[发明专利]一种SAR图像超像素滑窗CFAR检测方法

权利要求书

1.一种SAR图像超像素滑窗CFAR检测方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：设定超像素尺寸s，采用简单线性迭代聚类SLIC方法对待检测的SAR图像进行超像素分割，得到超像素{S_m},m＝1,2,…,M，其中M为超像素的个数；

步骤2：设置由待检测超像素和背景超像素组成的局部滑动窗口，通过背景超像素中的杂波统计概率直方图自适应地计算杂波截断阈值，去除泄露到背景超像素中的目标、方位模糊的异质像素点，保留真实的杂波样本；

步骤3：采用截断伽玛分布对背景超像素中自适应阈值截断后的杂波进行建模，根据截断矩估计方法得到杂波参数；

步骤4：根据估计方法得到的杂波参数，给定虚警概率，自适应地求解截断伽玛分布CFAR检测阈值，对待检测超像素中的待检测像素点进行目标判别，对所有M个待检测超像素中的像素点完成目标判别，从而实现SAR图像目标检测。

2.根据权利要求1所述的一种SAR图像超像素滑窗CFAR检测方法，其特征在于：步骤2中所述的背景超像素中的根据杂波统计直方图计算自适应杂波截断阈值t的计算方法如下：首先统计背景超像素中像素点灰度值的概率直方图P，P满足0≤P(i)≤1，其中H为灰度级数，P(i)表示第i个灰度级的概率值，搜索概率直方图P最大值所在的灰度级H_max，计算杂波截断阈值为t＝(H_max+H)/2H，设背景超像素中某一像素灰度值为I_B，则截断规则为I_B≤t，即将灰度值小于t的杂波保留认定为真实海杂波。

3.根据权利要求1所述的一种SAR图像超像素滑窗CFAR检测方法，其特征在于：步骤3中所述的采用截断伽玛分布对背景超像素中自适应阈值截断后的杂波进行建模，根据截断矩估计方法得到杂波参数，具体方法如下：采用如下的伽玛分布对采用自适应阈值t截断后的杂波样本的灰度概率密度进行建模：

式中，L和μ分别为伽玛分布的形状参数和均值参数，通过计算截断杂波样本的一阶矩和二阶矩建立如下的联立方程组：

其中，截断杂波样本的一阶矩和二阶矩通过和近似表示，n为截断杂波样本数，以作为初始点迭代求解得到数值解其中

4.根据权利要求1所述的SAR图像超像素滑窗CFAR检测方法，其特征在于：步骤4中所述的自适应地求解截断伽玛分布CFAR检测阈值，对待检测超像素中的像素点进行目标判别，对所有M个待检测超像素中的像素点完成目标判别，具体方法如下：设第m个待检测超像素S_m的杂波参数估计结果为给定虚警概率P_fa，根据下式计算CFAR检测阈值T_m：

采用T_m对待检测超像素S_m中的K个像素点的灰度值{I_m1,I_m2,…,I_mk,…,I_mK}进行判决，则CFAR检测目标判决规则为I_mk≥T_m。

5.根据权利要求1所述的SAR图像超像素滑窗CFAR检测方法，其特征在于：所述的超像素局部滑动窗口中的背景超像素采用如下方法确定：

以待检测超像素的质心为圆心，以超像素尺寸s为半径画圆，选取圆内覆盖的所有超像素作为背景超像素。