[发明专利]机动平台单通道SAR对海面舰船目标检测方法

权利要求书

1.一种适用于机动平台单通道SAR对海面舰船目标检测方法，其特征在于，包括有如下步骤：

步骤1，对SAR图像预处理，剔除无关信息：输入复杂海面背景下的SAR粗聚焦图像，对该图像预处理，剔除大块陆地等无关信息，保留包含待检测目标的海面图像；

步骤2，自适应背景窗提取待检测目标：采用自适应背景窗的方法，提取预处理后剩余海面图像中的待检测目标，实现待检测目标与海面背景分离，为后续舰船目标检测提供概率分布模型参数；

步骤3，采用改进CFAR算法初步筛选疑似舰船目标：利用基于K-lognormal双参数混合模型的CFAR检测方法对待检测目标实现舰船目标粗检测，得到初始舰船目标集；实现舰船目标粗检测具体包括：

(3a)依据步骤2中得到的自适应背景窗内背景像素和目标像素的均值、方差和标准差，构造确定的K分布的概率密度函数和lognormal分布的概率密度函数；

K分布的概率密度函数：

其中，x为概率密度函数自变量，L为图像视数(可由成像处理获取)，Γ(·)为Gamma函数，K_ν-L(·)为ν-L阶第二类修正贝塞尔函数，κ₁＝(μ,ν)，μ为背景像素均值，ν为形状参数，一般利用背景窗内像素点的统计值替代估计值，κ₁＝(μ,ν)的统计值可表示为

μ＝x

其中，·为期望操作；

lognormal分布的概率密度函数：

其中，κ₂＝(μ,σ)，μ为目标像素均值，σ为目标像素标准差；

(3b)构造CFAR检测方法中描述舰船目标及背景分布的基于K-lognormal双参数混合模型为

p(x|κ)＝λ₁p(x|κ₁)+λ₂p(x|κ₂)

其中，κ＝(κ₁,κ₂,λ₁,λ₂)，λ₁+λ₂＝1且λ₁,λ₂≥0；

λ₁＝0时，用于描述待检测目标的自身分布特性；λ₂＝0时，用于描述待检测目标的背景分布特性；通过极大似然方法确定不同目标区域的λ₁(λ₂)值，获得待检测目标与背景的确定混合分布模型；

(3c)根据实际应用情况，设置合理的虚警概率求解下式得到阈值T

其中P_fa为虚警概率；

(3d)利用得到的阈值T对待检测目标和背景进行门限检测，将背景与目标分离；

步骤4，利用目标径向速度判定部分舰船目标：对初始舰船目标集中所有待检测目标进行径向速度检测，判定待检测目标是否为舰船目标，实现对舰船目标的第一步精检测，判定初始舰船目标集中部分待检测目标为舰船目标，并且保留集合中其余未判定的待检测目标；

步骤5，利用目标图像熵值判定其余待检测目标：对已判定为舰船的目标进行聚焦前后的图像熵值统计，得到熵值变化率，以上述熵值变化率最小值为门限，对其余待检测目标采用ISAR聚焦前后的熵值变化率判定，实现对舰船目标的第二步精检测，完成对所输入复杂海面背景下的SAR粗聚焦图像中的舰船目标检测。