[发明专利]一种用于SAR匹配的特征区域检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及合成孔径雷达图像处理及分析方法。

背景技术

以下对本发明的相关技术背景进行说明，但这些说明并不一定构成本发明的现有技术。

在飞行器SAR成像导航中，通常采用星载SAR图像作为基准图或参考图。而哪处区域的基准图可满足景象匹配的要求，是导航需要考虑的重要因素。不同的匹配算法对基准图或参考图有不同的要求。目前SAR匹配方法多采用基于特征的匹配算法。因此，景象区域应选择尽量包含弱散射地物、强散射地物共同构成的特征区域。如果选择的是单一纹理、自相似性高的景象区域，如水平面或平坦的沙漠地带，都难以得到较好的匹配性能。

为提取得到强、弱散射特性的区域，通常采用阈值分割法，即用一个或几个阈值将图像的灰度直方图分成几个区间。然而对于灰度等级较少的SAR图像，不同区域的强度值有较大的重叠，普通的阈值分割法难以获得理想的效果。因此，目前广泛应用于SAR图像的阈值分割方法是基于恒虚警的方法。该方法的核心思想是通过分析SAR图像中像素强度的统计特性，从而估计出目标分割的阈值，再对图像进行分割，在恒虚警率的约束条件下，做到不丢失目标和尽可能地滤除杂波。该类方法的优点是分割速度快，缺点是需要对待分割图像的阈值进行估计，因此阈值估计的效果将会极大地影响最终适配区选取的结果。陈石平等在《高分辨率SAR图像CFAR分割的改进方法》文中对基于恒虚警的分割方法进行了改进研究。

发明内容

本发明的目的在于提出一种用于SAR匹配的特征区域检测方法，能够避免SAR图像阈值分割难的问题，尤其适用于斑点噪声较大、地物散射特性值间有较大重叠的SAR影像。

根据本发明的用于SAR匹配的特征区域检测方法，包括：

S1、选取待检测图像中的任一点为观测点，获取以所述观测点为中心的初始窗口对应区域的标准差；

S2、逐次递增所述初始窗口的尺寸，获取每个递增窗口对应区域的标准差；

S3、对初始窗口对应区域的标准差以及每个递增窗口对应区域的标准差进行显著性分析，当显著性大于预设阈值时，判定所述待检测图像适于匹配。

优选地，步骤S1之前进一步包括：

根据所述待检测图像的分辨率以及所述待检测图像对应的地物的尺寸，确定所述初始窗口的尺寸。

优选地，所述初始窗口或所述递增窗口的形状为：由直线和/或曲线构成的封闭图形。

优选地，每个递增窗口的形状、以及每个递增窗口与初始窗口的形状相同或不同。

优选地，步骤S2之前进一步包括：

根据所述待检测图像的分辨率、所述待检测图像对应的地物的尺寸以及所述初始窗口的尺寸，确定递增步长。

优选地，每个递增窗口对应的递增步长相同或不同。

优选地，每个递增窗口四周不同边缘点的递增步长相同或不同。

优选地，步骤S2包括：

按照递增步长，沿着所述观测点与初始窗口四周每个边缘点之间连线的方向递增，得到第1个递增窗口，并获取第1个递增窗口对应区域的标准差；

按照递增步长，沿着所述观测点与第n个递增窗口四周每个边缘点之间连线的方向递增，得到第n+1个递增窗口，并获取第n+1个递增窗口对应区域的标准差；其中，n为正整数。

优选地，步骤S2包括：

按照递增步长，扩大所述初始窗口的宽度和高度，得到第1个递增窗口的尺寸；

以所述观测点为中心确定第1个递增窗口对应的区域，并获取第1个递增窗口对应区域的标准差；

按照递增步长，扩大第n个递增窗口的宽度和高度，得到第n+1个递增窗口的尺寸；

以所述观测点为中心确定第n+1个递增窗口对应的区域，并获取第n+1个递增窗口对应区域的标准差；其中，n为正整数。

优选地，所述递增窗口的尺寸满足公式1：