[發明專利]一種基于多尺度分割的SAR圖像CFAR目標檢測方法與系統

在審

• 申請號: 201810503713.8
• 申請日: 2018-05-23
• 公開（公告）號: CN108985292A
• 公開（公告）日: 2018-12-11
• 發明（設計）人: 劉修國;周欣;陳啟浩
• 申請（專利權）人: 中國地質大學（武漢）
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/62;G06T7/136
• 代理公司: 武漢知產時代知識產權代理有限公司 42238
• 代理人: 郝明琴

1.一種基于多尺度分割的SAR圖像CFAR目標檢測方法，其特征在于，包含如下步驟：

步驟1：獲取原始的SAR幅度圖像，使用SLIC超像素方法進行初始分割，得到初始分割后形成的多個初始分割圖像塊；

步驟2：依次計算各個初始分割圖像塊與各個相鄰初始分割圖像塊的共同異質度，對于任意一初始分割圖像塊，將共同異質度最小的相鄰初始分割圖像塊進行合并，得到多尺度分割后形成的多尺度分割圖像塊；

步驟3：將一個多尺度分割圖像塊作為一個檢測窗口，在檢測窗口內部進行G0分布的參數估計；

步驟4：根據參數估計結果，結合CFAR閾值方程求解檢測閾值；

步驟5：根據求解出的檢測閾值進行窗口內的目標檢測；

步驟6:重復步驟3到步驟5，對每個多尺度分割圖像塊分別進行目標檢測，以完成全局范圍內的目標檢測。

2.根據權利要求1所述的基于多尺度分割的SAR圖像CFAR目標檢測方法，其特征在于，步驟1具體包括如下步驟：

步驟1.1：根據所述SAR幅度圖像生成灰度圖像；

步驟1.2：根據所述灰度圖像在局部范圍內完成K均值迭代聚類，生成初步超像素圖像塊；

步驟1.3：將圖像塊大小小于預設值的初步超像素圖像塊與相鄰初步超像素圖像塊合并，生成所述初始分割的分割結果。

3.權利要求1所述的基于多尺度分割的SAR圖像CFAR目標檢測方法，其特征在于，

步驟2中，計算初始分割圖像塊之間的共同異質度的具體公式為：

式中：Var(x)表示初始分割圖像塊及與其相鄰的初始分割圖像塊的內部所有像素的方差，表示初始分割圖像塊及與其相鄰的初始分割圖像塊的內部所有像素的均值，cv表示變差系數，用來表征共同異質度大小。

4.權利要求1所述的基于多尺度分割的SAR圖像CFAR目標檢測方法，其特征在于，

步驟3具體包括如下步驟：

步驟3.1：遍歷一多尺度分割圖像塊K，取出該多尺度分割圖像塊K包含的所有像素(K₁,K₂···K_i)的坐標值((x₁,y₁),(x₂,y₂)···(x_i,y_i))；

步驟3.2：遍歷所述SAR幅度圖像，從中依據坐標值((x₁,y₁),(x₂,y₂)···(x_i,y_i))取出所有像元值(A₁,A₂···A_i)作為參數估計的樣本；

步驟3.3：采用基于梅林變換的對數累積量估計方法來實現G0分布參數估計，估計出待估計參數和參數估計時采用下述公式進行求解和

式中，和為G0分布中的待估參數，和分別為所述樣本的1階和2階對數累積量，ψ(x)為digamma函數，ψ(k,x)表示k階polygamma函數，L為等效視數，α為形狀參數，取值必須小于0，γ為尺度參數，取值大于0，

5.權利要求4所述的基于多尺度分割的SAR圖像CFAR目標檢測方法，其特征在于，

步驟4中檢測閾值為根據下述方程求解得出：

式中，p_fa為人工設定的虛警，T為求解的檢測閾值，為G0分布的累積分布函數；其中，

6.權利要求4所述的基于多尺度分割的SAR圖像CFAR目標檢測方法，其特征在于，步驟5包括如下步驟：

將所有像元值A₁,A₂···A_i分別與求解出的檢測閾值進行比較，如果像元值A_k大于求解出的檢測閾值，則認為是目標，在將對應的像素賦值為1，否則認為是背景，在將對應的像素賦值為0；所有賦值為1的像素共同形成該多尺度分割圖像塊K的檢測目標。