[发明专利]一种ISAR图像舰船目标特征提取方法

权利要求书

1.一种ISAR图像舰船目标特征提取方法，其特征在于步骤如下：

1)通过斑点噪声去除对ISAR图像进行图像预处理，得到去噪声后的图像；

2)对步骤1)得到的图像进行灰度变换图像增强处理，增强目标对比度；

3)对步骤2)得到的图像进行图像分割得到二值化图像，对得到的二值化图像进行像素聚类处理，根据预设阈值判定是否需要迭代分割，当满足阈值判定要求时进入步骤4)；

4)对步骤3)中得到的像素聚类处理结果进行舰船目标特征提取；

所述步骤2)中灰度变换图像增强处理具体通过如下步骤：

2.1)将步骤1)处理的结果图像灰度值归一化至0～1范围内；

2.2)按从左到右，从上到下顺序逐点扫描图像f(x,y)，逐点计算g₁(x,y)＝max(lIn,min(hIn,f(x,y)))，其中f(x,y)为步骤2.1)处理结果图像，x为图像的行坐标，y为图像的列坐标；lIn为输入参数，取值范围0～1，hIn为输入参数，取值范围0～1，且满足lIn<hIn；min(,)为求两者最小值，max(,)为求两者最大值，g₁(x,y)为第一中间计算结果图像；

2.3)按从左到右，从上到下顺序逐点扫描图像g₁(x,y)，逐点计算g₂(x,y)＝((g₁(x,y)-lIn)/(hIn-lIn))²，g₂(x,y)为第二中间计算结果图像；

2.4)按从左到右，从上到下顺序逐点扫描图像g₂(x,y)，逐点计算g₃(x,y)＝g₂(x,y)×(hOut-lOut)+lOut，lOut为输入参数，取值范围0～1，hOut为输入参数，取值范围0～1，且满足lOut<hOut；g₃(x,y)为第三中间计算结果图像；

2.5)将g₃(x,y)灰度值归一化至0～255范围内；

所述步骤3)中对图像分割与像素聚类处理具体通过如下步骤进行：

3.1)将步骤2)增强处理后的结果进行图像的均值μ和方差σ统计，取阈值TH＝μ+kσ,k＝0，1,2,3进行图像分割，得到二值图像；

3.2)取初始值k＝3，即阈值TH＝μ+3σ进行图像分割；

3.3)对步骤3.2)处理得到的二值图像进行标记，去除面积低于预设面积阈值的区域；

3.4)对于步骤3.3)处理后的图像中区域断裂和区域空心的情况，采用3×3～7×7结构元素形态学膨胀操作，使断裂的或者空心的区域联接成一个整体；

3.5)计算面积最大和次大两个区域间最小距离，若该距离小于预设距离阈值，并且最大区域面积与次大区域面积之比小于预设面积比阈值，更改k值，取k值减1，继续按阈值TH＝μ+kσ进行图像分割，并重复步骤3.3)～3.5)直至k值等于0，进入步骤4)；否则，直接进入步骤4)；

步骤4)中目标特征提取处理具体如下步骤：

4.1)舰船目标中心线特征提取：对步骤3)处理结果图像的最大区域面积利用其线性特征提取中心线，将Hough变换对线段的检测扩展至对线段组的检测，得到与舰船主体相吻合的线段组的位置、宽度和方向，该方向上长度最大位置即为中心线位置；

4.2)舰船长度和主桅高度特征提取：对步骤3)处理结果图像的最大区域面积进行外接矩形运算，其中外接矩形一个边长方向与中心线方向平行，这样与中心线方向平行的外接矩形边长即为船长度，外接矩形另一个方向边长与中心线相交，在中心线桅杆一侧外接矩形边长为主桅高度；

4.3)舰船目标轮廓提取特征提取：对步骤3)处理结果图像的最大区域面积进行二值图像轮廓提取，获得舰船目标轮廓。

2.根据权利要求1所述的一种ISAR图像舰船目标特征提取方法，其特征在于：步骤3.3)中的面积阈值取值范围10～20。

3.根据权利要求1所述的一种ISAR图像舰船目标特征提取方法，其特征在于：步骤3.5)中的预设距离阈值取值范围5～10。

4.根据权利要求1所述的一种ISAR图像舰船目标特征提取方法，其特征在于：步骤3.5)中的预设面积比阈值取值范围1～10。