[發明專利]PolSAR圖像艦船檢測聯合優化方法及系統

在審

• 申請號: 202210927504.2
• 申請日: 2022-08-03
• 公開（公告）號: CN114998751A
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 劉濤;楊子淵;方璐;高貴;劉維建
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍海軍工程大學
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06V10/774;G06V10/764;G06N3/12;G06N7/00;G01S13/90
• 代理公司: 武漢開元知識產權代理有限公司 42104
• 代理人: 劉琳

本發明公開了一種PolSAR圖像艦船檢測聯合優化方法及系統，利用先驗信息在訓練集上用不同極化檢測器進行檢測，利用改進的監督分類器LDA算法形成聯合極化檢測器JD?ALL，在此基礎上，為節約實際衛星應用中硬件成本與計算成本，本發明在原有的單個極化檢測器結果上讓它們兩兩結合，選取聯合極化檢測器JD?ALL的主要貢獻者，并形成二聯合極化監測器JD?2。在此基礎上，采用遺傳算法對其進行深度優化，得到深度聯合檢測器DJD檢測器。深度聯合檢測器DJD具有比聯合極化檢測器JD?ALL更好的檢測性能。最后，本發明使用經過優化得到的深度聯合檢測器DJD，對PolSAR圖像復雜海況區域進行有效檢測，捕捉海面弱小目標。

技術領域

本發明涉及地理空間信息系統技術領域，主要涉及一種PolSAR圖像艦船檢測聯合優化方法及系統。

背景技術

極化信息應用到合成孔徑雷達SAR系統所構成PolSAR系統保留了更完整的目標電磁散射特性，成為現代雷達成像技術的重要工具，目前已廣泛應用在軍事偵察、地形測繪、環境與自然災害監視、海面艦船目標檢測等領域。然而隨著雷達平臺參數多樣性、海況環境復雜性的影響，復雜海雜波建模與估計、慢小目標檢測、密集目標檢測等仍然是當前PolSAR圖像艦船目標檢測的難點問題。

在面對復雜海況的情況下，使用單一的艦船檢測器往往不能全面有效的檢測目標并保留細節，現有技術中，通常使用多種極化檢測器進行檢測，每種檢測器提取一種單一特征，來區分艦船目標和海洋雜波，然而單一特征難以全面的反映海況信息。因此如何有效地結合這些不同檢測器，獲取全面有效信息是亟待解決的問題。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明提供了一種PolSAR圖像艦船檢測聯合優化方法，包括以下步驟：

步驟S1：分析已標注艦船目標的PolSAR圖像，得到訓練集、訓練集中檢測像素點的極化協方矩陣C以及先驗信息，所述先驗信息為雜波協方差矩陣Σ_C和目標協方差矩陣Σ_T；所述訓練集中的檢測像素點包括目標像素點和雜波像素點；

步驟S2：通過所述先驗信息，構造N個不同的極化檢測器，并應用于所述訓練集，對所述目標像素點和雜波像素點進行處理，將每個所述極化檢測器的結果作為一維特征，聯合生成高維度的目標數據集X_T和雜波數據集X_C；

步驟S3：利用改進的監督分類器LDA算法，構建聯合極化檢測器JD-ALL，并繪制檢測性能ROC曲線；

步驟S4：將N個所述極化檢測器進行兩兩相互組合，構建X個二聯合極化監測器JD-2，并繪制檢測性能ROC曲線，將所述X個二聯合極化監測器JD-2的檢測性能ROC曲線與聯合極化檢測器JD-ALL的檢測性能ROC曲線進行對比分析，得到與所述聯合極化檢測器JD-ALL性能最為接近的最優二聯合極化監測器JD-2；

步驟S5：對所述最優二聯合極化監測器JD-2進行優化，得到深度聯合檢測器DJD，并利用所述深度聯合檢測器DJD對待檢測的PolSAR圖像進行檢測，得到檢測結果。

優選地，步驟S1中訓練集的目標像素點和雜波像素點不足時，基于所述先驗信息，通過蒙特卡洛仿真方式進行補充。

優選地，步驟S3包括以下步驟：

步驟S31：通過改進的監督分類器LDA算法，計算對應于聯合極化檢測器JD-ALL的投影矩陣G，具體算法如下所示：

式中，R_T、R_C分別為X_T、X_C的互相關矩陣；R_SC、R_TC分別為X_T、X_C的協方差矩陣，β表示平衡因子，G^HG=I表示正則化約束，tr表示矩陣求跡函數；