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申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于SAR的局部自适应回归核SAR‑LARK特征的舰船目标检测方法，主要解决现有SAR舰船检测方法高检测率下虚警较多的问题。其实现方案为：1.输入原始SAR幅度图像；2.基于均值比梯度算法计算SAR图像中每个像素点的SAR‑LARK特征矢量；3.基于SAR‑LARK特征矢量计算每个像素点的显著性大小，得到显著性图；4.对显著性图进行局部极大值点检测；5.将局部极大值点与设定的检测门限进行比较，得到最终检测结果。本发明能很好地捕获图像中目标和杂波的局部结构差异，在保持高的检测率的同时减少了虚警，提高了检测性能，可用于对地面目标和海面目标的检测与鉴别。

主权项：一种基于SAR‑LARK特征的SAR图像舰船目标检测方法，包括：1输入一幅大小为M×N的SAR像的幅度图像I，提取图像中每个像素点的SAR局部自适应回归核LARK特征矢量，即SAR‑LARK特征矢量：1a采用均值比梯度ROA算法计算图像I中每个像素点的水平梯度和垂直梯度i＝1,2,…,MN，x1表示水平梯度方向，x2表示垂直梯度方向；1b利用1a中的水平梯度和垂直梯度采用局域平均的方式计算幅度图像I中每个像素点的梯度协方差矩阵Ci；1c以当前第i个像素点为中心构建一个P×P大小的滑窗Ωi，利用1b中的梯度协方差矩阵Ci，计算当前第i个像素点与Ωi滑窗内每个像素点的测地线距离m是滑窗内的第m个像素点，m＝1,2,…,P2；1d利用1c中的测地线距离计算当前第i个像素点与Ωi滑窗内每个像素点的相似性Ki,m，得到当前像素点的SAR‑LARK特征矢量为：其中，[.]T表示转置；1f重复1c和1d，求得幅度图像I中所有像素的SAR‑LARK特征矢量集合fI＝{f1,…,fi,…,fMN}；2利用求得的SAR‑LARK特征矢量集合fI，采用非参数化概率密度估计的方法计算幅度图像I中每个像素点的显著性值，得到显著性图像S；3对显著性图S进行局部极大值检测，得到显著性图中的局部极大值点，将显著性图像S中的非极大值点置零，得到局部极大值图像Smax；4设定一个0到1之间的检测门限t，将局部极大值图像Smax中每个像素点的值yi，i＝1,2,…,MN与检测门限t进行比较，若yit，则此像素点为目标，若yi≤t，则此像素点为杂波。

全文数据：基于SAR-LARK特征的SAR舰船目标检测方法技术领域本发明属于雷达目标检测技术领域，特别涉及一种SAR图像舰船目标检测方法，可用于对地面目标和海面目标的检测与鉴别。背景技术合成孔径雷达SAR是一种能够在任何时候、任何天气环境下不间断进行工作的高分辨率雷达，可以全天时、全天候地对感兴趣的目标进行监测，是目前对地对海观测和军事侦察的重要手段。因而SAR舰船目标检测是SAR的一个重要应用领域。现有的SAR舰船检测算法主要是基于恒虚警率CFAR思想的舰船检测算法，其算法以及改进算法诸如双参数CFAR，CA-CFAR等是当前该研究领域中使用最多的算法之一。在2009年，X.W.Xing等人基于CFAR思想提出了一种两阶段CFAR的舰船目标检测算法。这种基于恒虚警率CFAR思想的算法主要是基于海杂波统计特性分析，获取检测阈值，通过比较图像中像素点的强度值与检测阈值来实现舰船检测，比较简单直接。但这种检测算法的缺点是依赖于雷达回波的强度信息以及杂波的概率分布模型，对杂波分布参数估计不准，且由于强杂波区域的存在使得检测结果中出现大量的虚警。发明内容本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种基于SAR的局部自适应回归核SAR-LARK特征的SAR舰船目标检测方法，以在保持高的检测率的条件下降低虚警的数目。