[发明专利]一种ISAR图像舰船目标特征提取方法

说明书

一种ISAR图像舰船目标特征提取方法，步骤为(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)中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)中得到的图像进行图像分割，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(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。本发明适用于岸基/船载ISAR雷达对海面大中型舰船目标成像与分类识别，属于海面目标实时监视系统，实时性要求高，虚警率低。

技术领域

本发明涉及一种ISAR图像舰船目标特征方法，属于图像处理领域。

适用于岸基/船载ISAR雷达成像平台，对ISAR图像进行舰船目标特征提取，提取舰船的长度、主桅高度、轮廓、中心线等重要特征参数，用于岸基/船载ISAR雷达对海面大中型舰船目标成像与分类识别。

背景技术

ISAR雷达能够获得非合作运动目标(如飞机、舰船等)的精细图像，是极为重要的一种目标探测手段。在实际应用中，ISAR雷达除了固定在地面上，也可装在飞机、舰船等运动平台上，对空中、海面或地面的运动目标成像。ISAR雷达具有远距离探测、高分辨率二维成像能力，能在全天时、全天候条件下工作，能获取船只目标的距离、航速、航向、位置等信息。时效性强、探测精度高、全天候等优点，因而是海面态势感知的重要手段。基于ISAR二维图像提取的特征量包含了较丰富、直观的目标特征信息，在获取高质量舰船ISAR图像的基础上，可以从中提取舰船尺寸、形状、结构等特征作为舰船识别的有效特征量。

S.Musman,D.Kerr,C.Bachmann.Automatic recognition of ISAR shipimages.IEEE Transaction on aerospace and electronic systems,1996,32(4):1392-1403.该文献中提出了ISAR图像舰船目标自动识别方法，通过分割、特征提取、目标分类操作从单帧和多帧ISAR图像中实现对舰船目标自动识别。

D.Pastina,C.Spina.Multi-feature based automatic recognition of shiptargets in ISAR.IET radar sonar navig.,2009,Vol.3,ISS.4,pp.406-423.该文献中提出了基于多特征的ISAR图像舰船目标自动识别方法，从ISAR图像中提取多特征与目标模型适当的投影中提取多特征相匹配，实现对目标分类识别。

以上文献提到的ISAR图像舰船目标自动识别方法，均为ISAR地面事后处理系统，对实时性要求不高，舰船目标特征参数提取精度不高。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供了一种ISAR图像舰船目标特征提取方法，实现岸基/船载ISAR雷达对海面大中型舰船目标高分辨率成像与分类识别。

本发明的技术解决方案是：一种ISAR图像舰船目标特征提取方法，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；