[发明专利]基于n阶多项式函数拟合海杂波的SAR图像船只检测方法

说明书

本发明公开基于n阶多项式函数拟合海杂波的SAR图像船只检测方法，主要解决传统的海杂波拟合方式应用于高分辨高海况的SAR图像时，整体检测性能差的问题。本发明采用n阶多项式函数拟合海杂波分布，综合考虑拟合性能及拟合效率。基于多项式函数拟合海杂波分布的方法相较于传统分布具有更好的拟合优度(GoF‑Goodness of Fitting)，将拟合的海杂波分布与恒虚警率(CFAR‑Constant False Alarm Rate)方法相结合，继而得到更好的目标检测效果。本发明可应用于渔业监管、船只检测等方面。

技术领域

本发明属于遥感图像处理技术领域，具体涉及图像处理、海杂波的拟合、CFAR检测算法。可应用于渔业监管、船只监测等方面。

背景技术

在资源愈加匮乏的现代，海洋维权愈发重要。合成孔径雷达(SAR)作为一种高分辨率成像传感器，具有全天时和全天候观测的能力，已成为海洋监测的有效手段。

在SAR图像中，由于船只主要由金属制成，后向散射系数很大，对应的亮度较高；而海洋的后向散射系数很小，因此海洋在SAR图像中灰度很小。根据灰度值的不同，而将船只目标与海杂波区分开来[1](参见唐沐恩,林挺强等.遥感图像中舰船检测方法综述[J].计算机应用研究,2011(28):29-36)。但在不同的天气、风速下，海况相差很大，SAR图像海面背景与船只目标的对比度随之变化，因此呈现在SAR图像中的海杂波效果也有很大的差别，针对这些复杂情况，在检测过程中需要有一个自适应的检测方法，现应用得较普遍的则是恒虚警率(CFAR)检测方法。

这个算法的核心思想是在保证虚警率为常数的同时，根据虚警率和SAR图像海杂波的统计特性(即海洋杂波的概率密度函数(PDF-Probability Distribution Function))计算得到检测船只目标的阈值。再将所得阈值与SAR图像像素值进行比较，大于阈值的则为所求的船只目标，小于阈值的则为海洋背景。

由于使用不同的海杂波模型可得到具有不同形式和检测效果的CFAR检测器，因此该算法的关键在于海杂波PDF的建模，海杂波模型与实际海况的拟合度越高，得到的检测效果越好。目前已有多种海杂波拟合分布，如加拿大海洋监测系统(OMW)中使用的监测算法就是一个使用K分布作为海杂波分布模型的CFAR检测算法[2](参见VACHON P W；ADLAKHA P；EDEL H，el al.Canadian progress toward marine and coastal applications ofsynthetic aperture radar 2000(01))；基于高斯分布的CFAR检测算法[3](参见NovakLM.，Halversen S.D.Effects of Polarization and Resolution on SAR ATR[J].IEEEtrans.on Aerospace and Electronic Systems.1997，33(1).102-115)；基于伽马分布的CFAR算法[4](参见Principe J.C.,Radisavljevic A.Target prescreening based on aquadratic gamma discriminator[J].IEEE Transactions on Aerospace andElectronic Systems，34(3)：706-715)等。而随着SAR图像分辨率的进一步提高，以及对复杂海况下SAR图像研究的展开，这些传统海杂波分布模型的检测结果虚检率和漏检率增高，需要针对高分辨率SAR图像构建更好的拟合模型。

发明内容

本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种基于多项式函数拟合海杂波分布的SAR图像船只检测方法。多项式函数拟合海杂波的主要优点在于对数据的拟合比较灵活，线性地计算复杂度，拟合过程简单。

实现本发明的技术方案为：输入SAR图像，基于n阶多项式函数拟合其海杂波分布，根据拟合的海杂波的概率密度分布计算累积分布密度，并结合预先设定的恒虚警率，计算检测阈值，将船只目标从海洋背景中分割出来。