为实现上述目的，本发明的技术思路方案包括如下：1输入一幅大小为M×N的SAR图像的幅度图像I，提取图像中每个像素点的SAR局部自适应回归核LARK特征矢量，即SAR-LARK特征矢量：1a采用均值比梯度ROA算法计算幅度图像I中每个像素点的水平梯度和垂直梯度x1表示水平梯度方向，x2表示垂直梯度方向；1b利用1a中的水平梯度和垂直梯度采用局域平均的方式计算幅度图像I中每个像素点的梯度协方差矩阵Ci；1c以当前第i个像素点为中心构建一个P×P大小的滑窗Ωi，利用1b中的梯度协方差矩阵Ci，计算当前第i个像素点与Ωi滑窗内每个像素点的测地线距离m是滑窗内的第m个像素点，m＝1,2,…,P2；1d利用1c中的测地线距离计算当前第i个像素点与Ωi滑窗内每个像素点的相似性Ki,m，得到当前像素点的SAR-LARK特征矢量为：其中，[.]T表示转置；1e重复1c和1d，求得幅度图像I中所有像素点的SAR-LARK特征矢量集合fI＝{f1,…,fi,…,fMN}；2利用求得的SAR-LARK特征矢量集合fI，采用非参数化概率密度估计的方法计算幅度图像I中每个像素点的显著性值，得到显著性图像S；3对显著性图像S进行局部极大值检测，得到显著性图像中的局部极大值点，将显著性图像S中的非极大值点置零，得到局部极大值图像Smax；4设定一个0到1之间的检测门限t，将局部极大值图像Smax中每个像素点的值yi，i＝1,2,…,MN与检测门限t进行比较，若yi＞t，则此像素点为目标，若yi≤t，则此像素点为杂波。本发明与现有技术相比，具有如下优点：本发明改进了现有技术只考虑SAR图像中舰船目标和杂波幅度值差异以及原始LARK特征在SAR图像中受相干斑模型影响的问题，将在提取LARK特征中求解梯度时由原始的差分梯度改进为更加适合SAR图像的均值比梯度，使得提取的SAR-LARK特征能够更好地保持图像局部的结构信息，从而能在保持较高的检测率的同时降低虚警。附图说明图1为本发明的实现流程图；图2为均值比两个方向示意图；图3为本发明中实验所用的实测数据的SAR图像；图4为本发明与现有的其他两种方法的ROC曲线对比图。具体实施方式下面结合附图对本发明的实施步骤和效果作进一步说明。参照图1，本发明基于SAR-LARK特征的SAR舰船目标检测方法，其实现步骤如下：步骤1，输入一幅大小为M×N的SAR图像的幅度图像I，提取幅度图像I中每个像素点的SAR-LARK特征矢量；所述SAR-LARK特征矢量，是指基于SAR的局部自适应回归核特征矢量，其提取步骤如下：1a以幅度图像I中第i个像素点为中心，取5×5滑窗，将此滑窗区域分为上、下、左、右四部分，上半部分为滑窗中心像素点以上的区域，下半部分为滑窗中心像素点以下的区域，左半部分为滑窗中心像素点以左的区域，右半部分为滑窗中心像素点以右的区域，如图2所示；1b计算这四个区域的幅度均值分别为μ1、μ2、μ3、μ4，其中，i＝1,2,…,MN；1c利用1b中求得的μ1、μ2、μ3、μ4，采用均值比梯度ROA算法计算幅度图像I中每个像素点的水平梯度和垂直梯度水平梯度：垂直梯度：其中，x1表示水平梯度方向，x2表示垂直梯度方向；1d依次以幅度图像I中的每个像素点为中心，取大小为P×P的滑窗Ωi，利用1c中求得的水平梯度和垂直梯度采用局域平均的方式计算幅度图像I中每个像素点的梯度协方差矩阵Ci：其中，m为此窗口内的第m个像素点，m＝1,2,…,P2；1f利用1d中求得的梯度协方差矩阵Ci，计算当前第i个像素点与Ωi滑窗内每个像素点的测地线距离其中，Δxi,m是第i个像素点与Ωi滑窗内第m个像素点的坐标差异，Δxi,m＝[dx1dx2]T，dx1是第i个像素点与Ωi滑窗内第m个像素点的水平方向坐标值之差，dx2是第i个像素点与Ωi滑窗内第m个像素点的垂直方向坐标值之差，Cm是滑窗内第m个像素点的梯度协方差矩阵；1g利用1f中求得的测地线距离计算当前第i个像素点与Ωi滑窗内每个像素点的相似性:得到当前像素点的SAR-LARK特征矢量为其中，h是全局平滑参数；1h重复1f和1g，求得幅度图像I中所有像素的SAR-LARK特征矢量集合fI＝{f1,…,fi,…,fMN}。