[发明专利]基于KpN模型的海上舰船目标检测方法

摘要

本发明提供一种基于KpN模型的海上舰船目标检测方法。技术方案是：对得到的SAR图像采用KpN分布进行统计建模并利用SAR图像的对数累积量对KpN模型的参数进行估计，根据KpN模型参数的估计值计算CFAR检测阈值，利用CFAR检测实现对于海上舰船目标的检测。本发明能够实现对于KpN模型中形状参数、尺度参数以及噪声功率更加精确的估计，增强了对海上舰船目标的检测性能，同时本发明不需要设置额外的参数或条件，简洁易行。

主权项

1.一种基于KpN模型的海上舰船目标检测方法，其特征在于，包括下述步骤：对得到的合成孔径雷达图像采用KpN分布进行统计建模并利用合成孔径雷达图像的对数累积量对KpN模型的参数进行估计，根据KpN模型参数的估计值计算恒虚警率检测阈值，利用恒虚警率检测实现对于海上舰船目标的检测；其中，利用下式求解得到KpN模型中形状参数v的估计值尺度参数b的估计值以及噪声功率p_n的估计值其中Ψ()为psi函数，Ψ(,)为polygamma函数，N为等效视数，M表示图像中的像素点总个数，参数A,B,C,D的具体表达式如下式所示：并且，CFAR检测阈值T的具体计算公式如下：其中是KpN模型的概率密度函数；P_fa表示虚警率，根据实际需要人为设定，KpN模型是指K加噪声模型。