[发明专利]一种基于Snakes模型的提取SAR图像目标轮廓方法

权利要求书

1.一种基于Snakes模型的提取SAR图像目标轮廓方法，其特征在于：包括以下几个步骤：

（1）基于斑点噪声模型，利用图像局部统计特性，选择一个窗口作为局部区域，使用Lee滤波法进行滤波；

（2）对杂波抑制后的图像的每个像素的灰度值进行条件判断和幅度调整，使用分段线性灰度变换法对杂波抑制后的图像进行灰度变换；

（3）利用轮廓自身特征和经过灰度变换后图像的特征建立能量函数，并通过求解能量函数极小化问题，得到目标轮廓曲线。

2.根据权利要求1所述的基于Snakes模型的提取SAR图像目标轮廓方法，其特征在于：所述的步骤（1）中，根据输入的SAR待测图像，使用Lee滤波的方法进行滤波;SAR相干噪声是一种乘性噪声，即有：(k,l)是图像像素的坐标，I(k,l)是实际得到的图强强度,其中含有噪声，x(k,l)是一个平稳随机过程，描述了地面目标的雷达散射特性即原始信号，v(k,l)即为相干斑噪声，它是一个均值为1，方差为的平稳白噪声;乘性相干斑模型如下：

y(k,l)=x(k,l)v(k,l)

E(v)＝1

Var(v)=σv2]]>

Lee滤波是利用图像局部统计特性进行SAR图像斑点滤波的方法，其是基于完全发育的斑点噪声模型，选择一定长度的窗口作为局部区域，使用局部均值和局部方差var(y)来估计信号的先验均值和方差;根据乘性噪声模型，假定先验均值和方差可以通过计算局域的均值和方差得到;Lee滤波器的形式是：

x^=y‾+b(y-y‾)]]>

其中，为经过Lee滤波器滤波后的图像，表示窗口的局部均值，var(y)表示窗口的局部方差。