步骤2，利用求得的SAR-LARK特征矢量集合fI，采用非参数化概率密度估计的方法计算幅度图像I中每个像素点的显著性值，得到显著性图像S。2a计算幅度图像I中每个像素点对应的特征矩阵Fi，i＝1,2,…,MN；以第i个像素点为中心，取大小为L×L的滑窗，则Fi是由此滑窗内的每个像素点所对应的SAR-LARK特征矢量组成，即是滑窗中第k个像素点对应的SAR-LARK特征矢量，k＝1,2,…,L2；2b以第i个像素点为中心，取大小为H×H的中央-周边区域Ri，利用2a中求得的每个像素点对应的特征矩阵Fi，计算幅度图像I每个像素点对应的Ri区域内的特征矩阵是由Ri区域内的所有像素点所对应的特征矩阵构成，即Fj是此区域内第j个像素点所对应的特征矩阵，j＝1,2,…,H2；2c根据特征矩阵计算幅度图像I中每个像素点显著性值Si：其中，σ是局部加权参数，||.||F表示Frobenious范数；2d根据2c所得的每个像素点的显著性值Si，得到显著性图像S：步骤3，对显著性图像S中的每个像素点，寻找其四邻域内局部极大值点，将显著性图像S中的非极大值点置零，得到局部极大值图像Smax。步骤4，设定一个0到1之间的检测门限t，将局部极大值图像Smax中每个像素点的值yi，i＝1,2,…,MN与检测门限t进行比较，若yi＞t，则此像素点为目标，若yi≤t，则此像素点为杂波。本发明的效果通过以下实测数据的实验进一步说明：1.实验数据：实验中所用的数据为RADARSAT-2数据，距离维像素点的间隔为1.33m，方位维像素点的间隔为1.95m。在该数据中，选取远海区域中的3块目标较多的区域分别进行舰船检测，将三块区域的检测结果综合起来计算最终的检测结果。所选取的三块远海区域如图3中的a、b和c所示，这三块区域中共有41个舰船目标。其中图3a的SAR图像大小为3880×4608，图3b的SAR图像大小为1551×3699，图3c的SAR图像大小为2048×2878。2.实验内容与结果：实验1、对图3中的3组数据运用本发明的方法进行舰船目标检测，画出其ROC曲线，如图4中的实线所示；实验2、对图3中的3组数据运用现有基于原始LARK特征方法进行舰船目标检测，画出其ROC曲线，如图4中的带星号的线所示；实验3、对图3中的3组数据运用现有双参数CFAR进行舰船目标检测，画出其ROC曲线，如图4中的带圆圈的线所示。本实验中的ROC曲线为检测率Pd随单位平方公里的虚警个数Nf的变化曲线，所采用的检测率Pd以及单位平方公里的虚警个数Nf的计算方式如下：从图4可以看出，本发明的ROC曲线下积分面积大于现有两种算法的ROC曲线下积分面积。另外，图4中的A，B，C三点分别为这三种方法在保证检测率Pd为1，虚警最少的工作点，从图4可以看出，要保证检测率为1，双参数CFAR的单位平方公里的虚警个数Nf最低为3.721，基于原始LARK特征检测算法最低的单位平方公里的虚警个数Nf为1.431，而本发明的单位平方公里的虚警个数Nf为0.9422。从上述数据可以说明本发明对SAR图像舰船检测的性能更好。

