[发明专利]基于双边截断统计特性的SAR图像舰船CFAR检测方法

说明书

本发明公开了一种基于双边截断统计特性的SAR图像舰船CFAR检测方法，其步骤包括：1.获取一幅SAR图像，设置由目标窗口和背景窗口组成的局部滑动窗口，计算背景窗口中像素的对数域均值和对数域标准差和变异指数，并得到截断规则，去除其中的异质像素；2.采用最大似然估计法对保留的真实海杂波进行对数域均值和对数域标准差估计；3.用对数正态分布对真实海杂波灰度概率密度进行建模；4.根据给定的检测虚警率建立判决规则，对目标窗口中的待测像素进行目标判别。本发明能有效去除所述背景窗口中的异质像素，从而能在保持较低虚警率的前提下有效提升复杂海况下舰船目标的检测率，且计算效率高，具有较好的工程应用价值。

技术领域

本发明涉及SAR图像目标检测技术领域，具体涉及一种复杂海况下基于双边截断统计特性的SAR图像舰船CFAR检测方法。

背景技术

合成孔径雷达(SyntheticAperture Radar,SAR)是雷达发展中的一项新技术，它是一种高分辨率主动式成像传感器。利用SAR遥感手段，可以对地物实现多极化、多波段、多视角的观测，获得的图像特征信息丰富，含有幅度、相位和极化等多种信息。由于SAR全天时、全天候的观测能力，利用SAR图像进行目标检测在海洋遥感领域得到高度重视，逐渐成为SAR图像海洋应用现阶段的研究热点。

由于SAR的成像特点，不同条件的海况呈现在SAR图像中的海杂波差别较大，较复杂海况对应的SAR图像目标检测难度也相对较大。除此以外，随着全球化贸易量的不断增长，越来越多的船只被投入到航运中，不可避免地增加了船只航行过程中溢油事件的发生。在SAR图像中，溢油一般呈现为灰度值较低的密集区域，也会对SAR图像目标检测精度产生较大影响。

传统的恒虚警率(Constant false alarm rate,CFAR)检测方法设置了目标窗口、保护窗口、背景窗口组成的滑动窗口以适应背景杂波的变化，对背景杂波进行参数估计及概率建模，并由给定的虚警率(PFA)自适应计算出检测阈值，实现自适应CFAR检测。其中背景窗口的设计是为了屏蔽目标像素泄漏到背景窗口中对检测结果产生的影响，但在复杂海况区域(如存在溢油的繁忙航线或港口)中，背景窗口中的高、低强度异质像素无法被有效去除，导致估计的参数偏离真实值，影响灰度概率建模精度，最终导致目标检测率下降。

针对复杂海况下产生的检测率降低的问题，提出了大量基于样本截断的CFAR检测方法，这些方法通过迭代法去除异质像素，并对保留的杂波进行参数估计与概率建模，有效提升复杂海况下的目标检测率。然而这些方法通常依赖固定阈值进行杂波截断，若固定阈值选择有误，会导致大量的真实海杂波样本被去除，造成参数估计准确度较差。除此之外，基于固定阈值的杂波截断及参数估计过程需要进行大量迭代计算，过程复杂且效率较低。

发明内容

本发明是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种基于双边截断统计特性的SAR图像舰船CFAR检测方法，以期能有效去除背景窗口中的异质像素，从而能在保持较低虚警率的前提下有效提升复杂海况下舰船目标的检测率，并同时提升检测效率。

本发明为达到上述发明目的，采用如下技术方案：

本发明一种基于双边截断统计特性的SAR图像舰船CFAR检测方法的特点包括如下步骤：

步骤1：获取一幅SAR图像，并设置由目标窗口和背景窗口组成的局部滑动窗口，计算SAR图像在所述背景窗口中的所有像素的对数域均值μ_{B_ln}和对数域标准差σ_{B_ln}，再根据式(1)计算变异指数VI，并得到如式(2)所示的截断规则，从而去除所述背景窗口中不满足式(2)的像素，得到截断过后的真实海杂波像素集表示中第i个像素的灰度值，i∈[1,n]，n表示像素数量：