[发明专利]逆合成孔径雷达图像的质量分类方法

权利要求书

1.一种逆合成孔径雷达图像的质量分类方法，具体步骤如下：

(1)数据预处理：

使用雷达录取的复数据，进行逆合成孔径雷达成像，得到逆合成孔径雷达图像数据，将这些逆合成孔径雷达图像数据用能量归一化；

(2)目标检测：

(2a)采用恒虚警检测方法，检测出归一化后的逆合成孔径雷达图像数据中的目标；

(2b)采用边缘信息定位方法，确定目标区域位置；

(3)图像划分：

将目标区域作为一个分区，采用分块的方法，将目标区域周围的部分划分为八个区域；

(4)特征提取：

(4a)采用横条纹能量比公式，在逆合成孔径雷达图像区域2、区域8和区域5的联合区域中，计算横条纹能量比特征；

(4b)采用竖条纹能量比公式，在逆合成孔径雷达图像区域4、区域6和区域5的联合区域中，计算竖条纹能量比特征；

(4c)采用图像熵公式，在逆合成孔径雷达图像区域1到区域9的联合区域中，计算图像熵特征；

(4d)采用剩余能量比公式，在逆合成孔径雷达图像区域1到区域9的联合区域中，计算剩余能量比特征；

(4e)采用特征向量公式，将横条纹能量比特征、竖条纹能量比特征、图像熵特征和剩余能量比特征组成一个特征向量；

(5)分类：

采用有监督分类方法，使用支持向量机SVM分类器，对特征向量进行分类，得到分类结果；

(6)分类结果验证：

采取相互验证方法对分类结果进行验证，得到分类的正确率。

2.根据权利要求1所述的逆合成孔径雷达图像的质量分类方法，其特征在于：

步骤(2a)中所述恒虚警检测方法的具体步骤如下：

第一步：按照下式，计算逆合成孔径雷达图像中噪声的分布特性：

p=|A|σ2exp[-|A|22σ2]]]>

其中,p表示逆合成孔径雷达图像中噪声的分布特性，A表示逆合成孔径雷达图像中噪声的幅度，|·|表示取模值操作，exp[·]表示指数函数，σ²表示逆合成孔径雷达图像中噪声的方差；

第二步：按照下式，计算检测归一化后的逆合成孔径雷达图像数据中目标的门限：

T=2σ2ln(1Pf)]]>

其中，T表示检测归一化后的逆合成孔径雷达图像数据中目标的门限，σ²表示逆合成孔径雷达图像中噪声的方差，P_f表示检测归一化后的逆合成孔径雷达图像数据中目标的虚警率，ln(·)表示取对数操作；

第三步：遍历逆合成孔径雷达图像中的所有像素点，将大于检测目标门限的像素点组成目标区域，检测出归一化后的逆合成孔径雷达图像数据中的目标。

3.根据权利要求1所述的逆合成孔径雷达图像的质量分类方法，其特征在于：步骤(2b)中所述边缘信息定位方法是指，分别将目标投影到逆合成孔径雷达图像的横坐标轴和纵坐标轴上，分别得到横坐标轴和纵坐标轴上投影的坐标位置，根据投影两端的坐标位置，确定目标区域的位置。