為：

p＝sign(Cx)

Cx表示對向量x進(jìn)行二維離散余弦變換，C為二維離散余弦變換，其定義如下：

Cuv=auavΣm=0M-1Σn=0N-1xmncosπ(2m+1)u2Mcosπ(2m+1)v2N,0≤u≤M-10≤v≤N-1]]>

au=1/M,u=02/M,1≤u≤M-1av=1/N,v=02/N,1≤v≤N-1]]>

其中，M為輸入圖像X的行數(shù)，N為列數(shù)；sign(.)為符號函數(shù)，

sign(x)=1,x>00,x=0-1,x<0;]]>

對二元化的向量p做二維DCT逆變換，恢復(fù)在視覺空間中的顯著信息，表示為：

f＝abs(C^-1p)

其中，C^-1p表示對向量p做二維DCT逆變換；C^-1為二維DCT逆變換，為C的逆矩陣；abs(.)為絕對值函數(shù)；

將向量f轉(zhuǎn)變成與輸入圖像的大小相同的矩陣F，用高斯低通濾波器對F進(jìn)行卷積處理平滑圖像，得到視覺顯著圖，表示為：

S＝G*F² (5)

其中，G為二維高斯低通濾波函數(shù)，S為輸入圖像對應(yīng)的視覺顯著圖。