[发明专利]一种前视雷达成像海面目标关键点检测识别方法

权利要求书

1.一种前视雷达成像海面目标关键点检测识别方法，其特征在于，所述方法包括：

(1)将原始雷达二维回波数据量化为二维灰度图像数据；

(2)对步骤(1)获得的二维灰度图像利用基于目标几何尺寸和置信度的方法进行感兴趣区提取，得到目标区域灰度图像；

(3)对目标区域灰度图像使用最大熵进行分割，得到目标区域分割图像；

(4)利用雷达二维回波数据和目标区域灰度图像，提取目标区域的雷达二维回波数据中的峰值点信息，得到目标区域峰值点信息矩阵；

(5)对目标区域分割图像和目标区域峰值点信息矩阵进行信息融合，统计融合结果中目标区域内峰值点数目K，作为有效峰值点数目；

(6)把目标区域峰值点信息矩阵中峰值点按大小排列，选取前K个峰值点作为目标有效峰值点，对目标区域峰值点信息矩阵二值化为目标有效峰值点图像；

(7)提取目标有效峰值点图像中目标轴向特征，排除虚警点干扰，确定目标位置；

(8)利用目标位置和目标能量重心，确定目标关键点。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(1)具体包括：

(1.1)选择进行量化的浮点值阈值，设浮点值阈值上限为L_max，阈值下限为L_min,其中：

$L_{\min }=Totalpix*\frac{\min T}{Totalpix}$

L_max＝N*(TLength*Margin)²+L_min，if L_max＜Totalpix

L_max＝Totalpix,if L_max＞Totalpix

N为背景中可能含有的目标最大数目，Totalpix为原始图像的像素数目，TLength为目标长度在图像中的像素数，Margin为余量以保证目标能完整显示，minT为目标二维回波数据的最小可能浮点值；

(1.2)分别选择值为L_max的浮点值和值为L_min的浮点值作为阈值Level255和Level0；对原始雷达二维回波数据中每个数据点，浮点值若大于Level255赋予灰度值255，小于Level0赋予灰度值0，对值在L_max与L_min之间的浮点值则进行线性插值，确定其灰度值，线性插值的公式如下：

$g(x,y)=\left\{\begin{array}{ccc}0,& if& \left(f\right(x,y)\<Level0)\\ \frac{f(x,y)-Level0}{Level255-Level0}*255,& if& (Level0\≤f(x,y)\<Level255)\\ 255,& if& \left(f\right(x,y)\>Level255)\end{array}\right.$

其中f(x,y)是数据点(x,y)处雷达二维回波数据的浮点数值，g(x,y)是线性插值后该点(x,y)对应的灰度值。