[发明专利]一种基于空域特性的雷达图像杂波抑制方法

摘要

本发明公开了一种基于空域特性的雷达图像杂波抑制方法。本发明方法基于雷达运动目标在空域上的特性，在实现弱小目标检测的同时，对较强的杂波信息进行抑制。首先进行背景图像建模，然后进行背景差分处理，最后利用背景图像和前景图像中的马尔科夫随机场信息，剔除背景静止物体周围的杂波，实现基于空域特性的杂波抑制。本发明克服了传统杂波抑制方法仅仅依靠灰度值进行阈值分割的缺点，从空域上区分目标与杂波信息，最大限度地抑制了杂波干扰，适用于基于PPI雷达图像的弱小运动目标检测。

主权项

一种基于空域特性的雷达图像杂波抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，背景图像建模；首先，将当前图像I^(k)之前的n帧图像相加并取平均值，得到背景图像B^(k)：$B^{\left(k\right)}\[x,y\]=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{I}^{(k-i)}\[x,y\]---\left(1\right)$其中，[x,y]表示二维图像中像素的坐标值，k表示帧数；然后，以η为阈值对背景图像进行分割并标定为二值图像，得到二值化的背景图像e_B：其中，静止背景物体标定为1，空域标定为0；步骤2，背景差分；首先，由当前图像I^(k)中减去背景图像B^(k)，获得前景图像F^(k)：F^(k)[x,y]＝I^(k)[x,y]‑B^(k)[x,y]                      (3)然后，对前景图像F^(k)进行初步分割，获得二值图像e_T：步骤3，基于空域特性的杂波抑制；对前景图像进行阈值分割并标定为二值图像e_S：其中，p_B表示被检测像素为背景的先验概率，p_T表示被检测像素为前景的先验概率，阈值θ由位置先验概率p_B/p_T进行调节，p_B/p_T表示为：$\frac{p_B}{p_T}=\exp \left(\right|N_B\[x,y\]|-\mathrm{\α}\·|N_T\[x,y\]\left|\right)---\left(6\right)$其中，exp(·)为以1.1～2为底数的指数函数，N_B[x,y]和N_T[x,y]为以[x,y]为中心的马尔科夫随机场，α用于调节N_T[x,y]的权重，两个随机场由下式表示：$\begin{array}{c}{N}_B[x,y]=\{(p,q)\∈N_{\mathrm{out}}[x,y]-N_{\mathrm{in}}[x,y]:e_B[p,q]=1\}\\ N_T[x,y]=\{(p,q)\∈N_{\mathrm{in}}[x,y]:e_T[p,q]=1\}\end{array}---\left(7\right)$其中，N_in[x,y]为以[x,y]为中心，大小为w×l的区域，N_out[x,y]为以[x,y]为中心，大小为W×L的区域，W>w,L>l；(p,q)∈N_out[x,y]‑N_in[x,y]表示像素(p,q)属于区域N_out[x,y]，但不属于区域N_in[x,y]，N_B[x,y]为该区域中满足e_B[p,q]＝1的像素集合；(p,q)∈N_in[x,y]表示像素(p,q)属于区域N_in[x,y]，N_T[x,y]为该区域中满足e_T[p,q]＝1的像素集合。