[发明专利]一种基于Otsu与联合分布的SAR图像舰船目标检测方法有效
申请号: | 202110402242.3 | 申请日: | 2021-04-14 |
公开(公告)号: | CN113256667B | 公开(公告)日: | 2023-07-21 |
发明(设计)人: | 索继东;黄雪滢;于易可;柳晓鸣;陈晓楠 | 申请(专利权)人: | 大连海事大学 |
主分类号: | G06T7/136 | 分类号: | G06T7/136;G06T7/13 |
代理公司: | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人: | 李馨 |
地址: | 116026 辽*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 otsu 联合 分布 sar 图像 舰船 目标 检测 方法 | ||
本发明提供一种基于Otsu与联合分布的SAR图像舰船目标检测方法,主要包括:在待检测的合成孔径雷达扫描图像上选取样本区域;判断该样本区域是否为均匀区域;采用核密度估计器在对数强度域对杂波边缘分布进行估计,建立Otsu与联合分布模型并进行参数估计和构建统计量;根据滑窗内测试特征和各个特征的直方图拟合分布获取检测阈值;基于滑窗内检测特征和检测阈值的比较结果,初步判定滑窗内是否存在目标像素点;迭代遍历整幅图像,得到检测结果。本发明在联合分布模型的基础上,通过二维Otsu分割算法,建立Otsu与联合分布模型,改进了传统CFAR检测方法的参考窗口移动方式,不仅提高了杂波模型的精确度,还提高了检测效率。
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域,具体而言,尤其涉及一种基于Otsu与联合分布的SAR图像舰船目标检测方法。
背景技术
近年来,人们对海事问题愈发关注,其中利用SAR(Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达)图像对海上舰船目标进行检测己经成为世界各国研究的热点。SAR图像中包含丰富的舰船目标结构和形态信息,经过有效的处理,可以实现对舰船目标的自动检测,进而应用在民用和军用的各个领域。
海杂波的精确建模是SAR图像中CFAR舰船目标检测方法的第一步。各类研究用于拟合SAR图像背景杂波直方图分布的经典统计分布模型有高斯分布模型、瑞利分布模型、韦布尔分布模型、对数正态分布模型以及 K分布模型等。为了适应海杂波区域不一定全是均匀同质的情况,产生了 4种最基本的CFAR检测器,分别是CA-CFAR(单元平均)检测器、 GO-CFAR(最大选择)检测器、SO-CFAR(最小选择)检测器和OS-CFAR (有序统计量)检测器,分别适用于不同场景。另外研究人员在高斯混合模型(GMN)的基础上提出了基于对数正态分布混合模型(LMM)的高效CFAR算法,提高了检测效率。但当测试区域像素不再为单一像素时,以上方法估计结果会有很大偏差。近年来,利用神经网络对海杂波进行建模也取得了良好的成果,该方法的建模准确性大大提升,但却需要大量的样本进行实验。基于联合分布的SAR图像舰船目标检测算法则很好地平衡了检测时间和检测结果冲突问题,而且可以更准确的描述复杂的海杂波背景。该方法使用非参数核密度估计器估计边缘分布,并引入参数COPULA模型来表征空间相关性,即分别考虑边缘分布和相关结构来描述联合分布。但是若选取的样本区域相对非均匀,则估计的杂波分布会有较大偏差,造成后续检测的虚警数目增加,检测率降低。另外,在时间上,融合相关性的建模方法所用时间会多于传统的建模方法,导致检测时间较长等问题出现。
发明内容
根据上述提出现有方法中在样本非均匀的应用场景下存在的检测精确度偏低的技术问题,而提供一种基Otsu与联合分布的SAR图像舰船目标检测方法。本发明在联合分布模型的基础上,通过二维Otsu分割算法,建立Otsu 与联合分布模型,改进了传统CFAR检测方法的参考窗口移动方式,不仅提高了杂波模型的精确度,还提高了检测效率。
本发明采用的技术手段如下:
一种基于Otsu与联合分布的SAR图像舰船目标检测方法,包括:
获取待检测的合成孔径雷达扫描图像;
设置窗口尺寸和虚警率,所述窗口包括参考窗口、保护窗口以及测试窗口;
在待检测的合成孔径雷达扫描图像上选取用于估计的样本区域;
统计所述样本区域的平均像素值,根据该平均像素值与最佳均匀区域阈值的比较结果,判断该样本区域是否为均匀区域,若不是均匀区域则重新选取样本区域,其中最佳均匀区域二维阈值根据样本区域像素的灰度值分布和邻域像素的平均灰度值分布通过二维Otsu算法获取;
采用核密度估计器在对数强度域对杂波边缘分布进行估计,并通过 COPULA方法估计潜在的空间相关结构,建立Otsu与联合分布模型并进行参数估计和构建统计量;
根据滑窗内测试特征和各个特征的直方图拟合分布获取检测阈值;
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