[发明专利]基于图像区域积累的视频SAR运动目标检测方法

说明书

本发明公开了一种基于图像区域积累的视频SAR运动目标检测方法，主要解决现有视频SAR运动目标检测不稳健的问题。其实现方案为：1)设计积累窗并对视频SAR图像序列进行区域积累；2)确定积累门限并对积累结果进行图像重整；3)对重整后的图像二值分割；4)对二值分割后的图像进行连通域大小统计并保留大小在0.4倍目标所占像素点总数与2倍目标所占像素点总数范围内的连通域；5)对连通域处理后的图像进行帧间相关处理去除非目标阴影，完成运动目标检测。本发明通过对视频SAR图像进行区域化的多帧联合检测，有效抑制了虚警和漏警概率并提高了检测性能，可用于视频SAR运动目标的跟踪和实时探测。

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，特别涉及一种SAR运动目标检测方法，可用于视频SAR运动目标的跟踪和实时探测。

背景技术

视频SAR成像雷达能够全天时、全天候、高精度地对地面目标区域进行实时成像，具有成像帧率高、分辨率高的特点，能有效克服红外/可见光传感器易受天气条件和战场环境影响的弱点，同时也能克服常规SAR系统帧率低、动目标检测跟踪困难等缺陷。视频SAR成像时，运动目标图像会发生散焦和移位，但会在其真实位置留下阴影，并且成像阴影会在视频成像模式下所获得的图像序列中发生移动。因此，基于动态阴影的数据处理技术从原理上可以实现对运动目标的检测和跟踪。然而，由于SAR使用相干电磁波进行成像，导致SAR图像中存在大量的相干斑噪声，利用阴影进行目标检测时将产生大量虚警，因此对视频SAR中的运动目标进行稳健的检测具有重要意义。

现有的基于视频SAR中动态阴影的运动目标检测方法大多从图像配准的角度出发，通过提取静止背景的图像序列并与场景视频SAR图像序列相减，得到图像序列中的变化信息。该类方法是基于单像素点的操作，存在着背景提取不准确、虚警率过高的问题。近年来，越来越多的检测方法被应用在视频SAR的运动目标检测中，基于视频SAR图像帧的动目标检测技术也因此得到了发展。

Doerry A、Miller J、Bishop E等人在论文“Shadow Probability of Detectionand False Alarm for Median-Filtered SAR Imagery”中通过中值滤波方法抑制了相干斑噪声并提高了SAR图像中阴影区域的单点检测性能。Y Zhang、X Mao等人在论文“A novelapproach to moving targets shadow detection in videosar imagery sequence”中则针对Sandia实验室公布的视频数据通过图像处理的方式提取动态阴影从而达到动目标检测的目的。这两种方法均是基于图像像素的操作，由于没有考虑运动目标阴影的像素间关系，以及帧间的阴影时序变化关系，因而易出现虚警、漏警过高的问题，造成对低速目标以及高机动目标点的检测性能恶化。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种基于图像区域积累的视频SAR运动目标检测方法，以减小视频SAR中由帧间阴影时序变化带来的虚警和漏警影响，提高动目标的检测概率。

实现本发明目的的技术方案包括如下步骤：

(1)对视频SAR图像序列进行区域积累:

1a)设置积累窗，根据视频SAR图像序列的分辨率和运动目标阴影在图像中的尺寸确定积累窗大小为N*N，其中N为奇数，其中*表示点乘；

1b)使用滑动积累窗的方法进行图像区域积累，积累窗中心从第一个图像像素开始逐点移动，每个对应像素点的值由对该点周围的积累窗内覆盖的图像强度值求和确定；

1c)重复1b)直至积累窗中心完全遍历视频SAR图像序列，生成积累后的图像序列；

(2)确定积累门限S_T并对积累结果进行图像重整: