[发明专利]SAR图像海面舰船识别方法

摘要

本发明提出了一种SAR图像海面舰船识别方法。利用本方法可实现不同海杂波背景下的SAR图像海面舰船目标的检测与识别。本发明通过下述技术方案予以实现：对输入的海面SAR图像，基于累计分布直方图分布计算全局分割阈值，进而得到目标泄漏像素的索引矩阵；针对每一个像素，通过KS检验从模型字典中自适应选择最优统计模型进行杂波建模，并利用CFAR方法进行二值分割；在二值分割结果的基础上，利用局部亮点密度剔除孤立噪声点，提取连通区域、剔除背景、计算相应的特征参数，得到候选舰船目标；利用训练数据集构建舰船目标特征集，并通过朴素贝叶斯方法计算舰船目标的置信度。

主权项

1.一种SAR图像海面舰船目标识别方法，其特征在于包括如下步骤：在进行SAR图像亮点检测之前，利用图像预处理模块读取至少一幅海面SAR图像数据，计算SAR图像累计分布直方图，并根据目标像素置信度计算全局阈值，进而对所有像素进行划分，得到像素是否为目标泄漏像素的索引矩阵，将索引矩阵引入自适应亮点检测模块；在对海杂波进行统计建模时，自适应亮点检测模块引入统计模型字典，对图像预处理模块输出索引矩阵的每一个目标像素，利用环形窗口，结合索引矩阵选择杂波数据，利用KS检验方法，从统计模型字典内多个不同的统计模型中自适应地选择最优的分布模型进行自适应杂波建模，自适应亮点检测模块利用CFAR方法计算局部检测阈值并进行二元判决，得到SAR图像的二值分割结果；目标区域提取模块根据自适应亮点检测模块输出的二值分割结果，在二值分割结果的基础上，利用局部亮点密度剔除孤立噪声点，然后提取连通区域并计算相应的区域参数，合并距离小于距离阈值的区域，计算每个区域的特征参数，并根据先验知识剔除背景区域，得到候选舰船目标；目标置信度计算模块针对目标区域提取模块输出的候选舰船目标，利用积累的舰船目标训练图像构建舰船目标特征集，通过朴素贝叶斯方法计算待识别舰船目标的后验概率，后验概率即舰船目标的置信度。