[发明专利]一种大场景SAR图像中舰船目标切片快速提取方法

说明书

本发明提出一种大场景SAR图像中舰船目标切片快速提取方法，利用目标边缘信息和强散射源信息联合检测算法用于检测目标像素；利用边缘信息快速聚类算法实现对目标像素的快速聚类；利用目标背景快速分离方法实现对目标切片的快速提取。本发明提出的目标切片快速提取策略的优势在于：(1)较高的运行效率。由于将少量级的目标边缘像素替代目标全部像素进行聚类，并采用计算复杂度最低的曼哈顿距离作为距离判据，本发明的切片提取速度是现有方法的几倍甚至几十倍。(2)较低的虚警率，由于采用边缘信息和散射强源信息双重定位，以及对提取的单目标切片进行尺寸筛选等方式，本发明所提方法极大减小了将强杂波像素或其他非舰船目标误判为目标的可能性。

技术领域

本发明涉及舰船目标检测的技术领域，具体涉及一种大场景SAR图像中舰船目标切片快速提取方法。

背景技术

长期以来，运用合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像技术对舰船目标进行检测一直是监控海洋环境、维护海运交通安全的重要手段。而随着SAR成像技术的不断完善，获取的图像数据表现出海量、高分辨和大视场的特性。在如此巨量且动辄千万像素的SAR图像中，如何快速准确解译出舰船目标信息成为新的亟待解决的问题。目标切片自动提取技术作为SAR图像解译中的重要环节，它能够为后续舰船目标识别提供准确的位置和形状尺寸信息，因而成为解决这一问题的突破点。

目前目标切片提取技术主要分为目标像素检测和目标像素聚类两步进行。受限于现有目标检测算法大多只适用某种特定背景杂波下稀疏目标的检测，以及目标聚类算法在处理密集目标时效率低下等一些因素，已知的目标切片提取技术都达不到能够快速处理高分辨、大场景SAR图像的要求。基于此，本发明旨在提出一种目标切片快速提取方法，为该技术的发展提供一种新的思路。

与本发明相关的现有技术介绍如下：

1现有技术一的技术方案

恒虚警率(Constant False Alarm Rate,CFAR)类方法是目前广泛应用于SAR图像目标像素检测的方法，该类方法的主要思路在于：假设待检SAR图像背景杂波符合某一经典统计学模型，根据预先设置的虚警率，估算出目标像素区别于背景像素的阈值门限，将待检像素与阈值进行逐一比较，最终检测出所有目标。图1所示为CFAR类算法的一般处理流程，在此基础上，多位研究者针对算法的不足进行了改进：文献[1](G.Gao,L.Liu,L.J.Zhao,G.T.Shi,et al.,“An adaptive and fast CFAR algorithm based on automaticcensoring for target detection in high-resolution SAR images,”IEEETrans.Geosci.Remote Sens.,Vol.47,No.6,2009,pp.1685-1697.)根据G0分布能够广泛适用于多种杂波区域建模的特性，提出了一种基于G0分布的目标检测算法，该算法改善了CFAR类算法对于边缘杂波、多目标等复杂环境下目标检测虚警率高的问题。文献[2](B.Hou,X.Chen and L.Jiao,“Multilayer CFAR Detection of Ship Targets in VeryHigh Resolution SAR Images,”IEEE Geosciense and Remote Sensing Letters,Vol.12,No.4,2015,pp.811-815.)提出了一种Multilayer CFAR算法，该方法基于对数正态分布模型具有显著抑制相干斑噪声的特性，通过设置双重阈值检测目标强散射像素和弱散射像素，用弱散射像素填补的方式提高了CFAR类方法对目标像素提取的完整性。

现有技术一的缺点

随着研究者的不断改进，现有CFAR类算法对复杂背景的适应性显著增强，但此类方法仍存在以下不足之处：