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一種用于sar方位角估計(jì)的快速目標(biāo)提取方法

文檔序號:8905479閱讀:533來源:國知局
一種用于sar方位角估計(jì)的快速目標(biāo)提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域中的圖像分割問題,具體設(shè)及一種用于合成孔徑雷 達(dá)(SyntheticApertureRadar,SAR)方位角估計(jì)的快速目標(biāo)提取方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 合成孔徑雷達(dá)具有全天時(shí)、全天侯和強(qiáng)穿透能力等優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)成為一種重要的軍 事偵查手段。近年來,利用高分辨率的SAR圖像進(jìn)行自動目標(biāo)識別(AutomaticTarget Reco即ition,ATR)的研究不斷涌現(xiàn)。
[0003] SAR目標(biāo)圖像對雷達(dá)成像的方位非常敏感,同一目標(biāo)在不同方位角下所得到的圖 像差別很大,在傳統(tǒng)SARATR系統(tǒng)中存儲了大量不同方位的SAR模板圖像,通過將待識別目 標(biāo)與模板圖像進(jìn)行匹配來完成識別。因此,預(yù)先估計(jì)目標(biāo)的方位角,可W有效地減少捜索圖 像的數(shù)量,提高ATR系統(tǒng)的識別效率和準(zhǔn)確率。SAR方位角估計(jì)過程通常包括對目標(biāo)提取和 角度估計(jì)兩個(gè)環(huán)節(jié)。目標(biāo)提取是目標(biāo)方位角估計(jì)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵,目標(biāo)提取的效果和質(zhì)量直 接影響目標(biāo)方位角的估計(jì)。目標(biāo)提取越逼近真實(shí)目標(biāo),方位角估計(jì)就越準(zhǔn)確。
[0004] 圖像目標(biāo)提取可W看作是將圖像中的前景目標(biāo)與背景進(jìn)行分割的過程,故原則 上,圖像分割方法都可W用于目標(biāo)提取。目前主要的SAR圖像分割方法有基于統(tǒng)計(jì)模型(如 馬爾可夫隨機(jī)場(MarkovRandomField,MRF)模型)的方法、基于活動輪廓模型的方法、區(qū) 域生長法、聚類法、闊值法等。該些方法雖然都可W提取SAR目標(biāo),從而用于SAR方位角估 計(jì),但在提取精度或計(jì)算復(fù)雜度方面存在局限?;诮y(tǒng)計(jì)模型的方法,在分割過程利用圖像 空間的局部相關(guān)性,能夠達(dá)到較高的分割精度,但其計(jì)算量也很大,且算法優(yōu)化困難,實(shí)用 性欠佳;基于活動輪廓模型的方法,利用檢測到的目標(biāo)輪廓來劃分目標(biāo)和背景。該方法也能 較準(zhǔn)確地提取出目標(biāo),但目標(biāo)輪廓的過程需要進(jìn)行反復(fù)多次迭代,算法的計(jì)算復(fù)雜度高,時(shí) 效性也不佳;上述其他方法的計(jì)算復(fù)雜度相對較低,但分割效果不理想,其中最常見的是闊 值法,它是一種基于像素特征的分割方法。該方法的突出特點(diǎn)在于其計(jì)算復(fù)雜度低,分割速 度快。闊值法一般假設(shè)圖像由具有單峰灰度分布的目標(biāo)和背景組成,在目標(biāo)或背景內(nèi)部的 相鄰像素間的灰度值高度相關(guān),而在目標(biāo)和背景交界處兩邊的像素值差異明顯。闊值法通 過判斷圖像像素值與設(shè)定闊值之間的大小關(guān)系來區(qū)分目標(biāo)和背景。因此,闊值法的關(guān)鍵在 于闊值的確定。典型的闊值分割方法有;極小值法、最小誤差法、最大類間方差(Ostu)法、 恒虛警率(ConstantFalseAlarmRate,CFAR)法等。極小值法假設(shè)目標(biāo)和背景的灰度直方 圖的雙峰之間存在明顯峰谷,它借助求曲線的極小值確定分割的闊值;最小誤差法假設(shè)目 標(biāo)和背景的概率密度函數(shù)為某種分布(如正態(tài)分布),它通過極小化誤判概率來確定分割 闊值;最大類間方差法通過使分割的兩部分類間方差最大化來確定闊值,計(jì)算簡單有效,但 其致命的缺陷是當(dāng)目標(biāo)物與背景灰度差不明顯時(shí),會出現(xiàn)嚴(yán)重的誤判;恒虛警法是實(shí)際應(yīng) 用中經(jīng)常采用的方法,它是在保證某恒定虛警率情況下,利用像素的統(tǒng)計(jì)特性來估計(jì)闊值, 在噪聲干擾的情況下,會產(chǎn)生虛警和漏警,使分割出的目標(biāo)中含有很多非目標(biāo)點(diǎn),同時(shí)恒虛 警法對目標(biāo)大小也十分敏感??