[发明专利]基于最大稳定极值区域的SAR图像舰船目标检测方法有效
申请号: | 201911199605.7 | 申请日: | 2019-11-29 |
公开(公告)号: | CN110889843B | 公开(公告)日: | 2023-04-18 |
发明(设计)人: | 梁毅;孙昆;秦翰林;曾裕贵 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06F18/21;G06N3/0464 |
代理公司: | 西安睿通知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 61218 | 代理人: | 惠文轩 |
地址: | 710071 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 最大 稳定 极值 区域 sar 图像 舰船 目标 检测 方法 | ||
1.基于最大稳定极值区域的SAR图像舰船目标检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,获取原始SAR图像,采用引力场增强法对原始SAR图像中舰船目标与背景杂波进行对比度增强,得到增强对比度的图像;
步骤2,采用最大稳定极值区域法对增强对比度的图像进行检测,得到对应最大稳定极值区域,并将其作为候选舰船目标;
步骤3,对于每个候选舰船目标,构建区域分块的检测窗;基于所述区域分块的检测窗,使用加速的核密度估计方法对候选舰船目标进行精检测,得到恒虚警概念下的检测阈值,进而确定舰船目标;
所述采用引力场增强法对原始SAR图像中舰船目标与背景杂波进行对比度增强;其具体为:
首先,将原始SAR图像看作一个二维引力场,原始SAR图像的不同像素代表了引力场中的不同物体,则引力场相互作用定义为:
式中,Gg(i,j)为像素(i,j)所受的周围像素作用力,I(i,j),I(k,l)分别为原始SAR图像上(i,j)和(k,l)处的强度值,为点(i,j)和点(k,l)之间的欧式距离,R为预先设定的引力作用半径,m为引力场作用系数;
其次,在增强结果中加入像素自身的内应力作用来增强其与附近背景像素的反差,其内应力定义为:
F(i,j)=I2(i,j);
最后,得到最终增强后的图像像素为:
Ig(i,j)=Gg(i,j)+F(i,j);
所述采用最大稳定极值区域法对增强对比度的图像进行检测,其具体步骤为:
2.1,像素点排序:将步骤1得到的增强对比度的图像中的像素,按照其灰度值大小采用桶排序的方式进行排序,经桶排序的方式排序后产生一个按灰度值从小到大排列的序列;该序列中每个区间保存着具有相同灰度值的所有像素点及其坐标值;
2.2,极值区域提取:以Δ为步长,改变灰度阈值τ来分割图像,并统计图像中大于灰度阈值的连通域面积,即为对应极值区域;
2.3,根据最大稳定判定条件确定最大稳定极值区域;
2.4,对于每个最大稳定极值区域,剔除该区域中明显的非目标区域;再对相互之间有重合的最大稳定极值区域进行合并,得到候选舰船目标
所述最大稳定判定条件为:对于所有极值区域对应的每一个连通区域Ri,通过分析得到对应的最大稳定判定条件:
其中,|·|代表区域像素基数,为灰度阈值τ所对应的连通域i,Δ为稳定范围的增长步长;
对于每个连通区域Ri,当灰度阈值τ在2Δ的阈值范围内不断变化时,使最大稳定判定条件中ψ取得局部最小值时的灰度阈值对应的区域即判定为最大稳定极值区域。
2.根据权利要求1所述的基于最大稳定极值区域的SAR图像舰船目标检测方法,其特征在于,所述对于每个候选舰船目标,构建区域分块的检测窗为:
首先,在原始SAR图像中划分网格块,网格块的大小为舰船最大长度的一半;
然后,在原始SAR图像中剔除粗检测得到的舰船候选目标所在的网格块后,在每个舰船候选目标所在网格块的8邻域内进行海杂波模型估计,每个舰船候选目标所在网格块的8邻域即为区域分块的检测窗。
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