[发明专利]一种强海杂波下SAR图像目标快速检测方法

权利要求书

1.一种强海杂波下SAR图像目标快速检测方法，其特征在于，包含以下步骤：

S1、采用区域分块策略，将大场景SAR图像划分为若干子块SAR图像；

S2、基于子孔径相干处理方法，获取与每个子块SAR图像对应的目标-杂波对比度增强的子块相干图像；

S3、基于每个子块相干图像的显著性，预筛选出含有目标的目标子块相干图像，以及与其对应的目标子块SAR图像，作为候选目标子块图像；

S4、对候选目标子块图像进行精细目标检测，包括：

S4a、采用基于Pareto分布的全局阈值检测算法，对各个目标子块相干图像检测低散射目标像素；

S4b、采用基于积分图像的快速迭代索引CFAR检测算法，对各个目标子块SAR图像检测目标细节轮廓；

S4c、将S4a和S4b中的检测结果进行融合，得到精细目标检测结果；

S5、对精细目标检测结果去除虚警，并进行区域合并，得到最终检测结果；

其中，所述的S4b中，具体包含以下步骤：

S4b1、对于各个目标子块SAR图像，采用基于Pareto分布的全局阈值检测算法，生成初始的目标索引图其中的Pareto分布参数以及全局阈值，利用S33中得到的海杂波子块SAR图像计算得到；

S4b2、基于当前迭代的目标索引图，滤除目标子块SAR图像中的目标像素及其4-邻域像素，获得对应的当前迭代的海杂波图像

其中，i为迭代次数；I表示任意的目标子块SAR图像；·表示矩阵点乘运算；为用于对目标子块SAR图像中的目标像素及其4-邻域像素进行滤除的当前迭代的海杂波索引图，其中的海杂像素值为1，目标及其4-邻域的像素值为0，NOT(·)表示逻辑非运算；表示形态学膨胀算子，H表示对应的形态学探测元；

S4b3、计算当前迭代的海杂波图像的二维积分图像，并基于CFAR检测准则，快速计算得到对应的局部阈值；

S4b4、通过滑窗扫描和阈值判决，生成当前迭代的目标索引图

S4b5、比较当前迭代的目标索引图和前一次迭代的目标索引图若不相同，返回S4b2，继续下一次迭代；若相同，得到并输出目标细节轮廓的检测结果

所述的S4c中，具体为：融合S4a和S4b的检测结果，得到精细目标检测结果B：

B＝B₂||B₃＝B₂||Sign₊(B₁-B₂)；

其中，||表示逻辑或运算；B₃＝Sign₊(B₁-B₂)表示只能由目标子块相干图像检测到的弱小目标像素，Sign₊表示求正符号运算。

2.如权利要求1所述的强海杂波下SAR图像目标快速检测方法，其特征在于，所述的S2中，具体为：对于每个子块SAR图像，沿其方位向进行子孔径分解，得到多个子视图像，并计算各个子视图像的相干系数，获得该子块SAR图像对应的目标-杂波对比度增强后的子块相干图像：

其中，为与第k个子块SAR图像对应的第k个子块相干图像；NB为子块SAR图像的总数；s_p和s_p+1分别表示对第k个子块SAR图像进行子孔径分解所得到的第i个和第i+1个子视图像；上标*表示复共轭运算；·表示空间求平均运算。

3.如权利要求2所述的强海杂波下SAR图像目标快速检测方法，其特征在于，在进行子孔径分解的过程中，采用部分重叠的子孔径划分方式。