[发明专利]基于随机hough变换的SAR目标姿态角估计方法

摘要

本发明提出了基于随机hough变换的SAR目标姿态角估计方法，所述方法在分析随机Hough变换法和SAR目标特点的基础上，分析SAR图像随方位角变化的不变特征，基于SAR目标朝向雷达的一侧的双边边缘清晰的特点，利用快速最大类间差法Otsu分割出SAR目标，然后用随机Hough变换法计算清晰双边阈值，得到准确的姿态角估计。本发明能够解决SAR成像目标自身遮挡的问题，实现精确的SAR目标姿态角估计基于MSTAR的实测数据实验结果表明，本发明在估算SAR目标姿态角具有估计精度高、计算时间短的优点。

主权项

1.基于随机hough变换的SAR目标姿态角估计方法，其特征在于，所述方法首先对SAR图像进行偏微分去噪，然后对去噪后的SAR图像进行Otsu分割，得到分割精细的SAR目标；最后对得到的分割结果采用基于随机Hough变换的姿态角估计算法，实现精确的SAR目标姿态角估计；其具体步骤如下：步骤A，用偏微分对SAR图像进行去噪，使得图像在保留边缘的前提下改善内聚性；步骤B，利用Otsu法分割SAR目标选取最佳分离灰度值阈值t'，使得SAR图像的目标和背景间分离性最好；基于直方图得到每个待分割区域的发生概率，根据设定阈值，将图像分割为SAR目标和背景两类；最佳阈值t'满足下式:σB2(t′)=max1≤t<L{σB2(t)}]]>其中μ_T为整幅图像均值，ω(t)为图像的分离灰度值1到t部分的比例，μ(t)为图像的分离灰度值1到t部分的均值，t为分离灰度值，1≤t<L；L是图像灰度级数，L为自然数；步骤C，基于随机Hough变换的SAR目标姿态角估计算法：其实现过程为：步骤C-1，将分割后的图像的全部边界点生成一个点集D，设定参数空间F；步骤C-2，从点集D中选取一对点(d_i,d_j)，设定距离条件d，如果这对点不满足事先确定的距离条件，则选取另一对点继续本步骤；i,j是自然数，是点集D中点的标号；步骤C-3，利用直线方程对(d_i,d_j)求解，得到参数空间参数(ρ,θ)；如果参数空间F中已经存在点f_(ρ,θ)或者与其临近的点，则将该点累加值加1，否则将(ρ,θ)插入参数空间，形成新的累加值点f_(ρ,θ)；其中，ρ,θ分别为极化坐标系下的极径和极角；累加完毕后，在点集D中将该对点清除，初始化参数空间，返回步骤C-2；步骤C-4，对于参数空间中的f_(ρ,θ)设定最小值m，对参数空间中的极角θ相隔90°，并且单个阈值都超过最小值m的两个点累加值相加，得到对应值最大的两个点，这两个点对应的两条边即为检测结果。