[发明专利]基于视觉反差和信息熵的SAR图像人造目标检测方法

权利要求书

1.基于视觉反差和信息熵的SAR图像人造目标检测方法，其特征是，包括如下步骤：

1)对待检测的SAR图像进行高斯金字塔分解，通过下采样处理建立4层影像金字塔，处理后图像分别记为I₀，I₁，I₂和I₃，其中I₀为原图像尺寸，I₁，I₂和I₃图像依次分别是原图像尺寸的1/2，1/4，1/8；

2)根据生物视觉特性，通过模拟初级视觉皮层中的简单细胞来提取图像的局部反差信息，对输出的四幅不同尺寸图像I₀，I₁，I₂和I₃分别进行中央周边差处理，提取简单单元S；

3)学习计算池模型，利用Maximum模型将S单元整合为复杂单元C，并进行高斯滤波处理，生成全局显著图G；

4)根据信息熵最大原则对步骤3)生成的全局显著图G进行阈值分割处理，处理后的二值图像记为B；

5)对处理后的二值图像B进行形态学滤波处理：进行连通、填充和清除运算，消除孤立的像素集合，提高像素集合的连通性；

6)从步骤5)处理后的二值图像中提取目标的轮廓线，将其显示在原始SAR影像上，得到目标检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于视觉反差和信息熵的SAR图像人造目标检测方法，其特征是，所述步骤1)中金字塔下采样操作按如下公式进行：I_δ(x,y)＝Σ_mΣ_nw(m,n)I_δ-1(2i+m,2j+n)(1)，其中，δ为图像层数，w(m,n)为降采样核函数，m,n为核函数窗口大小。

3.根据权利要求1所述的基于视觉反差和信息熵的SAR图像人造目标检测方法，其特征是，所述步骤2)中进行中央周边差操作前，将周边层S_L∈{1,2,3}插值后放大到和中央层C_L∈{0,1,2}相同尺度，即S_L1和C_L0尺寸相同，S_L2和C_L1尺寸相同，S_L3和C_L2尺寸相同；

按公式(2)分别对S_L1和C_L0，S_L2和C_L1，S_L3和C_L2进行逐像素的特征差运算：D_n＝I(C_L,S_L)＝|I(C_L)ΘI(S_L)|，n∈{0,1,2}(2)，其中，Θ表示跨尺度的减操作，中央尺度C_L∈{0,1,2}，周边尺度S_L∈{1,2,3}，S_L＝C_L+δ，δ＝1。

4.根据权利要求3所述的基于视觉反差和信息熵的SAR图像人造目标检测方法，其特征是，所述步骤3)中将S单元整合成C单元前，要将D₀,D₁,D₂三幅差值图分别插值到原始图像大小，得S₀,S₁,S₂；根据公式(3)分别对S₀,S₁,S₂进行计算，得单元C：C＝Max(S)，S∈{S₀,S₁,S₂}(3)。