[发明专利]基于非抽样Contourlet变换的SAR图像目标方位角估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)图像目标的特征提取方法，特别涉及一种目标方位角估计的方法。

背景技术

合成孔径雷达具有全天时、全天候、远距离对地表观察的能力，在军事侦察和战场感知中发挥出越来越大的作用，SAR图像的自动目标识别受到了人们的高度关注。但SAR目标对成像角度特别敏感，不同的目标及不同照射方位角下所形成的SAR图像，其背景散射强度与目标散射强度各不相同，如何从SAR图像中提取目标的方位角信息，以进一步实现对目标的态势估计是SAR图像应用急待解决的问题之一。

目前对SAR图像目标方位角估计的研究工作开展的较多。Principe等根据信息论观点，提出了基于“最大互信息”的估计方法，如文献1：Principe J C，Xu D，Fisher J W，Pose estimation in SAR using an information theoretic criterion，SPIE，1998中公开的技术，算法将估计归结为求取方位角参数最大似然估计的问题，算法需要通过学习训练构造估计器，实现较为复杂；Meth利用“近距离边界”估计方位角，如文献2：Voicu L，Patton R，Harley R M，Multi-criterion vehicle poseestimation for SAR ATR，SPIE，1999公开的技术，但是SAR目标的边界不明显，很难正确提取，影响了该算法的精度；计科峰等提出了一种基于线性回归的SAR目标方位角检测算法，如文献3：计科峰，匡纲要，郁文贤，基于线性回归的SAR目标方位角估计方法，现代雷达，2004中公开的技术；徐牧等提出了基于Hough变换与目标主轴提取的SAR图像目标方位角估计方法，如文献4：基于Hough变换与目标主轴提取的SAR图像目标方位角估计方法，电子与信息学报，2007中公开的技术，但后两种算法计算量大，很难满足SAR图像自动目标识别实时性的要求。

发明内容

本发明基于非抽样Contourlet变换对二维图像信号良好的多尺度、多方向分析能力，利用SAR图像目标像素区域在非抽样Contourlet变换域不同尺度、不同方向子带系数的分布特征，提出一种在非抽样Contourlet变换域内通过系数多尺度后在方向特征图上估计目标方位角的方法，从而提高自动目标识别的实时性。

一种基于非抽样Contourlet变换的SAR图像目标方位角估计方法，其特征在于：

(a)、首先利用非抽样Contourlet变换对原始图像做三层尺度八个方向非抽样Contourlet变换分解，将图像从灰度域变换到非抽样Contourlet变换系数域，得到三个尺度下八个方向的子带系数；

(b)、在各个方向，通过公式：

Di=|Dji|×|Dj+1i|×|Dj+2i|]]>

进行多尺度相关运算，以在不同的方向上突出人造目标，其中D_jⁱ、D_j+1ⁱ、D_j+2ⁱ分别表示同一空间位置上方向为i，尺度为j、j+1、j+2的非抽样Contourlet变换高频子带系数；

(c)、将得到的八个方向的多尺度相关系数，通过公式：