[发明专利]基于单幅SAR图像的车辆目标高度估计方法

说明书

技术领域

本发明属于雷达目标识别技术领域，涉及一种基于单幅SAR图像的车辆目标高度估计方法，为车辆目标检测及分类识别提供重要的特征信息。

背景技术

雷达成像技术自20世纪50年代发展以来，技术不断成熟，成像分辨率不断提高，目前已经在军事、测绘、灾害等多方面有广泛的应用。合成孔径雷达SAR具有全天候、全天时、多视向、多俯仰角的观测能力，成为目前对地观测和军事侦察的重要手段。因而，SAR图像的处理和识别成为雷达领域研究的热点。

车辆目标如坦克、装甲车等都是SAR对地观测中的重点监测对象，该类目标的检测和识别是SAR研究领域的重要问题。不同车辆目标的几何结构不同，因而其高度是一个重要的几何特征，可用于车辆目标的检测和识别工作。

在SAR地面静止目标的感兴趣区域ROI切片图像中，通常包含三个区域：目标区域、阴影区域和背景区域。Raffaella Guida等人在文献Height Retrieval of Isolated Buildings From Single High-Resolution SAR Images中对三维真实场景与二维SAR图像对应的几何关系有详细的原理说明。虽然三维真实场景与二维SAR图像存在一定的几何对应关系，但从二维SAR图像出发想反演出三维真实场景通常是比较困难的。然而，通常情况下，目标的最高处是可以近似与阴影在距离向的最远端相对应，这就使得利用SAR图像提取目标的高度特征成为可能。

对于单幅SAR图像来说，现有高度估计方法仅利用阴影区域，取其在距离向的最长距离对应于目标的高度。此类算法存在三方面的问题：

第一，受雷达俯仰角与目标在距离向长高比的影响，与目标高度相对应的区域不仅包括无散射回波的纯阴影区域，还包括由三次散射形成的区域。三次散射形成的区域在SAR图像中通常位于目标与阴影区域的间隔部分，其强度较弱，但不可忽视。然而，现有技术没有考虑此问题。

第二，SAR成像受雷达俯仰角、目标方位角的影响较大。同一目标在不同的俯仰角或不同方位角下的成像结果差别较大，单纯利用阴影区域并不能获得较稳健的结果；此外，当目标本身发生非主体性变化时，如装甲车顶部架设机枪、坦克炮筒发生扭转等，阴影最远端与目标主体高度的对应将出现更大的偏差。现有的利用单幅SAR图像提取车辆目标高度特征的技术在这些方面稳健性较差。

第三，精确的高度估计依赖于精确的图像分割。传统的阈值分割算法虽然实现简单，但得到的分割结果粗糙；马尔可夫随机场MRF模型可良好地应用于SAR图像分割中，但现有该类技术需要人工获取样本，即目标区域、阴影区域和背景区域的样本信息，极大地影响了运算效率。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提供一种基于单幅SAR图像估计车辆目标高度的方法，以减少人工干预，提高不同俯仰角、不同方位角、目标非主体性变化的稳健性和精确性。

本发明是这样实现的：

一、技术思路

先用阈值分割的图像处理方式通过设置不同的阈值以获取SAR图像ROI切片中的三类样本，采用MRF模型，根据最大似然准则和Iterated Conditional Modes算法ICM得到分割图像；利用阴影区域的像素集合得到目标沿方位向的粗略的高度矢量，并对最大的几个值进行甄别以去除由纯阴影区域造成的高度奇异值；联合目标与阴影区域的间隔部分，更新高度矢量，以获得车辆目标的高度。

二、技术方案

本发明的实现步骤包括如下：

A.获取训练样本：

A1)输入SAR图像感兴趣区域的幅度图像：G＝{g_x,y|1≤x≤M,1≤y≤N}，其中，M为图像的行数，N为图像的列数，g_x,y代表幅度图像G中位于(x,y)处的像素；

A2)对幅度图像G依次进行直方图均衡化和平滑滤波，得到变换后的图像I；