[发明专利]基于边缘特征的SAR图像机场目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于边缘特征的SAR图像机场目标检测方法，主要解决机场目标检测时图像亮度不均时以及在噪声较多时出现虚检、漏检且机场跑道定位不精准的技术问题。其实现过程是：输入待检测的机场目标SAR图像；使用均值比边缘检测器得到边缘图像；使用本发明提出的方法对边缘进行特征提取及聚类筛选；使用本发明提出的方法对候选边缘点进行连接；通过平行线检测技术完成对机场跑道的检测，实现机场目标的检测。本发明能够准确地完成SAR图像机场目标的检测，跑道定位更加准确，计算量小，减少虚检，降低运行时间，可用于星载和机载SAR图像处理系统以及相关目标检测系统中。

主权项

1.一种基于边缘特征的SAR图像机场目标检测方法，其特征在于，包括有如下步骤：(1)输入待检测的机场目标SAR图像I；(2)使用均值比检测器对图像I进行边缘检测：对图像I进行均值比边缘检测，机场跑道的灰度均值g较附近区域更小且在一定范围内，即g∈[g1,g2]，g1为跑道灰度最小值，g2为跑道灰度最大值，保留灰度均值g_min∈[g1,g2]的边缘点，得到边缘检测结果图像；(3)基于边缘特征提取以及聚类筛选的跑道边缘点提取，包括有如下步骤：(3.1)使用Freeman链码追踪边缘检测结果图，得到边缘集合L＝{l₁,l₂,l₃,K l_n}，其中l_n表示第n个由边缘像素点组成的像素点集合，即边缘子集；(3.2)提取边缘集合L＝{l₁,l₂,l₃,K l_n}中各子集的特征，提取边缘像素出现概率最大的灰度值集合G、边缘像素的出现概率最大的梯度方向集合T、边缘两侧灰度均值集合M、边缘两侧灰度方差集合S及边缘像素两侧灰度共生矩阵的特征向量集合H，得到边缘特征集合Feature＝{G,T,M,S,H}，所述的边缘出现概率最大的灰度值是指将出现概率最大的灰度级的中值作为边缘出现概率最大的灰度值，所述的边缘出现概率最大的梯度值是指将出现概率最大的角度级的中值作为边缘出现概率最大的梯度值；(3.3)将边缘集合L＝{l₁,l₂,l₃,K l_n}根据边缘特征集合Feature＝{G,T,M,S,H}进行聚类，得到边缘聚类集合LF＝{lf₁,lf₂,lf₃,K lf_k}，k为聚类总数，lf_k为第k类的边缘聚类子集；(3.4)对边缘聚类集合的所有子集进行筛选，若边缘聚类集合LF＝{lf₁,lf₂,lf₃,K lf_k}中第k个子集lf_k满足机场跑道先验知识中的跑道特征，即当该子集lf_k在边缘特征集合Feature＝{G,T,M,S,H}中对应的第k个特征子集中边缘两侧灰度均值向量m_k＝{m_k1,m_k2}满足m_k1＞m_k2时，则灰度共生矩阵的特征向量h_k＝{ASM_k,CON_k,IDM_k,ENT_k,COR_k}中的元素,其中,ASM_k＝{ASM_k1,ASM_k2},CON_k＝{CON_k1,CON_k2},IDM_k＝{IDM_k1,IDM_k2},ENT_k＝{ENT_k1,ENT_k2},COR_k＝{COR_k1,COR_k2},满足ASM_k1＜ASM_k2、CON_k1＞CON_k2、IDM_k1＜IDM_k2、ENT_k1＞ENT_k2、COR_k1＜COR_k2；当该子集lf_k在边缘特征集合Feature＝{G,T,M,S,H}中对应的第k个特征子集中边缘两侧灰度均值向量m_k＝{m_k1,m_k2}满足m_k1＜m_k2时，则灰度共生矩阵的特征向量h_k＝{ASM_k,CON_k,IDM_k,ENT_k,COR_k}向量中的元素满足ASM_k1＞ASM_k2、CON_k1＜CON_k2、IDM_k1＞IDM_k2、ENT_k1＜ENT_k2、COR_k1＞COR_k2，其他情况则不满足机场跑道特征，保留边缘聚类集合LF＝{lf₁,lf₂,lf₃,K lf_k}中符合跑道特点的子集，剔除不符合跑道特点的子集，得到符合跑道特征的边缘聚类结果集合Lr＝{lf₁,lf₂,K lf_p},p≤k；(4)将符合跑道特征且隶属于同一类的边缘聚类结果集合Lr＝{lf₁,lf₂,K lf_p}中的像素点进行拟合、连接：根据跑道灰度特征规则对直线段进行连接，得到连接后的符合跑道特征的直线边缘集合Str＝{s₁,s₂,K,s_q}，对候选边缘像素点进行拟合、连接，包括有如下步骤：(4.1)根据最小二乘法对边缘聚类结果集合Lr＝{lf₁,lf₂,K lf_p}中各子集的边缘像素点进行直线拟合，得到拟合后的直线边缘集合Ls＝{ls₁,ls₂,K ls_p}；(4.2)对拟合后的直线边缘集合Ls＝{ls₁,ls₂,K ls_p}各子集ls_m＝{line_m1,line_m2,K line_mn},m＝1,2,3,K p,中的所有直线段，按照跑道灰度特征规则进行两两连接，不符合跑道灰度特征规则则不进行连接，得到连接后的符合跑道特征的直线边缘集合Str＝{s₁,s₂,K,s_t}；(5)通过平行线检测技术完成对跑道的检测：根据跑道边缘平行直线的特点提取直线边缘集合Str＝{s₁,s₂,K,s_q}中的跑道边缘的平行线对，得到最终的跑道边缘平行直线对集合Par＝{P₁,P₂,K P_r},P_r表示第r个平行线对子集，完成待检测的机场目标SAR图像I的机场目标的检测。