[发明专利]自适应的人造目标恒虚警率检测方法

说明书

本发明涉及雷达目标检测技术领域，具体提供了一种自适应的人造目标恒虚警率检测方法，首先获取SAR图像，根据阈值筛选并提取符合条件的候选区域，然后对候选区域的图像进行形态学处理，再根据图像确定各像素点的滑窗尺寸，并通过双参数恒虚警率算法对图像进行人造目标检测，最终根据设定的恒虚警检测规则得到人造目标检测结果；该方法可以自适应对目标区域进行筛选，并可以自适应的选取目标所在背景区域的尺寸，提高了目标的正确检测率和检测算法的适应性。

技术领域

本发明涉及雷达目标检测技术领域，特别涉及自适应的人造目标恒虚警率检测方法。

背景技术

人造目标检测是目标跟踪和识别的基础，在智能交通、城市道路检测、视频监控、遥感图像处理、军事目标的探测等方面有着广泛的应用。在SAR(合成孔径雷达)图像中，把人造目标(坦克、车辆、飞机、建筑物、舰船等)从复杂背景中分离出来，对复杂自然背景中人造目标进行实时检测，可以提高SAR对军事目标的监视、识别、定位和描述能力等侦察能力；若结合图像识别技术与红外技术，可实现精确命中目标，提升国防战略预警系统和导弹打击能力的作战效能。

当前人造目标检测的方法主要为基于统计模型的恒虚警率(CFAR)检测方法，其最早应用于人造目标检测，是最常用最有效的人造目标检测方法。其中基于背景为高斯分布的双参数CFAR算法，以参数计算简单、适应性强、局部统计特征强等优势，成为目前应用最多的方法之一，但是该方法存在一些不足：

1、由于检测门限单一，检测结果一般不理想，漏检和误检率很高；

2、目标所在候选区域的尺寸，不能自动选取，需要根据经验不断的进行仿真试验，检测效率低；

3、对于多目标的情形，干扰目标对主目标的检测有影响，检测器难以保持稳定的检测性能。

发明内容

为克服上述现有技术存在的至少一种缺陷，本发明提供了一种自适应的人造目标恒虚警率检测方法，包括如下步骤：

步骤一，获取SAR图像，SAR为合成孔径雷达，设所述SAR图像为I，求出所述SAR图像的均值，将所述SAR图像与所述SAR图像均值之差的绝对值作为成像区域的显著特征，定义该绝对值对应的图像为I′，设定像素点灰度阈值T，根据阈值T筛选并提取符合条件的候选区域，并将该候选区域转化为二值图像I_bw；

步骤二，通过公式(1)对二值图像I_bw进行形态学处理得到优化后的二值图像I″，

其中b₁和b₂均为目标的结构元素，b₁的尺寸大于b₂，对I″进行形态学重构得到重构后的二值图像I_bw′；

步骤三，根据I_bw′确定图像I中的各像素点的滑窗的尺寸；

步骤四，通过双参数恒虚警率算法对图像I进行人造目标检测，得到目标检测结果，具体人造目标检测方式为：

通过公式(2)求出检测统计量D，

其中I_t为待测像素的灰度值，μ_c、σ_c分别为估计的杂波均值和标准偏差，剔除图像I中各像素点对应背景中的干扰目标，干扰目标为在I_bw′图像中对应的像素值为1的像素点；

设定恒虚警检测规则为：当检测统计量D大于等于检测阈值S_CFAR时，判定检测单元存在信号，当检测统计量D小于检测阈值S_CFAR时，判定检测单元不存在信号，检测阈值S_CFAR与虚警概率P_fa的关系式为：