[发明专利]一种ISAR图像空中目标长度特征提取方法

权利要求书

1.一种ISAR图像空中目标长度特征提取方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)对ISAR图像进行预处理：

(1a)获取包含有空中目标的大小为m×n的ISAR图像A，A的行维对应的距离维的分辨率为P_r，列维对应的方位维的分辨率为P_a，并对A的原始复数据取模值，得到A的幅度图像A′，其中，m≥100，n≥100；

(1b)对A的幅度图像A′进行归一化，得到像素幅度为0～255的灰度图像I，并提取I中大小为m′×n′的感兴趣区域ROI图像I′，其中，30≤m′≤m，30≤n′≤n；

(2)获取方位维与距离维分辨率相等的感兴趣区域ROI图像I_A：

计算P_a与P_r比值当k≥1时，对感兴趣区域ROI图像I′在方位维进行像素插值操作，否则，对感兴趣区域ROI图像I′在方位维进行像素抽取操作，得到方位维分辨率与距离维分辨率相等的大小为m′×n″的感兴趣区域ROI图像I_A，其中，n″＝[k×n′]，[·]表示四舍五入运算；

(3)获取感兴趣区域ROI图像I_A的二值图像I_C：

(3a)利用高斯滤波方法对感兴趣区域ROI图像I_A进行平滑滤波，得到滤波后的图像I_B，并对I_B进行备份，得到I_B的备份图像I′_B；

(3b)对备份图像I′_B进行阈值分割，得到阈值分割后的二值图像I_BA，并对I_BA进行备份，得到I_BA的备份图像I_BA′；

(3c)对备份图像I_BA′进行取反，并将取反结果作为掩膜矩阵对滤波后的图像I_B进行掩膜操作，得到掩膜后的图像I_BB；

(3d)对I_BB进行阈值分割，得到阈值分割后的二值图像I_BC，并对二值图像I_BA与二值图像I_BC进行逻辑或运算，得到感兴趣区域ROI图像I_A的二值图像I_C；

(4)获取二值图像I_C横条纹噪声抑制后的二值图像I_D：

(4a)初始化迭代次数为t，最大迭代次数为T，T≥1，二值图像I_C第t次横条纹噪声抑制后的二值图像为I_D^t，并令t＝1，I_D^t＝I_C；

(4b)统计二值图像I_D^t中每一行像素幅值为1的像素个数，得到像素个数序列N＝{n₁，n₂，…，n_i，…，n_m′}，并判断N中的最大值MAX与n″之间是否满足若是，执行步骤(4c)，否则，将I_D^t作为二值图像I_C进行横条纹噪声抑制后的二值图像I_D并输出，其中，n_i表示二值图像I_D^t的第i行中像素幅值为1的像素个数；

(4c)对像素个数序列N进行一阶前向差分，得到一阶前向差分序列ΔN＝{Δn₁，Δn₂，…Δn_d，…，Δn_m′-1}，并根据ΔN中的最大值所对应的位置d₁和最小值所对应的位置d₂，确定二值图像I_D^t中横条纹噪声所处的行范围d₁+1～d₂，以及横条纹噪声的宽度W＝d₂-d₁，其中，Δn_d表示相邻行像素幅值为1的像素个数的差，Δn_d＝n_d+1-n_d，0＜d₁≤m′-1,0＜d₂≤m′；

(4d)选取二值图像I_D^t中大小为L×n″的二值图像I_CA，并统计I_CA中每一列像素幅值为1的像素个数，得到像素个数序列V＝{V₁，V₂，…V_j，…，V_n″}，其中，L＝L₂-L₁+1，L₁和L₂分别表示对二值图像I_D^t进行选取时选取的起始行和终止行，L₁＝max(1,d₁+1-W)，L₂＝min(m′,d₂+W)，max(,)表示求两者最大值，min(,)表示求两者最小值，V_j表示二值图像I_CA的第j列中像素幅值为1的像素个数，0＜j≤n″；

(4e)当V_j≤W时，将二值图像的第d₁+1行至第d₂行中的第j列像素的幅值置为0，否则，保持二值图像的第d₁+1行至第d₂行中的第j列像素的幅值不变，得到第t次横条纹噪声抑制后的二值图像

(4f)判断t≥T是否成立，若是，得到二值图像I_C横条纹噪声抑制后的二值图像I_D并输出，否则，令t＝t+1,并执行步骤(4b)；

(5)获取二值图像I_D中的空中目标长度特征的提取结果：

(5a)提取二值图像I_D中幅值为1的像素的坐标信息，得到二维坐标矩阵并对G进行零均值化，得到零均值化的二维坐标矩阵然后采用主成分分析法PCA对G₀进行线性变换，得到线性变换后的二维坐标矩阵其中，(x_q,y_q)表示二值图像I_D中位于第x_q行第y_q列的像素的坐标，(x_q′,y_q′)表示(x_q,y_q)零均值化后的坐标，(xs_q,ys_q)表示(x_q′,y_q′)线性变换后的坐标，h表示二值图像I_D中幅值为1的像素总数，[·]^T表示转置运算；

(5b)根据G_S中第1列元素的最小值对应的行数q1和最大值对应的行数q2，确定二值图像I_D中空中目标的头部坐标(x_q1,y_q1)和尾部坐标(x_q2,y_q2)，并结合步骤(1)中的距离维分辨率P_r，计算二值图像I_D中空中目标的长度Length：