傊m然闊值法具有較好的時(shí)效性,但由于SAR圖像受到相 干斑點(diǎn)噪聲的污染,目前闊值法關(guān)于目標(biāo)和背景灰度分布的假設(shè)不一定成立,其分割精度 往往不高;另外,傳統(tǒng)闊值法在確定闊值后,將灰度值大于闊值的所有像素點(diǎn)作為目標(biāo)。由 于噪聲的存在,目標(biāo)之外常常有少許像素點(diǎn)的灰度值也大于闊值,該些非目標(biāo)點(diǎn)將被檢測 為目標(biāo),為去除該些"偽"目標(biāo),傳統(tǒng)闊值法往往需要后續(xù)的處理,才能真正完成目標(biāo)提取, 該也增大了目標(biāo)提取的計(jì)算復(fù)雜度。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足,提供一種用于SAR方位角估計(jì)的快速目 標(biāo)提取方法。相對于其它基于闊值的SAR目標(biāo)提取方法,該方法目標(biāo)本身提取完整,大大抑 制了虛警現(xiàn)象,目標(biāo)提取精度高;同時(shí)該方法分割快速,且不需要進(jìn)行后續(xù)的"偽"目標(biāo)去除 處理。
[0006] 本發(fā)明的目的是通過W下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)的:一種用于SAR方位角估計(jì)的快速目 標(biāo)提取方法,包括W下步驟:
[0007] S1、確定闊值;選取兩個(gè)不同的圖像區(qū)域,對其分別進(jìn)行灰度直方圖統(tǒng)計(jì),然后通 過兩次直方圖統(tǒng)計(jì)的相對變化,確定后續(xù)步驟所用的兩個(gè)灰度闊值:種子闊值Tf。。,和生長 闊值Tgt。,;
[000引 S2、添加目標(biāo)種子:將圖像中灰度值大于種子闊值Tf。。,的像素點(diǎn)作為目標(biāo)種子點(diǎn), 添加至目標(biāo)鏈表;
[0009] S3、第一次生長;對當(dāng)前目標(biāo)鏈表中的種子點(diǎn),將其周圍灰度值大于生長闊值Tgt。, 的像素點(diǎn)作為新的目標(biāo)種子點(diǎn),添加至目標(biāo)鏈表;對新添加的種子點(diǎn),用同樣的方式尋找新 的目標(biāo)種子點(diǎn);
[0010] S4、第二次生長;對當(dāng)前目標(biāo)鏈表中的種子點(diǎn),將其周圍滿足設(shè)定的鄰域條件的像 素點(diǎn)作為新的目標(biāo)種子點(diǎn),添加至目標(biāo)鏈表;對新添加的種子點(diǎn),用同樣的方式尋找新的目 標(biāo)種子點(diǎn);
[0011] S5、獲取目標(biāo):將表示圖像像素點(diǎn)是否為目標(biāo)點(diǎn)的二值矩陣作為最終的目標(biāo)圖像 輸出。
[0012] 進(jìn)一步地,所述的步驟S1包括W下子步驟:
[0013]S11、找出圖像中灰度值最大的像素點(diǎn),設(shè)其坐標(biāo)為(X。,y。),對應(yīng)的灰度值為Im";
[0014] S12、對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理:將圖像每一個(gè)像素點(diǎn)的灰度值除WIm。,;
[0015] S13、進(jìn)行灰度直方圖統(tǒng)計(jì),包括W下步驟:
[0016] S131、取左上角為(x〇-d,y〇-d)、右下角為(x〇+d,y〇+d)的正方形目標(biāo)區(qū)域R,其中 25 <d< 35,對區(qū)域R的像素值作第一次灰度直方圖統(tǒng)計(jì);
[0017] S132、設(shè)輸入圖像大小為MXN,對整個(gè)MXN圖像區(qū)域的像素值做第二次灰度直方 圖統(tǒng)計(jì);
[0018]S133、從最小灰度區(qū)間開始,將兩次直方圖統(tǒng)計(jì)中所有的對應(yīng)灰度區(qū)間進(jìn)行逐對 比較,考察對應(yīng)灰度區(qū)間統(tǒng)計(jì)值的相對大小,尋找統(tǒng)計(jì)值的相對變化小于圖像總像素點(diǎn)數(shù) n倍的第一個(gè)灰度區(qū)間,將其中點(diǎn)的灰度值設(shè)置為種子闊值Tf。。,;繼續(xù)尋找統(tǒng)計(jì)值相對變 化為零的第一個(gè)灰度區(qū)間,即兩次統(tǒng)計(jì)值相等的第一個(gè)灰度區(qū)間,將其中點(diǎn)的灰度值設(shè)置 為生長闊值Tgr",其中,0. 005《n《0. 01。
