[发明专利]一种基于空域特性的雷达图像杂波抑制方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于空域特性的雷达图像杂波抑制方法，属于低空空域安全监视技术领域，涉及雷达图像处理与目标检测。

背景技术

一次雷达具有成本低、架设方便、独立工作性强等特点，是空域安全监视的重要手段。一次雷达本身不具备动目标检测的功能，成熟的雷达监视系统通常采用图像采集卡将雷达平面位置指示图像（平面回波显示图，PPI）传输给计算机，再由后端基于图像的目标检测算法对其进行处理，从中提取出动目标信息。由于系统监视的区域为低空空域，背景环境复杂，噪声干扰强，而被跟踪目标一般是回波信号较弱的小型飞行器，优良的目标检测算法成为提高系统探测能力的关键。

由于背景中的大部分物体（草地、树林、建筑物等）是非刚性的，因此背景物体回波具有一定的随机特性，经过背景差分的雷达图像中，除动目标外，在原先的背景区域尤其是边缘仍残留了大量杂波，且其强度一般较高，给弱小动目标的检测带来一定困难。通常，为提高系统的“检测率”，传统的目标检测算法会设定较低的阈值，同时也引入了大量杂波，通过采用优良的跟踪算法剔除杂波。但是，此种方案会给跟踪算法带来过重的负担，严重影响算法的效率，较难实现实时处理。

发明内容

本发明的目的在于提供了一种基于空域特性的雷达图像杂波抑制方法，该方法适用于基于雷达PPI图像的动目标检测，在目标检测环节最大程度地剔除杂波，降低虚警率。

本发明的基于空域特性的雷达图像杂波抑制方法，包括如下步骤：

步骤1，背景建模。

首先，将当前图像I^(k)之前的n帧图像相加并取平均值，得到背景图像B^(k)：

B(k)[x,y]=1nΣi=1nI(k-i)[x,y]---(1)]]>

其中，[x,y]表示二维图像中像素的坐标值，k表示帧数。

然后，以η为阈值对背景图像进行分割并标定为二值图像，得到二值化背景图像e_B为：

其中，二值图像中，静止背景物体标定为1，空域标定为0。

步骤2，背景差分。

首先，由当前图像I^(k)中减去背景图像B^(k)，获得前景图像F^(k)：

F^(k)[x,y]＝I^(k)[x,y]-B^(k)[x,y]    (3)

然后，以θ为阈值对前景图像F^(k)进行分割，并标定为二值图像e_T：

步骤3，基于空域特性的杂波抑制。

对前景图像进行阈值分割并标定为二值图像e_S：

其中，p_B表示被检测像素为背景的先验概率，p_T表示被检测像素为前景的先验概率，阈值θ由位置先验概率p_B/p_T进行调节，由下式计算：