[发明专利]基于局部特征匹配的ISAR目标部件检测方法

摘要

本发明公开了一种基于局部特征匹配的ISAR目标部件检测方法，主要解决现有技术不能对低对比度图像和复杂目标部件检测的问题。其实现方案是：利用成像算法和互相关算法分别对卫星回波信号和舱体回波信号处理，得到卫星图像I1及其舱体横向几何尺寸S1、舱体图像J1及其舱体横向几何尺寸S2；根据这两个几何尺寸S1与S2，计算变换因子，再提取卫星图像I1和舱体图像J1特征点位置坐标和信息描述符，结合变换因子设计窗口；利用窗口中的特征点进行特征点匹配和错误点剔除，完成局部匹配；根据局部匹配得到的最大匹配特征点数目与门限关系，完成部件检测。本发明能在低对比度及目标有多个部件时进行部件有效检测，可用于目标探测与识别。

主权项

一种基于局部特征匹配的ISAR目标部件检测方法，包括如下步骤：(1)针对两个具有相同雷达视角范围的卫星回波信号D1和卫星舱体回波信号D2，从卫星回波信号D1中截取出两段回波数据不等，数据维度均为64×64的子卫星回波信号D11和D12，并对这两个子卫星回波信号D11和D12进行成像处理，得到第一幅卫星图像I1和第二幅卫星图像I2；(2)利用互相关算法，估计第一幅卫星图像I1和第二幅卫星图像I2中目标的相对转角后，计算第一幅卫星图像I1的方位向分辨率，根据该方位向分辨率得到第一幅卫星图像I1中舱体横向几何尺寸S1：(2a1)设置初始相对转角范围为[‑5°,5°]，相对转角间隔为0.5°，共20个相对转角，利用每一个相对转角对第一幅卫星图像I1进行相同相对转角的旋转后，将旋转后的第一幅卫星图像I1的像素和第二幅卫星图像I2的像素进行卷积处理，将最大卷积值所对应的相对转角作为所需的相对转角θ；(2a2)利用相对转角θ，计算第一幅卫星图像I1的方位向分辨率其中λ为波长；(2b)从第一幅卫星图像I1中设定卫星舱体横向范围，得到这个范围所占分辨率的数目；(2c)将第一幅卫星图像I1中卫星舱体横向所占分辨率的数目与方位向分辨率ρa相乘，其乘积为第一幅卫星图像I1中舱体横向几何尺寸S1；(3)类似地，从卫星舱体回波信号D2中截取出两段回波数据不等，数据维度均为64×64的子卫星舱体回波信号D21和D22，并对这两个子卫星舱体回波信号D21和D22进行成像处理，得到第一幅舱体图像J1和第二幅舱体图像J2；(4)采用步骤(2)中计算第一幅卫星图像I1中舱体横向几何尺寸S1的方法，得到第一幅舱体图像J1中舱体横向几何尺寸S2；(5)将第一幅卫星图像I1中舱体横向几何尺寸S1和第一幅舱体图像J1中舱体横向几何尺寸S2的比值，记为变换因子(6)从第一幅卫星图像I1提取出M个特征点，得到每个特征点的位置坐标(xk,yk)和信息描述符，每一个信息描述符有128个数据，k＝1,…,M，1≤M，其中x为第一幅卫星图像I1中特征点的位置坐标(xk,yk)的横坐标分量，y为第一幅卫星图像I1中特征点的位置坐标(xk,yk)的纵坐标分量；从第一幅舱体图像J1提取出N个特征点，得到每个特征点的位置坐标(av,rv)和信息描述符，每一个信息描述符有128个数据，v＝1,…,N，1≤N，其中a为第一幅舱体图像J1中特征点的位置坐标(av,rv)的横坐标分量，r为第一幅舱体图像J1中特征点的位置坐标(av,rv)的纵坐标分量；(7)根据第一幅舱体图像J1中的N个特征点位置坐标(av,rv)的外围坐标的最大值和最小值，计算出矩形窗口的长为L＝max(av)‑min(av)，宽为W＝max(rv)‑min(rv)，并利用变化因子γ，分别调整矩形窗口的长和宽分别为L′＝L×γ，W′＝W×γ，完成窗口的设计；(8)在第一幅卫星图像I1中，以它的第1个特征点作为步骤(7)的窗口中心，将窗口中所包含的P个特征点与第一幅舱体图像J1提取出的N个特征点进行特征点的匹配和错误点剔除，1≤P≤M，并记录第一幅舱体图像J1中正确匹配的特征点数目Z1，完成第一次局部匹配；(9)依次类推，以第一幅卫星图像I1中第k个特征点为窗口中心，进行步骤(8)的操作，记录每一次局部匹配后第一幅舱体图像J1中正确匹配的特征点数目Zk后，共进行M次局部匹配后，得到正确匹配的特征点数目Z1,…,Zk,…,ZM；(10)从正确匹配的特征点数目Z1,…,Zk,…,ZM中找出最大值Zt，1≤t≤M；如果则将第t次局部匹配后的第一幅舱体图像J1中正确匹配的Zt个特征点作为最终部件检测的特征点，完成部件的检测。