[发明专利]逆合成孔径雷达图像的质量分类方法

摘要

本发明公开了一种逆合成孔径雷达图像的质量分类方法，主要解决图像质量对目标识别分类的影响。其主要实现过程是1.数据预处理；2.目标检测；3.图像划分；4.特征提取；5.分类；6.分类结果验证。本发明克服了现有技术中对面目标逆合成孔径雷达图像质量评价并不全面和部分人类视觉系统指标不能较好的反映逆合成孔径雷达图像真实的质量的问题，提高了对面目标逆合成孔径雷达图像的质量分类的准确性，本发明可用于对逆合成孔径雷达图像进行质量分类。

主权项

一种逆合成孔径雷达图像的质量分类方法，具体步骤如下：(1)数据预处理：使用雷达录取的复数据，进行逆合成孔径雷达成像，得到逆合成孔径雷达图像数据，将这些逆合成孔径雷达图像数据用能量归一化；(2)目标检测：(2a)采用恒虚警检测方法，检测出归一化后的逆合成孔径雷达图像数据中的目标；(2b)采用边缘信息定位方法，确定目标区域位置；(3)图像划分：根据目标区域位置，采用分块方法，将目标区域周围的部分按照九宫格的形式划分为八个区域，其中九宫格的中心部分是目标区域的分区，逆合成孔径雷达图像被分为包括目标在内的九个区域；(4)特征提取：(4a)采用横条纹能量比公式，在逆合成孔径雷达图像区域2、区域8和区域5的联合区域中，计算横条纹能量比特征；所述的横条纹能量比公式如下：T1=Σk1I~k+Σk2I~kΣk1I~k]]>其中，T1表示联合区域中的横条纹能量比特征，表示第k个归一化后逆合成孔径雷达图像中的像素点强度，k1表示归一化后逆合成孔径雷达图像中区域2中的像素点，k2表示归一化后逆合成孔径雷达图像中区域8中的像素点，k3表示归一化后逆合成孔径雷达图像中区域5中的像素点，∑表示求和操作；(4b)采用竖条纹能量比公式，在逆合成孔径雷达图像区域4、区域6和区域5的联合区域中，计算竖条纹能量比特征；所述的竖条纹能量比公式如下：T2=Σk4I~k+Σk5I~kΣk3I~k]]>其中，T2表示联合区域中的竖条纹能量比特征，表示第k个归一化后逆合成孔径雷达图像中的像素点强度，k3表示归一化后逆合成孔径雷达图像中区域5中的像素点,k4表示逆合成孔径雷达图像中区域4中的像素点,k5表示逆合成孔径雷达图像中区域6中的像素点,∑表示求和操作；(4c)采用图像熵公式，在逆合成孔径雷达图像区域1到区域9的联合区域中，计算图像熵特征；(4d)采用剩余能量比公式，在逆合成孔径雷达图像区域1到区域9的联合区域中，计算剩余能量比特征；所述的剩余能量比公式如下：T4=Σk6I~k-Σk3I~kΣk3I~k]]>其中，T4表示联合区域中的剩余能量比特征，表示第k个归一化后逆合成孔径雷达图像中的像素点强度，k6表示归一化后逆合成孔径雷达图像中区域1到区域9中的像素点,k3表示归一化后逆合成孔径雷达图像中区域5中的像素点,∑表示求和操作；(4e)采用特征向量公式，将横条纹能量比特征、竖条纹能量比特征、图像熵特征和剩余能量比特征组成一个特征向量；(5)分类：采用有监督分类方法，使用支持向量机SVM分类器，对特征向量进行分类，得到分类结果；(6)分类结果验证：采取相互验证方法对分类结果进行验证，得到分类的正确率。