[发明专利]一种基于辅助判别策略的合成孔径雷达图像海陆分割方法

说明书

本发明公开一种基于辅助判别策略的合成孔径雷达(简称SAR)图像海陆分割方法，涉及合成孔径雷达(简称SAR)海上目标智能解译领域。包括以下步骤：1)对输入SAR影像I进行直方图均衡化；2)利用OTSU分割算法与分块核密度估计，迭代滤除强海洋杂波；3)利用种子点生长算法提取候选陆地区域掩膜；4)利用CFAR算法提取影像I中、候选陆地区域范围内的舰船候选目标；5)根据CFAR对陆地区域和海岸线附近CFAR检测结果的异常特性，对候选陆地区域进行校验，剔除由复杂海况造成的错误分割。本发明可以有效克服OTSU算法在复杂海陆场景下错误分割的缺陷。

技术领域

本发明涉及合成孔径雷达(简称SAR)海上目标智能解译领域，尤其是一种SAR图像海陆分割方法，实现SAR图像海陆快速分割，可适用于复杂场景、不同载荷、不同分辨率的SAR图像，具有较强的鲁棒性和分割结果自主诊断能力。

技术背景

SAR图像海陆分割是实现SAR海上目标智能检测的关键环节。海陆分割通常所采用的方法包括如下几种：①基于OTSU二值分割的方法；②基于超像素分割的方法；③基于水平集水域提取的方法；④基于活动轮廓的方法；⑤基于边缘检测的方法。以上方法在使用中，均存在一定的缺陷。

1)其中，超像素分割方法和水平集水域提取方法计算量较大且难以适应复杂场景，基于活动轮廓的方法泛化能力较差，基于边缘检测的方法易受海岸复杂场景和内陆起伏地形的影响；

2)基于OTSU二值分割的方法在实际中使用较为广泛，借助于SAR图像滤波算法和种子点生长算法，通常情况下可以快速、高效的实现海陆分割。然而经SAR图像滤波算法平滑处理后，OTSU算法易将强海杂波区域误分割为陆地，导致错误分割结果，尤其是在图像中存在少量陆地区域或没有陆地区域的场景；

本发明在OTSU算法的基础上，采用分块核密度估计、小阈值滤除、迭代计算等步骤可以有效的降低强海杂波区域对海陆分割结果的影响，借助快速CFAR目标检测对分割结果进行辅助判别，可进一步提高复杂场景下分割结果的准确性。

发明内容

为了克服已有SAR图像海陆分割方法复杂度高、难以适应复杂场景、泛化能力差的不足，本发明提供一种基于辅助判别策略的SAR图像海陆分割方法，具有较强的鲁棒性和分割结果自主诊断能力，可适用于复杂场景、不同载荷、不同分辨率的SAR图像。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于辅助判别策略的合成孔径雷达图像海陆分割方法，所述分割方法包括以下步骤：

(1)对输入SAR图像进行直方图均衡化，利用OTSU分割算法对直方图均衡化后的SAR图像进行海面和陆地的初次分割，分割结果记为B；

(2)将分割结果B按c×c进行分块处理，并计算每个分块的核密度，B中所有分块的核密度估计结果记为C；其中，c＝20/R，R为SAR图像分辨率，当c为小数时，进位取整；

(3)使用设定小阈值T₁对分块的核密度估计结果C进行阈值滤除操作，同时将阈值滤除处理后的核密度估计结果C赋值给分割结果B；

(4)返回步骤(3)，重复设定次数n，得到新的分割结果D；

(5)将新的分割结果D与步骤(1)得到的分割结果B做矩阵点乘运算，修正由分块计算的造成的误差，并利用种子点生长算法提取联通水域；并将联通水域中面积小于设定阈值Th₁的区域填充；

(6)利用种子点生长算法提取非水域中所有面积大于Th₁的联通区域，并分别标记为陆地；