[0019] 進(jìn)一步地,所述的步驟S2包括w下子步驟:
[0020] S21、設(shè)置一個(gè)目標(biāo)鏈表,用來存儲目標(biāo)實(shí)體中的點(diǎn)的坐標(biāo),鏈表的每一個(gè)結(jié)點(diǎn)對 應(yīng)一個(gè)目標(biāo)點(diǎn)坐標(biāo),初始時(shí)目標(biāo)鏈表為空;設(shè)置一個(gè)大小為MXN的二值目標(biāo)矩陣At,該矩 陣每個(gè)元素對應(yīng)于圖像的每個(gè)像素點(diǎn),其值表示該點(diǎn)是否為目標(biāo)點(diǎn),初始時(shí)目標(biāo)矩陣的所 有元素為0 ;設(shè)置一個(gè)大小為MXN的整數(shù)鄰域矩陣Ab,該矩陣每個(gè)元素對應(yīng)于圖像的每個(gè) 像素點(diǎn),其值表示該點(diǎn)周圍相鄰的八個(gè)點(diǎn)中目標(biāo)點(diǎn)的總個(gè)數(shù),初始時(shí)鄰域矩陣的所有元素 為0 ;
[0021] S22、掃描目標(biāo)區(qū)域R,將灰度值大于種子闊值的像素點(diǎn)作為目標(biāo)種子點(diǎn),并將 該點(diǎn)的坐標(biāo)作為新結(jié)點(diǎn)添加至目標(biāo)鏈表的尾部,再將目標(biāo)矩陣At中該目標(biāo)種子點(diǎn)所對應(yīng)的 元素值置為1,同時(shí)將該目標(biāo)種子點(diǎn)周圍相鄰八個(gè)點(diǎn)在Ab中所對應(yīng)的八個(gè)元素值均加1。
[0022] 進(jìn)一步地,所述的步驟S3包括W下子步驟:
[0023] S31、設(shè)定初始值為0的結(jié)點(diǎn)計(jì)數(shù)器;
[0024]S32、讀取目標(biāo)鏈表中的一個(gè)結(jié)點(diǎn)a;,每讀取一個(gè)結(jié)點(diǎn),結(jié)點(diǎn)計(jì)數(shù)器加1;
[0025] S33、考察對應(yīng)目標(biāo)點(diǎn)的相鄰八個(gè)像素點(diǎn),若某相鄰像素點(diǎn)的灰度值大于生長闊 值且該像素點(diǎn)在目標(biāo)矩陣At中的對應(yīng)元素當(dāng)前值為0,則將該相鄰像素點(diǎn)在At中的對 應(yīng)元素值置為1,同時(shí)將該相鄰像素點(diǎn)的坐標(biāo)作為一新結(jié)點(diǎn)添加至目標(biāo)鏈表的尾部,并將該 相鄰像素點(diǎn)周圍相鄰八個(gè)點(diǎn)在鄰域矩陣Ab中所對應(yīng)的八個(gè)元素值均加1 ;
[0026]S34、判斷節(jié)點(diǎn)計(jì)數(shù)器的當(dāng)前計(jì)數(shù)值與當(dāng)前目標(biāo)鏈表的長度,若當(dāng)前計(jì)數(shù)值小于當(dāng) 前目標(biāo)鏈表的長度,則轉(zhuǎn)至步驟S32,否則結(jié)束操作。
[0027] 進(jìn)一步地,所述的步驟S4包括W下子步驟:
[002引 S41、設(shè)定初始值為0的結(jié)點(diǎn)計(jì)數(shù)器;
[0029] S42、讀取目標(biāo)鏈表中的一個(gè)結(jié)點(diǎn)a;,每讀取一個(gè)結(jié)點(diǎn),結(jié)點(diǎn)計(jì)數(shù)器加1 ;
[0030] S43、考察a,對應(yīng)目標(biāo)點(diǎn)的相鄰八個(gè)像素點(diǎn),若某相鄰像素點(diǎn)在鄰域矩陣Ab中所對 應(yīng)的值大于4且該點(diǎn)在目標(biāo)矩陣At中的對應(yīng)元素當(dāng)前值為0,則將該相鄰像素點(diǎn)在At中的 對應(yīng)元素值置為1,同時(shí)將該相鄰像素點(diǎn)的坐標(biāo)作為一新結(jié)點(diǎn)添加至目標(biāo)鏈表的尾部,并將 該相鄰像素點(diǎn)周圍相鄰八個(gè)點(diǎn)在Ab中所對應(yīng)的八個(gè)元素值均加1 ;
[0031] S44、判斷節(jié)點(diǎn)計(jì)數(shù)器的當(dāng)前計(jì)數(shù)值與當(dāng)前目標(biāo)鏈表的長度,若當(dāng)前計(jì)數(shù)值小于當(dāng) 前目標(biāo)鏈表的長度,則轉(zhuǎn)至步驟S42,否則結(jié)束操作。
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