[发明专利]基于电磁强散射点的SAR图像地面目标检测与定位方法在审
| 申请号： | 201810423035.4 | 申请日： | 2018-05-05 |
| 公开（公告）号： | CN108805028A | 公开（公告）日： | 2018-11-13 |
| 发明（设计）人： | 肖泽龙;朱苇杭;许建中;吴礼;王静;邵晓浪;张晋宇;张秋霞 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于电磁强散射点的SAR图像地面目标检测与定位方法，包括：对获得的极化SAR图像进行预处理；运用阈值分割定位出目标潜在区域并通过形态学处理和聚类得到感兴趣目标区域ROI；提取强散射点特征；根据目标类型库建立得到目标的三维模型；建立目标在不同方位角下的强散射点模型；根据建立的强散射点模型进行回波数据仿真，得到目标在不同方位角下的一维距离像；由一维距离像提取强散射点特征，对特征进行选择并归一化；对归一化的强散射点特征训练SVM分类器并与从ROI中提取出的强散射点特征进行特征匹配，最终得到识别结果。本发明可用于地面目标检测与分类识别，可有效定位目标位置并进行后续的目标跟踪。 | ||
| 搜索关键词： | 强散射 地面目标检测 一维距离像 方位角 归一化 预处理 形态学处理 分类识别 回波数据 目标跟踪 目标类型 目标区域 目标位置 潜在区域 三维模型 特征匹配 特征训练 有效定位 阈值分割 极化SAR 聚类 可用 图像 | ||
【主权项】：
1.一种基于电磁强散射点的SAR图像地面目标检测与定位方法，其特征在于，包括如下过程：步骤1，对获取的极化SAR图像进行预处理；步骤2，运用阈值分割技术定位出目标潜在区域，经过形态学处理滤除边缘点，并通过聚类实现感兴趣目标区域ROI的检测；步骤3，提取感兴趣目标区域ROI的强散射点特征；步骤4，由目标类型库建立得到目标的三维模型，并根据散射点理论建立不同方位角下的强散射点模型；步骤5，根据建立的强散射点模型进行回波数据仿真，得到目标在不同方位角下的一维高分辨率距离像；步骤6，提取目标模型的强散射点特征，对特征进行选择并归一化，对归一化的强散射点特征进行训练，得到所需的SVM分类器；步骤7，对从ROI中提取出的强散射点特征进行特征匹配，得到最终的识别结果。
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