[发明专利]基于空时混沌的光学海杂波抑制方法

说明书

一种基于空时混沌的光学海杂波抑制方法，包括以下步骤：选取海杂波光学图像中同一位置处的图像强度组成海杂波时间序列，选取海杂波光学图像中沿海浪运动方向的一列图像强度组成海杂波空间序列；分别验证海杂波在时域和空域的混沌性，具体方法包括计算数据序列的延迟时间、关联维数和最大Lyapunov指数；分别对时域和空域的数据序列进行训练径向基函数的神经网络预测；用两个预测值和实际值进行线性拟合，得到一个耦合系数；采用最小二乘支持向量机‑耦合映象格子算法，构造预测函数，得到预测值；海杂波预测值与实际值进行杂波对消。本发明采用了空域和时域结合预测的算法抑制海杂波，克服了现有时域混沌机理预测的不准确性。

技术领域

本发明涉及的是一种图像处理技术领域的新方法，是舰载光电成像探测与跟踪海上目标的一项核心技术，在各类军、民用系统中均有广泛的应用。

背景技术

舰载光电成像探测与跟踪系统较雷达系统具有被动隐蔽、抗干扰性强、跟踪精度高等优点，是跟踪远距离舰船目标和掠海攻击导弹的重要手段。光电图像的信噪比和对比度等信息会随着海杂波在时间和空间上动态而变化。当海面杂波或鱼鳞光较强时，光电图像中有大量的浪峰灰度强度接近甚至大于目标，严重制约了海面弱小目标的可检测性，因此从时间和空间上抑制海杂波是检测海面弱小目标的关键技术。

海杂波的研究主要有基于统计理论和混沌理论的两种分析方法。基于统计理论的海杂波分析方法将海杂波作为一种完全随机信号，通过概率统计分布模型描述海杂波，如对数正态(Logarithmic-Normal，Log-Normal)分布，Weibull分布和K分布等海杂波建模分析。然而海杂波往往具有时间或空间上不断变化，具有较强的非平稳特性，海杂波的这一时变特性使得将海杂波视为随机过程的统计分析方法难以充分描述出海杂波内在的物理本质。空域滤波也是抑制海杂波的主要手段，如小波分析和灰度形态学等滤波器，依据目标信号为图像的高频成分，抑制空域相关性强和低频的海杂波，而很难区分鱼鳞光等图像高频成分。

Haykin等针对IPIX(Intelligent Pixel Proeessing)相参雷达进行研究，发现了海杂波具有较强的混沌性。光电图像海杂波与雷达波相似，也具有较强的混沌性。专利研究光电图像海杂波的混沌动力学模型，分析海杂波时间和空间数据序列分别在延迟状态空间的相关性，从空时混沌性联合预测和抑制海杂波，提升海杂波背景下弱小目标的检测性能。

发明内容：

混沌，从严格意义上来讲，是一个时间的理论。由于海杂波的回波信号是来源于移动的海面，所以空间效应是不能忽略的。当一个混沌动态系统有多个自由度时,需同时考虑时空混沌性。Cross较早地提出时空混沌的定义:时空混沌是指需要更多相互独立的元素来描述系统特征,这不仅包括时域的元素还包括来自空域的元素。简单地说，时空混沌就是指序列在时间上是混沌，而在空域上是不规则分布的序列。海杂波在时域上是混沌的,因此只需分析海杂波空间混沌参数。本发明的目的在于提高对海杂波动态的研究，提供一种基于空时混沌的光学图像海杂波抑制方法。本发明通过从光电图像中分别提取空域和时域海杂波的混沌参数，分别通过神经网络预测后线性拟合得到预测值，以此预测海杂波图像，并将海杂波预测值和实际值进行杂波对消。

为实现这一目的，本发明采用的技术方案是：

一种基于空时混沌的光学图像海杂波抑制方法，所述抑制方法包括如下步骤：

1、选取海杂波光电图像序列同一位置处的图像强度组成一个海杂波时间强度数据序列，同时选取海杂波光学图像中沿海浪运动方向的一列图像强度组成海杂波空间序列；

2、计算海杂波时、空数据序列的延迟时间、嵌入维数和最大Lyapunov指数；

3、重构海杂波时、空数据序列的相空间；

4、利用RBF神经网络分别预测海杂波在空域和时域的灰度值；

5、利用两个预测值和一个实际值拟合出耦合参数；