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[發(fā)明專利]基于截斷雜波統(tǒng)計的SAR圖像雙參數(shù)CFAR檢測方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201710864777.6 申請日: 2017-09-22
公開(公告)號: CN107748361A 公開(公告)日: 2018-03-02
發(fā)明(設計)人: 艾加秋;楊學志;夏天;許開煒 申請(專利權)人: 合肥工業(yè)大學
主分類號: G01S13/90 分類號: G01S13/90;G01S7/41
代理公司: 安徽合肥華信知識產(chǎn)權代理有限公司34112 代理人: 余成俊
地址: 230009 *** 國省代碼: 安徽;34
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摘要:
搜索關鍵詞: 基于 截斷 統(tǒng)計 sar 圖像 參數(shù) cfar 檢測 方法
【說明書】:

技術領域

發(fā)明涉及SAR圖像目標檢測技術領域,尤其涉及一種基于截斷雜波統(tǒng)計的SAR圖像雙參數(shù)CFAR檢測方法。

背景技術

合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一種高分辨率的成像雷達,具有全天時和全天候觀測的能力。利用SAR圖像進行艦船目標檢測與監(jiān)視的研究和技術開發(fā)在海洋遙感領域得到高度重視,是現(xiàn)階段SAR圖像海洋應用的研究熱點。

隨著天氣、海洋風速的變化,海況相差很大,因此呈現(xiàn)在SAR圖像中的海雜波也會有巨大的差別,針對這些復雜情況,在檢測過程中需要有一個自適應的恒虛警(CFAR)檢測方法。CFAR檢測算法設置了目標窗口、保護窗口、背景窗口三個滑動窗口以適應背景雜波的變化,通過對背景雜波進行參數(shù)估計及概率建模,并由給定的虛警率(PFA)自適應計算出檢測閾值,實現(xiàn)自適應CFAR檢測。

傳統(tǒng)CFAR檢測算法中,保護窗口的設置是為了防止包含目標的部分像素泄露到背景窗口,影響參數(shù)估計的準確性。然而,在港口和繁忙海航線等復雜背景雜波區(qū)域,背景窗口中海雜波會受到目標像素、“十字拖”、以及方位向模糊等異質(zhì)元素的干擾,使得估計的參數(shù)偏離真實值,影響灰度概率建模精度,最終導致目標檢測率下降。

針對多目標等復雜環(huán)境下產(chǎn)生的檢測率降低的問題,提出了大量基于樣本篩選的CFAR檢測方法,這些方法通過迭代法篩選出雜波樣本,并對篩選出的雜波進行參數(shù)估計與概率建模,有效提升多目標等復雜背景雜波環(huán)境下的目標檢測率。然而這些方法通常采用固定閾值進行雜波篩選,丟棄了大量的真實海雜波樣本,導致參數(shù)估計準確度較差,且雜波篩選、參數(shù)估計與CFAR檢測閾值計算過程復雜,計算效率較低。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明目的就是為了彌補已有技術的缺陷,提供一種基于截斷雜波統(tǒng)計的SAR圖像雙參數(shù)CFAR檢測方法。

本發(fā)明是通過以下技術方案實現(xiàn)的:

一種基于截斷雜波統(tǒng)計的SAR圖像雙參數(shù)CFAR檢測方法,包括如下步驟:

步驟(1):設置由目標窗口和背景窗口組成的局部滑動窗口,通過采用自適應閾值的雜波截斷法去除泄露到背景窗口中的目標、方位模糊異質(zhì)元素,保留背景窗口中的真實海雜波;

步驟(2):采用最大似然估計法對背景窗口中自適應閾值截斷后的雜波樣本在對數(shù)域進行雙參數(shù)估計,采用對數(shù)正態(tài)分布實現(xiàn)對SAR圖像海雜波灰度概率密度的建模;

步驟(3):根據(jù)給定的檢測虛警率,自適應地求解雙參數(shù)CFAR檢測閾值,對目標窗口中的待檢測像素點進行目標判別,實現(xiàn)SAR圖像雙參數(shù)CFAR檢測。

步驟(1)中所述的通過采用自適應閾值的雜波截斷法去除泄露到背景窗口中的目標、方位模糊異質(zhì)元素,保留背景窗口中的真實海雜波,具體方法如下:選擇滑動窗口大小,將背景窗口中的樣本進行對數(shù)變換,在對數(shù)域中統(tǒng)計背景窗口中所有像素的均值μB-ln和標準差σB-ln,采用自適應閾值法進行雜波截斷,設背景窗口中某一像素灰度值為IB,則截斷規(guī)則為:

ln(IB)≤μB-ln+t1·σB-ln (1)

式中:t1為截斷深度因子,當背景窗口中某一像素灰度值滿足式(1)時,該像素點被保留,否則被剔除,對保留下來的像素重新計算對數(shù)均值與均方差,重復以上步驟,迭代一定次數(shù),最終所有的異質(zhì)點都被剔除,不同截斷深度因子下的雜波保留比例RC為:

式中:erf(·)為誤差函數(shù)。

步驟(2)中所述的參數(shù)估計與概率建模,具體方法如下:采用對數(shù)正態(tài)分布對截斷后的SAR圖像海雜波樣本的灰度概率密度進行建模:

式中:為截斷雜波樣本的灰度值,μln,σln為對數(shù)均值和對數(shù)標準差,可通過對截斷雜波樣本通過最大似然估計得到:

式中:為截斷雜波樣本中第i個像素點的灰度值,n為截斷雜波樣本數(shù)。此外:

式中:t1為式(1)中的截斷深度因子。

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