[发明专利]一种基于积分图像的快速ACCA-CFAR SAR图像目标检测方法

权利要求书

1.一种基于积分图像的快速ACCA-CFAR SAR图像目标检测方法，其特征在于，该方法具体如下：

(1)结合数据的统计特性，利用基于G⁰分布的自适应全局阈值CFAR预分割算法生成目标索引矩阵；

(2)采用基于积分图像的G⁰分布统计参数快速估计方法，其中，求得原图像的2-阶、4-阶积分图像之后，即可通过简单的加、减等运算求得统计参数；

(3)通过基于积分图像的快速ACCA-CFAR算法，实现SAR图像目标检测。

2.根据权利要求1所述的一种基于积分图像的快速ACCA-CFAR SAR图像目标检测方法，其特征在于：所述的利用基于G⁰分布的自适应全局阈值CFAR预分割算法生成目标索引矩阵，具体步骤如下：

步骤11：设置恒虚警概率p_fa，将双参数滑动窗口扩展至整幅图像，并设置保护窗口的尺寸为0；

步骤12：将背景窗口中的参考单元用于G⁰分布幅度模型统计参数估计，

式中，n表示图像的视数；μ²，μ⁴分别表示参考单元的2-阶、4-阶样本矩，它们的计算方式为：

μm=1NsΣt=1Ns|z(t)|m---(3)]]>

式中，m代表阶数，z(t)为各参考单元，N_s表示参考单元个数；

步骤13：根据CFAR算子基本原理公式，计算全局阈值T_g，

1-pfa=∫0TgfG0(z)dz---(4)]]>

式中，表示G⁰分布幅度模型的概率密度函数：

fG0(z)=2nnΓ(n-α)γ-αz2n-1Γ(n)Γ(-α)(γ+nz2)n-α---(5)]]>

式中，α，γ分别为形状和尺度参数，-α＞0，γ＞0；当n＝1，即单视数据时，式(4)的解析解为：

对于多视数据，由于式(4)无解析解，采用二分法确定

步骤14：根据式(7)所示的判别准则，对原图像中的对各测试像素I_t进行判决，

其中H₁和H₀分别表示目标像素假设和背景像素假设，从而生成式(8)所示的目标索引矩阵M：

M(x,y)=1,H10,H0---(8)]]>

式中(x,y)表示像素点的坐标位置。