[发明专利]基于高斯函数拟合海杂波的SAR图像船只检测方法

说明书

技术领域

本发明属于遥感图像处理技术领域，具体涉及图像处理、海杂波的拟合、CFAR检测算法。可应用于渔业监管、船只监测等方面。

背景技术

我国是一个海洋大国，管辖着300多万平方公里的海域，海洋资源丰富，加强对进入我国管辖海域船只的监测是维护我国海洋权益的重要手段。合成孔径雷达(SAR)因具有全天时、全天候、大范围的观测能力，而成为海洋监测的主要手段之一[1]。基于海杂波分布概率密度函数的恒虚警率检测方法，是迄今为止发展的最成熟的船只检测方法，已被应用于很多实际的船只检测系统中[2]。该方法根据海杂波的概率密度函数(PDF-Probability Distribution Function)计算累积分布函数(CDF-Cumulative Distribution Function)，并结合预先设定的恒虚警率(CFAR)，自适应地计算检测阈值，将船只目标从海洋背景中检测出来。

该方法的核心是精确地拟合SAR图像的海杂波分布的概率密度函数。早期的海杂波统计基于SAR成像相干斑模型，从相干斑的统计特性出发，建立了相干斑幅度服从瑞利分布，强度服从负指数分布的模型[3]。随着SAR成像分辨率的提高，图像中不仅存在相干斑，还存在纹理信息，Ward等证明了二者之间满足乘性关系[4]，进而在乘性模型框架下发展了K分布[5][6]、G⁰分布[7][8]等模型。除了上述基于相干斑先验假设的海杂波统计模型外，还发展了通过对真实SAR图像数据统计建模实验的验证而获得的模型，主要包括对数正态分布[9]、韦布尔分布[10]等模型。受SAR入射角、极化方式不同，以及天气、风速、海况变化等内外因素的影响，海杂波在SAR图像中的统计分布具有较大的差异，上述的海杂波拟合方法均不能较好的适用于各种情况[11，12]。本发明基于高斯函数拟合的海杂波建模方法提出适用于多种海况和SAR传感器的高分辨率SAR图像。

参考文献

[1]Brusch S.,Lehner S.,Fritz T.,et al.Ship surveillance with TerraSAR-X[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,49(3):1092-1103,2011

[2]Crisp D J.The state-of-the-art in ship detection in synthetic aperture radar imagery[R].Defence Science And Technology Organisation Salisbury(Australia)Info Sciences Lab,2004.

[3]Oliver C,Quegan S.Understanding synthetic aperture radar images[M].SciTech Publishing,2004.

[4]Ward K D.Compound representation of high resolution sea clutter[J].Electronics letters,1981,17(16):561-563.

[5]Ji Y,Zhang J,Meng J,et al.A new CFAR ship target detection method in SAR imagery[J].Acta Oceanologica Sinica,2010,29(1):12-16.

[6]Jakeman E,Pusey P N.A model for non-Rayleigh sea echo[J].Antennas and Propagation,IEEE Transactions on,1976,24(6):806-814.

[7]Frery,A.C,Muller,H.-J.,Yanasse,C.C.F.,et al.A Model for Extremely Heterogeneous Clutter[J].IEEE Transactions On Geoscience And Remote Sensing,1997,35(3):648-659.

[8]鲁统臻，张杰，纪永刚等.基于G0分布的高海况SAR船只目标检测方法[J].海洋科学进展,2011,29(2):186-195.