权利要求：1.一种基于SAR-LARK特征的SAR图像舰船目标检测方法，包括：1输入一幅大小为M×N的SAR图像的幅度图像I，提取图像中每个像素点的SAR局部自适应回归核LARK特征矢量，即SAR-LARK特征矢量：1a采用均值比梯度ROA算法计算图像I中每个像素点的水平梯度和垂直梯度i＝1,2,…,MN，x1表示水平梯度方向，x2表示垂直梯度方向；1b利用1a中的水平梯度和垂直梯度采用局域平均的方式计算幅度图像I中每个像素点的梯度协方差矩阵Ci；其中，Ωi为以第i个像素点为中心，大小为P×P的滑窗，m为此窗口内的第m个像素点，m＝1,2,…,P2；1c以当前第i个像素点为中心构建一个P×P大小的滑窗Ωi，利用1b中的梯度协方差矩阵Ci，计算当前第i个像素点与Ωi滑窗内每个像素点的测地线距离m是滑窗内的第m个像素点，m＝1,2,…,P2；1d利用1c中的测地线距离计算当前第i个像素点与Ωi滑窗内每个像素点的相似性Ki,m，得到当前像素点的SAR-LARK特征矢量为：fi＝[Ki,1,…,Ki,m,…,Ki,P2]T，其中，[.]T表示转置；1e重复1c和1d，求得幅度图像I中所有像素点的SAR-LARK特征矢量集合fI＝{f1,…,fi,…,fMN}；2利用求得的SAR-LARK特征矢量集合fI，采用非参数化概率密度估计的方法计算幅度图像I中每个像素点的显著性值，得到显著性图像S；3对显著性图像S进行局部极大值检测，得到显著性图像中的局部极大值点，将显著性图像S中的非极大值点置零，得到局部极大值图像Smax；4设定一个0到1之间的检测门限t，将局部极大值图像Smax中每个像素点的值yi，i＝1,2,…,MN与检测门限t进行比较，若yi＞t，则此像素点为目标，若yi≤t，则此像素点为杂波。2.根据权利要求1所述方法，其中步骤1a中采用均值比梯度ROA算法计算幅度图像I中每个像素点的水平梯度和垂直梯度利用下式计算其中，μ1、μ2、μ3、μ4分别是以第i个像素点为中心的5×5滑窗中的上半部分、下半部分、左半部分、右半部分区域幅度均值，上半部分为滑窗中心像素点以上的区域，下半部分为滑窗中心像素点以下的区域，左半部分为滑窗中心像素点以左的区域，右半部分为滑窗中心像素点以右的区域。3.根据权利要求1所述方法，其中步骤1c中当前第i个像素点与Ωi滑窗内每个像素点的测地线距离按如下公式计算：其中，Δxi,m是第i个像素点与Ωi滑窗内第m个像素点的坐标差异，Δxi,m＝[dx1dx2]T，dx1是第i个像素点与Ωi滑窗内第m个像素点的水平方向坐标值之差，dx2是第i个像素点与Ωi滑窗内第m个像素点的垂直方向坐标值之差，Cm是滑窗内第m个像素点的梯度协方差矩阵。4.根据权利要求1所述方法，其中步骤1d中所述的当前第i个像素点与Ωi滑窗内每个像素点的相似性Ki,m，按如下公式进行计算：其中，h是全局平滑参数。5.根据权利要求1所述方法，其中步骤2中计算幅度图像I的显著性图像S，按如下步骤进行：5a计算幅度图像I中每个像素点对应的特征矩阵Fi，i＝1,2,…,MN；以第i个像素点为中心，取大小为L×L的滑窗，则Fi是由此滑窗内的每个像素点所对应的SAR-LARK特征矢量组成，即fik是滑窗中第k个像素点对应的SAR-LARK特征矢量，k＝1,2,…,L2；5b根据5a中求得的每个像素点对应的特征矩阵Fi，计算幅度图像I中每个像素点对应的中央-周边区域内的特征矩阵Ri是以当前第i个像素点为中心，大小为H×H的滑窗区域，此区域即为第i个像素点对应的中央-周边区域，中央-周边区域内的特征矩阵是由此区域内的所有像素点所对应的特征矩阵构成，即Fj是此区域内第j个像素点所对应的特征矩阵，j＝1,2,…,H2；5c根据特征矩阵计算幅度图像I中每个像素点显著性值Si：其中，σ是局部加权参数，||.||F表示Frobenious范数；5d根据5c所得的每个像素点的显著性值Si，得到显著性图像S，

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