[发明专利]一种SAR图像舰船目标分割方法

说明书

一种SAR图像舰船目标分割方法，本发明涉及SAR图像舰船目标分割方法。本发明的目的是为了解决现有方法检测分割舰船目标时出现的先验信息不足、旁瓣和“拖影”过强、两船距离过近等导致分割不理想的问题。具体过程为：一、对原始图像进行基于颜色和区域的水陆分离；二、对水陆分离后的图像进行Otsu二值分割及区域分割获得舰船大小；三、基于舰船大小设定背景窗，假设背景窗中的杂波为K‑分布，估计K‑分布参数，获得阈值，基于该阈值分割舰船目标；四、对舰船目标进行开运算，得到分割后图像；本发明用于舰船目标分割领域。

技术领域

本发明涉及SAR图像舰船目标分割方法。

背景技术

我国有着广大的海洋、河流等水域领土，因此来往的船只丰富，对船只进行监测是十分必要的。普通的光学图像极易受到外界条件干扰，这些外界条件包括时间、季节、天气、云层等。合成孔径雷达(SAR)，具有全天时、全天候的优点，不易受外界条件干扰，可安装在飞机、卫星、宇宙飞船等飞行平台上，全天时、全天候对地实施观测、并具有一定的地表穿透能力，因而应用更加广泛。

雷达目标的识别在国防上具有重大的实际意义，更是当前的热点问题。由于SAR雷达的成像机制，所成的像中有着一定量的噪声、海杂波、旁瓣、强反射“拖影”等等一系列干扰因素，这些都是我们不期望得到的。如何减少合成孔径雷达的干扰因素，使雷达更具有抗干扰性也是学者们历来所研究的问题，雷达成像质量也在一步步提高。但无论如何改进，干扰因素是永远不可能完全不存在的，因此如何在有一定干扰条件下准确地自动地识别目标是必要的。

图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。将舰船目标分割出来，可以大大提高舰船检测识别的效率、提升准确性。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。

在舰船目标检测常见算法中，传统的基于K-分布杂波的CFAR算法精确但十分缓慢，且没有足够多的先验信息以自动确定滑动窗大小，Otsu算法迅速但强海杂波下不够精确，而且这些都是基于阈值的分割方法，有些SAR图像中旁瓣和“拖影”过强、两船距离过近，单纯的基于阈值的分割方法不可能达到理想的效果。因此如何基于已有的各种图像分割、特征分析、模式识别等算法，加以适当的改进和改进，取长补短，最终设计出一种准确的、综合的、高效的算法是十分关键的问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有方法检测分割舰船目标时出现的先验信息不足、旁瓣和“拖影”过强、两船距离过近等导致分割不理想的问题，而提出一种SAR图像舰船目标分割方法。

一种SAR图像舰船目标分割方法具体过程为：

步骤一、对原始图像进行基于颜色和区域的水陆分离；

步骤二、对水陆分离后的图像进行Otsu二值分割及区域分割获得舰船大小；

步骤三、基于舰船大小设定背景窗，假设背景窗中的杂波为K-分布，估计K-分布参数，获得阈值，基于该阈值分割舰船目标；

步骤四、对舰船目标进行开运算，得到分割后图像；

SAR为合成孔径雷达，Otsu为最大类间方差。

本发明的有益效果为：

本发明将提出一种新的水陆检测算法，而后应用迅速的Otsu二值算法粗略获得先验信息，再进行精确地检测计算，并改进已有的基于K-分布杂波的CFAR算法，同时应用开运算等多种算法综合，以提高分割的准确性。

传统的方法只能处理仅含水面的SAR图像，而本发明能处理包含陆地信息的SAR图像。