[发明专利]基于改进视觉注意模型的SAR机场分割方法

权利要求书

1.一种基于改进视觉注意模型的SAR机场分割方法，包括如下步骤：

1)对待分割SAR图像进行下采样处理，处理后的图像记为I；

2)对采样后的图像I进行纹理特征提取，用gabor小波提取其在0°,45°,90°,135°方向上的分量纹理特征，然后把这些分量纹理特征相加，即可得到图像的纹理特征；

3)对采样后的图像I进行小波特征提取：

3a)对图像I进行正交小波变换，得到图像的四个小波分量，即一个低频分量I_LL(x，y)和三个高频分量I_HL(x，y),I_HH(x，y),I_LH(x，y)；

3b)计算低频分量与其平均值的对比差值：C(x，y)=(I_LL(x，y)-I_u)²，其中I_LL(x，y)为低频分量，I_u为低频分量的平均值；

3c)对所述C(x，y),I_HL(x，y),I_HH(x，y),I_LH(x，y)进行逆小波变换，即得到采样后图像I的小波特征；

4)对采样后的图像I进行邻域对比度特征提取：

4a)计算采样后图像I的每个像素I(x，y)邻域像素的平均值

4b)计算采样后图像I的每个像素I(x，y)与其邻域像素的平均值的差值并将该差值的绝对值作为邻域对比度特征；

5)对提取后的纹理特征、小波特征和领域对比度特征进行加权相加，对相加后的图像进行归一化及显著性处理，得到初步的显著图；

6)将初步显著图进行视觉感受野模型处理，得到最终的显著图；

7)把得到的最终显著图插值到与原SAR图像大小相同；

8)将插值后的显著图进行域值处理，得到目标区域；

9)将目标区域用支撑矢量机方法进行分类，即对目标区域中的机场和背景进行标签并训练分类，从而分割出机场目标。

2.根据权利要求1所述的机场分割方法，其中步骤5)所述的对提取后的纹理特征、小波特征和邻域对比度特征进行加权相加，是将纹理特征乘以0.3，小波特征乘以0.5，邻域对比度特征乘以0.2，然后线性相加。

3.根据权利要求1所述的机场分割方法，其中步骤5)所述的将相加后的图像进行归一化及显著性处理，是先把图像归一化到[0,N]，其中N为图像灰度值范围内的任意正整数；再将归一化后的图像进行显著性处理，即将归一化后的图像乘以系数其中M为归一化后图像的全局最大值，为除了全局最大值外的所有局部最大值的平均值。