[发明专利]基于截断杂波统计的SAR图像双参数CFAR检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及SAR图像目标检测技术领域，尤其涉及一种基于截断杂波统计的SAR图像双参数CFAR检测方法。

背景技术

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种高分辨率的成像雷达，具有全天时和全天候观测的能力。利用SAR图像进行舰船目标检测与监视的研究和技术开发在海洋遥感领域得到高度重视，是现阶段SAR图像海洋应用的研究热点。

随着天气、海洋风速的变化,海况相差很大，因此呈现在SAR图像中的海杂波也会有巨大的差别，针对这些复杂情况，在检测过程中需要有一个自适应的恒虚警(CFAR)检测方法。CFAR检测算法设置了目标窗口、保护窗口、背景窗口三个滑动窗口以适应背景杂波的变化，通过对背景杂波进行参数估计及概率建模，并由给定的虚警率(PFA)自适应计算出检测阈值，实现自适应CFAR检测。

传统CFAR检测算法中，保护窗口的设置是为了防止包含目标的部分像素泄露到背景窗口，影响参数估计的准确性。然而，在港口和繁忙海航线等复杂背景杂波区域，背景窗口中海杂波会受到目标像素、“十字拖”、以及方位向模糊等异质元素的干扰，使得估计的参数偏离真实值，影响灰度概率建模精度，最终导致目标检测率下降。

针对多目标等复杂环境下产生的检测率降低的问题，提出了大量基于样本筛选的CFAR检测方法，这些方法通过迭代法筛选出杂波样本，并对筛选出的杂波进行参数估计与概率建模，有效提升多目标等复杂背景杂波环境下的目标检测率。然而这些方法通常采用固定阈值进行杂波筛选，丢弃了大量的真实海杂波样本，导致参数估计准确度较差，且杂波筛选、参数估计与CFAR检测阈值计算过程复杂，计算效率较低。

发明内容

本发明目的就是为了弥补已有技术的缺陷，提供一种基于截断杂波统计的SAR图像双参数CFAR检测方法。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于截断杂波统计的SAR图像双参数CFAR检测方法，包括如下步骤：

步骤(1)：设置由目标窗口和背景窗口组成的局部滑动窗口，通过采用自适应阈值的杂波截断法去除泄露到背景窗口中的目标、方位模糊异质元素，保留背景窗口中的真实海杂波；

步骤(2)：采用最大似然估计法对背景窗口中自适应阈值截断后的杂波样本在对数域进行双参数估计，采用对数正态分布实现对SAR图像海杂波灰度概率密度的建模；

步骤(3)：根据给定的检测虚警率，自适应地求解双参数CFAR检测阈值，对目标窗口中的待检测像素点进行目标判别，实现SAR图像双参数CFAR检测。

步骤(1)中所述的通过采用自适应阈值的杂波截断法去除泄露到背景窗口中的目标、方位模糊异质元素，保留背景窗口中的真实海杂波，具体方法如下：选择滑动窗口大小，将背景窗口中的样本进行对数变换，在对数域中统计背景窗口中所有像素的均值μ_B-ln和标准差σ_B-ln，采用自适应阈值法进行杂波截断，设背景窗口中某一像素灰度值为I_B，则截断规则为：

ln(I_B)≤μ_B-ln+t₁·σ_B-ln (1)

式中：t₁为截断深度因子，当背景窗口中某一像素灰度值满足式(1)时，该像素点被保留，否则被剔除，对保留下来的像素重新计算对数均值与均方差，重复以上步骤，迭代一定次数，最终所有的异质点都被剔除，不同截断深度因子下的杂波保留比例R_C为：

式中：erf(·)为误差函数。

步骤(2)中所述的参数估计与概率建模，具体方法如下：采用对数正态分布对截断后的SAR图像海杂波样本的灰度概率密度进行建模：

式中：为截断杂波样本的灰度值，μ_ln，σ_ln为对数均值和对数标准差，可通过对截断杂波样本通过最大似然估计得到：

式中：为截断杂波样本中第i个像素点的灰度值，n为截断杂波样本数。此外：

式中：t₁为式(1)中的截断深度因子。