[发明专利]SAR图像车辆目标的快速检测与定位方法

说明书

方法领域

本发明属于遥感信息处理方法领域，涉及一种SAR(synthetic aperture radar，合成孔径雷达)图像车辆目标检测与定位方法。

背景方法

车辆目标如轿车、卡车、坦克、装甲车等都是SAR对地观测中重点监测的对象，该类目标的检测与定位是SAR图像处理的重要内容。通常，一个典型高分辨率机载SAR系统可在1分钟内对100平方公里的观测区域进行成像探测，分辨率可达1米×1米，相当于每秒钟产生一幅1百多万个像素的SAR图像。如何在这种海量的SAR图像数据和大范围的观测场景中快速检测出车辆目标，并实现车辆目标定位，是SAR图像处理的难点问题。

针对这一问题，本发明给出了一种SAR图像车辆目标的快速检测和定位方法，可以在复杂背景的SAR图像数据中，实现快速、稳健的车辆目标检测和定位，为SAR图像信息获取应用奠定了技术基础，具有重要的实用价值。

发明内容

本发明开发了SAR图像车辆目标的快速检测和定位方法。该方法能对大范围观测场景的SAR图像数据进行车辆目标的快速检测和定位，给出车辆目标的数量和对应的图像位置坐标。同时，该方法具有结构简单、运算量小和处理效率高等优点。

本发明的基本思路是：首先利用高斯分布和双参数CFAR(Constant False Alarm Rate，恒虚警率)算法来构建车辆目标检测方法，然后对检测结果进行形态学滤波、尺寸滤波和聚类处理，来获取车辆目标的像素集合，以此计算车辆目标的中心坐标，作为车辆目标的图像位置坐标，实现车辆目标的定位。

本发明的方法方案见图1，具体步骤如下：

第一步：获取任意像素的局部邻域数据集

设待测SAR图像为S＝{s(i，j)，1≤i≤M，1≤j≤N}，M和N为SAR图像的行数和列数，s(i，j)为SAR图像中坐标为(i，j)像素值，习惯上称s(i，j)为像素。待测SAR图像的距离向分辨率和方位向分辨率都为r。感兴趣的车辆目标的长度和宽度分别为L和W，则其长度和宽度在待测SAR图像分别有L₀和W₀个像素，其中L₀＝Ceil(L/r)，W₀＝Ceil(W/r)，Ceil(·)表示取上限整数值，车辆目标在待测SAR图像上的面积为N_T＝L₀×W₀。

为了获取像素s(i，j)的局部邻域数据集，对s(i，j)进行加窗处理，窗的形状如图2所示。该正方形的环形窗的中心像素为s(i，j)，外边长为L₁个像素，内边长为L₂个像素，其中L₂≥L₀+1，且L₂＝L₁-2。环形窗内的像素构成了像素s(i，j)的局部邻域数据集Ω_c(i，j)。

第二步：计算任意像素背景杂波统计分布函数

设待测SAR图像的背景杂波像素服从高斯分布，利用下式计算像素s(i，j)局部背景杂波分布函数中均值和标准差