[发明专利]基于SAR图像的车辆目标特征提取方法

权利要求书

1.基于SAR图像的车辆目标特征提取方法，其特征在于，包括下述步骤： 

第一步：计算平滑窗内的质量： 

设待测SAR图像的尺寸为W×W，平滑窗的尺寸为L×L，L为平滑窗的边长，且L＜W；平滑窗在待测SAR图像的任意位置(i,j)上滑动时，平滑窗内待测SAR图像的像素最大值和最小值分别为U_L(i,j)和B_L(i,j)，其差值为： 

δ_L(i,j)＝U_L(i,j)-B_L(i,j)   （一） 

平滑窗的质量M_i,j,L表示在SAR图像位置(i,j)处，当平滑窗边长为L时，平滑窗内像素强度的起伏程度，记为： 

M_i,j,L＝Ceil[k·δ_L(i,j)/L]   （二） 

式中k＝H₀/G是加权系数，G是待测SAR图像的像素最大值，H₀是量化系数，函数Ceil[·]代表取上限整数值； 

第二步：计算平滑窗内质量的概率： 

设M∈{M_i,j,L}，n(M,L)表示当质量M_i,j,L＝M且平滑窗边长为L时，平滑窗的总数目，则质量M_i,j,L的概率为； 

   （三） 

第三步：计算车辆目标的间隙度特征： 

利用下式计算车辆目标间隙度特征Λ(L)： 

2.根据权利要求1所述的基于SAR图像的车辆目标特征提取方法，其特征在于，提取基于对数的车辆目标间隙度特征Λ′(L)： 

Λ′(L)＝log[Λ(L)]。 

3.根据权利要求2所述的基于SAR图像的车辆目标特征提取方法，其特征在于，提取基于累计和的车辆目标间隙度特征Λ′′(L)： 

上式中N₀≤13。 

4.根据权利要求1、2所述的基于SAR图像的车辆目标特征提取方法，其特征在于，平滑窗的边长L∈{3,5,7,9,11,13}。 

5.根据权利要求1、2、3所述的基于SAR图像的车辆目标特征提取方法，其特征在于，量化系数取H₀＝50。