[发明专利]基于多线程的SAR图像CFAR自适应快速检测方法有效

专利信息
申请号: 201610173184.0 申请日: 2016-03-24
公开(公告)号: CN105759268B 公开(公告)日: 2018-04-13
发明(设计)人: 王瑞富;李洁;朱金山 申请(专利权)人: 山东科技大学
主分类号: G01S13/90 分类号: G01S13/90
代理公司: 济南舜源专利事务所有限公司37205 代理人: 王连君
地址: 266590 山东省青*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 基于 多线程 sar 图像 cfar 自适应 快速 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种基于多线程的SAR图像CFAR自适应快速检测方法,其特征在于:按照如下步骤进行:

步骤1:输入SAR图像;

步骤2:对整幅SAR图像进行全局检测,通过直方图统计设定CFAR值或者自定义方法求取全局阈值;

步骤3:获取索引矩阵,具体按照如下步骤进行:

步骤3.1:比较SAR图像中每一个像素点的值和通过步骤2计算出的全局阈值;

若:SAR图像中像素点的值小于全局阈值,则将SAR图像中像素点的值设置为0;

或SAR图像中像素点的值大于全局阈值,则将SAR图像中像素点的值设置为1,并将这些像素点作上标记,称为标记点;

步骤3.2:判断SAR图像中所有像素点的值和全局阈值是否比较完;

若:判断结果是SAR图像中所有像素点的值和全局阈值已经比较完,则得到索引矩阵;

或判断结果是SAR图像中所有像素点的值和全局阈值还没比较完,则执行步骤3.1;

步骤4:将SAR图像分为四个区域,具体按照如下步骤进行:

步骤4.1:将SAR图像平均分为四个区域;

步骤4.2:统计SAR图像中所有标记点个数和四个区域中平均含有的标记点个数,分别记为Nf、Nm;

步骤4.3:重新划分SAR图像,将SAR图像平均分配为四个区域,分别标号为A1、A2、A3、A4,相应地四个区域中标记点的个数分别记为N1、N2、N3、N4

步骤4.4:比较N1、N2、N3、N4,假设N4最大,则标记点最多的区域为A4区域;

步骤4.5:比较N4与2×Nm,若N4大于2×Nm,则对四个区域重新划分;

步骤4.6:比较与A4区域相邻的A2区域和A3区域中的标记点个数;

若:N2>N3,则需对A4区域和A3区域重新划分,即将A4区域中的部分区域移除补给到A3区域中;

否则,对A4区域和A2区域重新划分,即将A4区域中的部分区域移除补给到A2区域中;

步骤5:对重新划分后的四个区域中的标记点通过多线程同时进行局部检测,计算局部阈值,具体按照如下步骤进行:

步骤5.1:以索引矩阵中的标记点为中心,建立滑动窗口:目标窗口、保护窗口、背景窗口;

步骤5.2:去掉背景窗口中所有像素点的像素值大于全局阈值的像素点;

步骤5.3:对背景窗口中的剩余像素点使用K分布概率密度模型进行统计,计算出背景窗口的阈值即局部阈值;

步骤5.4:比较目标窗口中的标记点的像素值与背景窗口的阈值大小,如果目标窗口中的标记点的像素值大于背景窗口的阈值,则该目标窗口中的标记点为船只目标点,如果目标窗口中的标记点的像素值小于背景窗口的阈值,则该目标窗口中的标记点为海洋杂波;

步骤6:判断整幅SAR图像是否检测完毕;

若:判断结果是整幅SAR图像检测完毕,则执行步骤7;

或判断结果是整幅SAR图像没有检测完毕,则这些步骤5;

步骤7:对根据步骤5局部检测出的像素点组成的每个四连通区域面积进行统计,根据最小船的像素面积筛选出可能的船只,具体按照如下步骤进行:

步骤7.1:将船面积最小的船定义为:长M米、宽N米、分辨率为R,则最小船的像素面积为

步骤7.2:比较每个四连通区域面积与最小船的像素面积的大小,如果四连通区域面积小于最小船的像素面积的大小,则将该四连通区域去除,剩下的四连通区域就是检测出的船只。

2.根据权利要求1所述的基于多线程的SAR图像CFAR自适应快速检测方法,其特征在于:所述四个区域为矩形块区域。

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