[发明专利]一种自适应群智能优化SAR雷达空中飞行目标识别系统

权利要求书

1.一种自适应群智能优化SAR雷达空中飞行目标识别系统，其特征在于：包括SAR雷达、数据库以及上位机，SAR雷达、数据库和上位机依次相连，所述SAR雷达对空中进行实时监测，并将SAR雷达获得的图像数据存储到所述的数据库中，所述的上位机包括图像预处理模块、特征提取模块、分类器训练模块、分类器训练模块、自适应群智寻优模块和结果显示模块，所述图像预处理模块、特征提取模块、分类器训练模块、分类器训练模块和结果显示模块依次相连，分类器训练模块与自适应群智寻优模块相连。

2.根据权利要求1所述自适应群智能优化SAR雷达空中飞行目标识别系统，其特征在于：所述图像预处理模块，用以进行SAR雷达图像数据预处理，采用如下过程完成：

1)从数据库中传来的SAR图像灰度级为L,f(x₀,y₀)为像素点(x₀,y₀)处的灰度值，g(x₀,y₀)为像素点(x₀,y₀)的N×N邻域内像素的平均值，其中x₀,y₀分别表示像素点的横坐标和纵坐标；

2)通过计算满足f＝m和g＝n的像素数目h(m,n)，得到二维联合概率密度p_mn：

p_mn＝p(m,n)＝h(m,n)/M

其中，M表示图像像素的总数目；

3)计算二维直方图的均值向量μ：

4)分别计算图像中目标和背景出现的概率P_0,1和均值向量μ_0,1：

其中，t、s、下标0、下标1分别表示f分割阈值、g分割阈值、目标区域、背景区域；

5)计算类间方差BCV：

BCV＝P₀(μ₀-μ)(μ₀-μ)′+P₁(μ₁-μ)(μ₁-μ)′；

其中，μ表示均值向量，上标’表示矩阵的转置。

6)最佳阈值即为使得BCV为最大值时的二维阈值向量[s₀,t₀]：