[發明專利]一種SAR圖像中目標陰影區域的檢測方法

有效

• 申請號: 201810133186.6
• 申請日: 2018-02-09
• 公開（公告）號: CN108389191B
• 公開（公告）日: 2021-02-23
• 發明（設計）人: 張月婷;丁赤飚;雷斌;仇曉蘭
• 申請（專利權）人: 中國科學院電子學研究所
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 崔亞松

一種SAR圖像中目標陰影區域的檢測方法，包括：目標數據區域選取；初始參數讀取及目標高度向量計算；相位近似補償處理；CFAR檢測；算最優檢測結果；求解陰影特征增強圖像G(x，y)利用CFAR檢測方法對圖像G(x，y)進行陰影檢測。本發明將陰影邊界增強過程與陰影檢測間題相結合，利用了圖像的復數數據，考慮了相位信息，結合相位補償和CFAR方法，建立了一種SAR圖像目標區域檢測方法，該方法是在考慮SAR圖像陰影特殊性問題上建立的方法，克服了傳統方法在目標高度高、圖像分辨率高時無法有效檢測陰影區域的缺點，有效實現了SAR圖像中目標陰影區域的檢測。該方法為SAR圖像目標檢測和識別及目標精細化信息提取提供了方法的支撐。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，具體涉及一種合成孔徑雷達(SyntheticAperture Radar，SAR)圖像中目標陰影區域的檢測方法。

背景技術

近年來，SAR系統飛速發展，SAR數據獲取能力有效提升。由于全天時、全天候、可穿透性的特點，SAR成為遙感觀測的重要手段之一。針對典型目標，從海量SAR數據中高效提取目標信息是SAR圖像有效利用的關鍵問題之一。建立高效、可靠的目標檢測識別技術對于SAR圖像的應用水平的提高、SAR有效發揮遙感觀測任務具有重要的意義。對于典型目標而言，目標的外形輪廓是SAR圖像自動檢測和識別中用到的重要信息之一。

目標陰影區域的輪廓信息包含目標外形輪廓的信息，在SAR圖像上，陰影區域的提取對于提取目標外形信息有很大的幫助。主要原因在于，SAR圖像不同于光學圖像，光學圖像與人眼視覺規律相似，反映了目標在可見光的特征，目標的顏色和輪廓與人眼觀察到的類似，在圖像上連通性好；而SAR圖像是目標電磁散射的反映，目標在SAR圖像中通常呈現由不連續的散射中心構成，通常，目標本身散射區域對應一些離散的點、線等特征，目標的輪廓難以直接從目標本身區域提取，特別地是，某些表面較為光滑的人造目標，目標本身區域呈現弱散射特征，這時，陰影區域的輪廓特征是提取目標外形信息的有效途徑之一。總之，SAR圖像中目標陰影區域的檢測對于SAR圖像目標檢測和識別有著重要的作用。

SAR圖像中目標的陰影對應雷達回波中的無回波區域。SAR圖像陰影區域的檢測問題要解決的問題是：根據給定的SAR圖像，區分目標本身和背景散射的影響，給出目標本身產生的陰影對應的區域。目前SAR圖像中檢測的方法主要利用CFAR算法，該方法利用目標圖像像素值的概率分布函數求解區分陰影弱散射和目標強散射區域的閾值，根據該閾值給出二值化的檢測結果。該方法對于SAR圖像中的檢測問題有效發揮了作用。

CFAR方法應用于陰影區域的檢測上能夠發揮一定的作用，但在目標高度較高并且結構較為細長的目標局部對應的陰影區域的提取效果不理想。實際上，SAR圖像中陰影區域的檢測問題還可以給出更有效的方法，在SAR圖像中，目標陰影邊界存在特殊的模糊現象，如果將陰影邊界特征增強與陰影區域提取結合起來將會建立更有效的陰影區域提取方法。

針對SAR圖像中目標陰影區域檢測方法的研究，傳統的研究是從SAR圖像幅度圖像出發，利用常規光學圖像檢測常用的CFAR方法檢測目標陰影區域。這些研究的主要缺點是：SAR圖像中陰影區域呈現的邊界模糊的特殊性沒有被考慮。針對目標高度非常高、分辨率高的SAR圖像而言，常規的CFAR檢測方法只能檢測出部分陰影區域，對于目標在一定高度以上，特別是具有類似細長結構且在一定高度上的目標局部產生的陰影區域的提取結果將與實際陰影區域存在偏差，影響目標外形信息的提取。

發明內容

本發明針對以上的問題，目標是解決單純利用CFAR方法不能檢測出具有一定高度的、高分辨率觀測條件下的陰影區域問題，將通過利用目標的復數圖像，而不是幅度圖像，將陰影邊界特征增強過程與檢測過程結合，給出一種高分辨率SAR圖像陰影邊界的檢測方法。通過該方法，可以改善傳統SAR圖像陰影檢測的效果，特別是對于具有高度較高的目標的陰影區域檢測的效果。