[发明专利]一种基于视频SAR的运动目标检测方法

权利要求书

1.一种基于视频SAR的运动目标检测方法，利用视频SAR成像结果中动目标产生的阴影，通过对阴影的检测实现对运动目标的检测，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取视频SAR连续多帧成像结果，在任意连续的9帧图像I_i-4，I_i-3，I_i-2，I_i-1，I_i，I_i+1，I_i+2，I_i+3，I_i+4中选取7帧：I_i-4，I_i-2，I_i-1，I_i，I_i+1，I_i+2，I_i+4其中I_i为连续图像序列中的第i帧图像，然后采用SIFT算法进行图像配准，配准以7帧中的第4帧I_i作为基准图像；

S2、对图像进行阈值分割：将图像的m×n矩阵数据，在计算上表示为1行m×n列，分别考虑m×n矩阵中任意点相邻的横向、纵向方向上点的影响，综合这两个方向上邻近该点的一些点进行求和，其中横向方向上求和为：

纵向方向上求和为：

其中p_n为图像灰度值矩阵中任意点的灰度值，s₁、s₂分别代表在横向、纵向上以p_n为中心所取的相邻的点的个数，f_s1(n)代表横向上s₁+1个点的灰度值的和，f_s2(n)代表纵向上s₂+1个点的灰度值的和，其中s₁,s₂取值分别为原图像横向、纵向长度的1/8，按照横向、纵向求和公式对整个单行矩阵进行计算分别得到两个单行矩阵F_s1(n)、F_s2(n)，将单行矩阵反向恢复为两个m×n矩阵F₁、F₂，再对这两个矩阵求和获得同时考虑了横向、纵向影响的矩阵F_all，将F_all对每个坐标求和的个数s₁+s₂+2取平均得到平均值获得第一阈值分割结果T₁(n)：

其中t为设定的普通变量，代表着该点相邻点的值对该点的影响，T₁(n)表示点取值是0还是1，其中结果为1代表阴影，0代表非阴影，对应视频SAR图像的阈值分割结果；

利用整幅图像的灰度值分布中灰度值个数最多的值p_most，取该值的0.9作为预处理，获得第二阈值分割结果T₂(n)：

将第一阈值分割结果T₁(n)和第二阈值分割结果T₂(n)做与操作：

T_result＝T₁(n)∩T₂(n)

T_result表示最终的阈值分割结果；

S3、获取当前图像的背景图像：根据步骤S2得到步骤S1配准好的7帧图像的阈值分割结果，在7帧图像中取5帧，取：I_i-4，I_i-2，I_i，I_i+2，I_i+4对这5帧图像以相同点之和大于3取为1的条件进行背景建模：

获取的背景图像I_back，代表了这5帧中阴影未发生变化的部分，也即静止目标，将基准图像I_i及其左右相邻图像I_i-1，I_i+1的阈值分割结果I_binary减去背景图像获取对应前景图像I_prospect，前景图像I_prospect中显示的部分也即是对应阈值分割结果I_binary中的运动目标阴影：

I_prospect＝I_binary-I_back

S4、过滤相邻帧之间的干扰：

采用相邻帧相与的方式过滤相邻帧之间不同的干扰，设第i帧图像对应的前景图像为相邻的前一帧为相邻后一帧为

其中I₁为相邻三帧前景中前两帧的与结果，用于过滤相邻帧中不同区域的随机杂波干扰，同时保留共同部分；进行腐蚀操作，将I₁中阴影部分放大后再与做与操作：

进行相减操作过滤相邻帧间相同的干扰：

I₃为相邻帧间相减得到的结果，进行腐蚀操作后，与I₂做与操作获取最终阴影检测结果：

I₄＝I₃∩I₂

其中I₄为最终的阴影检测结果，进而检测出运动目标。