[发明专利]负指数分布雷达图像目标与背景均值比的估计方法

摘要

一种负指数分布雷达图像中目标与背景均值比的估计方法，其步骤如下：步骤一：计算待估计图像均值，由恒虚警率检测算法得检测阈值T＝-μolnf，虚警率f可在0～1的范围内任意取值；步骤二：遍历图像每个像素，计算大于T的像素的均值小于T的像素的均值此时大于To的像素个数与像素总数的比值步骤三：由推导公式迭代求出此时对真实目标和背景均值的估计μbr和μtr；迭代的终止条件是前后两次迭代结果相差很小；步骤四：由步骤二中求得的λo和步骤三中求得的μtr、μbr，迭代解出使得虚警数等于漏警数的新阈值Tnew，迭代的终止条件是前后两次迭代结果相差很小；步骤五：当T与Tnew足够接近时，进行步骤六；否则重复步骤二到步骤五；步骤六：求出待估计图像中目标和背景均值的估计值之比，即γ＝μtr/μbr。

主权项

1.一种负指数分布雷达图像中目标与背景均值比的估计方法，其特征在于：其步骤如下：步骤一：计算待估计图像均值其中N为图像总像素数，M为图像所有像素值之和；由公式f=∫T∞1μoe-xμodx=e-Tμo---(3)]]>其中f为虚警率，T为恒虚警率检测算法的检测阈值，μ_o是图像均值；可得检测阈值T＝-μ_olnf，虚警率f可在0～1的范围内任意取值；步骤二：遍历图像每个像素，若此时图像中像素值大于T的像素个数为n_o，大于T的像素值之和为S_o，图像总像素数为N，图像所有像素值之和为M，则大于T的像素的均值为小于T的像素的均值为此时大于T_o的像素个数与像素总数的比值步骤三：由下列公式(4)和公式(6)μo=∫0∞[(1-λ)1μbre-xμbrx+λ1μtre-xμtrx]dx=(1-λ)μbr+λμtr---(4)]]>其中μ_br是真实背景均值，μ_tr是真实目标均值，μ_tr/μ_br即待求的目标与背景均值比，λ是真实的目标像素点数与图像总像素数的比值；μbo=∫0T[(1-λ)1μbre-xμbrx+λ1μtre-xμtrx]dx]]>=(1-λ)(-Te-Tμbr-μbre-Tμbr+μbr)+λ(-Te-Tμtr-μtre-Tμtr+μtr)---(6)]]>其中μ_bo为计算得到的背景均值；可求出此时对真实目标和背景均值的估计μ_br和μ_tr；由于公式(4)和(6)不能得出μ_br和μ_tr的显示解，所以需迭代求μ_br和μ_tr；伪代码如下：μ_tr＝μ_to；μ_tr1＝1；μ_br＝μ_bo；μ_br1＝1；While|μ_tr-μ_tr1|/μ_tr1＞δ|||μ_br-μ_br1|/μ_br1＞δμ_tr1＝μ_trμ_br1＝μ_brμtr=μo-(1-λo)μbr1λo]]>μbr=μbo-λo(-Te-Tμtr1-μtr1e-Tμtr1+μtr1)1-λo+Te-Tμbr1+μbr1e-Tμbr1]]>End其中，μ_tr1和μ_br1是迭代逼近过程中保存上次结果的临时变量，迭代的终止条件是前后两次迭代结果相差相对很小，可设δ为一个极小的值；步骤四：将步骤二中求得的λ_o和步骤三中求得的μ_tr、μ_br代入公式(4)，由于不能得出此时T的显式解，所以需由下式迭代更新T为T_newT=-μbrlogλ(1-e-Tμbr)1-λ---(7)]]>伪代码如下：T_new＝TT₁＝1While|T_new-T₁|/T₁＞δT₁＝T_newTnew=-μbrln[λ1-λ(1-e-T1μtr)]]]>End其中T₁是迭代逼近过程中保存上次结果的临时变量，迭代的终止条件是前后两次迭代结果相差相对很小，可设δ为一个极小的值；步骤五：如果T与T_new之差的绝对值与T的比值小于某一阈值，即T与T_new足够接近时，进行步骤六；否则重复步骤二到步骤五；步骤六：求出待估计图像中目标和背景均值的估计值之比，即γ＝μ_tr/μ_br。