基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船只目标检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于遥感影像的SAR(SyntheticApertureRadar，合成孔径雷达）图像处 理领域，特别涉及一种基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船只目标检测 方法。
【背景技术】
[0002] 我国领海广阔，海洋资源丰富，海面船只目标检测是海洋监测的关键技术之一，对 监视海运交通、非法捕鱼、监测船只非法倾倒油污、维护海洋权益以及提高海防预警能力等 方面具有重要意义。
[0003] SAR作为一种工作在微波波段的主动式遥感传感器，相对于光学遥感，具有全天时 全天候的对地观测能力，而且还对硬目标非常敏感。这就使得SAR遥感技术在海面船只目 标检测中的应用研究得到了各个海洋大国的广泛关注和学术界的日益重视。
[0004] 在SAR成像时，一般情况下海面的后向散射较弱，因此在影像上通常表现为暗背 景；而海面船只目标具有强散射性，在暗背景下往往表现为亮点目标。但是，在某些情况下， 由于发射脉冲的重复频率（PulseRepetitionFrequency,PRF)过低，使得回波信号的多普 勒频谱欠采样，导致SAR影像上存在着方位向模糊噪声，尤其是短波长的SAR影像（如X波 段、C波段）。当方位向模糊噪声严重时，后向散射强度相对较低的海杂波在雷达影像上也 通常表现为亮度较大的点（虚假目标），往往会被误判为船只目标，从而导致检测错误，BP 虚警。
[0005] 2006年，Liu等人结合模拟数据和CV-580机载全极化数据研究，发现方位向模糊 噪声不满足互易性，提出利用|HV-VH|算子区分运动目标和方位向模糊，并将其推广到海 面船只目标检测。2013年，Velotto等人使用TerraSAR-X全极化数据，基于HV和VH极化 通道间方位向模糊相互共辄的特性，利用极化通道HV和VH的组合，提出了抑制方位向模糊 的方法，并基于广义K分布CFAR检测算法得到了较好的检测精度。上述方法的应用前提是 存在极化散射矩阵S2(HH/HV/VH/VV)。但是，由于SAR固有的相干成像机理，获取的影像上 通常存在较为严重的相干斑噪声。故在数据应用处理过程中，通常要进行相干斑噪声抑制。 这就导致处理结果中经常以全极化SAR数据的后向散射矩阵S2的二阶统计量一一协方差 矩阵C或相干矩阵T等形式存在，而无法获得HV和VH影像，进而限制了上述区分方位向模 糊噪声检测方法的进一步推广。2008年，Wang等基于Cloude目标分解法，分析了全极化 SAR数据船只目标及其方位向模糊噪声、海杂波的极化散射特性，并提出了一种基于极化散 射特征的船只目标检测方法，即利用第三特征值λ3来区分船只目标及其方位向模糊噪声。 但是，该算法未考虑当方位向模糊与其周围其它弱小船只目标具有相近的第三特征值λ3 时同样会出现检测虚警或目标漏检的情况。
【发明内容】
[0006] 本发明提供了一种基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船只目 标检测方法。该方法运用HV和VH极化通道间方位向模糊噪声相互共辄的散射特性，基于 二维卷积函数2D-CF对体散射和螺旋体散射进行相干，不仅避免了由方位向模糊噪声引起 的检测虚警，而且提高了海船对比度，大幅度减少了弱小船只目标的漏检，进而显著提高了 船只目标的检测精度。
[0007] 本发明所述的基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船只目标检 测方法，其特征在于，包括如下步骤：
[0008] 步骤10:对全极化SAR数据进行Yamaguchi四分成分解，获得奇次散射、偶次散 射、体散射和螺旋体散射成分；
[0009] 步骤20 :设置滑窗大小MXN，基于二维卷积函数2D-CF(TwoDimensions ConvolutionFunction)对所述体散射和螺旋体散射成分进行相干，获得所述体散射和螺 旋体散射成分的相干影像；
[0010] 步骤30 :统计所述相干影像的累积分布函数；
[0011] 步骤40:设定恒虚警率Pfa，结合相干影像的累积分布函数，计算检测阈值ε;
[0012] 步骤50 :遍历相干影像，判断相干影像的各像素值是否大于检测阈值ε，输出检 测结果的二值图；若像素值大于ε，则为船只目标，该像素在二值图中赋值为1 ;若像素值 不大于ε，则为海杂波，该像素在二值图中赋值为0。
[0013] 优选的是，步骤10中获得的螺旋体散射功率fhlx和体散射功率fTOl:
[0016] 上式中，I·I表示取绝对值；Im( ·)表示取复数的虚部；上标*表示复数共辄；SHH、 SHV、SVH和Svv分别为全极化雷达测得的HH、HV、VH和VV极化通道复数数据。
[0017] 优选的是，在步骤20中，设置滑窗大小MXN，基于二维卷积函数2D-CF计算体散射 和螺旋体散射成分的二维卷积；所述的二维卷积函数2D-CF(TwoDimensionsConvolution Function)定义为
[0019] 式中，x、y分别为二维卷积结果的行列号，0彡x〈2M-l，0彡y〈2N-l;f，g分别表示 体散射和螺旋体散射的强度影像；⑧表示二维卷积操作符；
[0020] 并且，基于体散射和螺旋体散射成分的二维卷积计算二者的相干影像R。：
[0022] 优选的是，在步骤30中，统计所述相干影像的累积分布函数具体包括：假定相干 影像共有Μ个像素{Xl，x2,L，xM}，且各像素按升序排列（即Xl<X2彡L彡XM)，那么，某像素 知的累积分布函数F(xk)，k= 1，2, "·，Μ，可根据公式三进行计算：
[0024] 式中，Num( ·)表示统计元素个数。
[0025] 优选的是，在步骤40中，利用设定的恒虚警率Pfa并结合相干影像的累积分布函数 F(·)，采用公式四计算检测阈值ε:
[0027] 与现有技术相比，本发明所述的方法运用HV和VH极化通道间方位向模糊相互共 辄的散射特性，基于二维卷积函数2D-CF对体散射和螺旋体散射进行相干，不仅避免了由 方位向模糊噪声引起的检测虚警，而且提高了海船对比度，大幅度减少了弱小船只目标的 漏检，进而显著提高了船只目标的检测精度。
【附图说明】
[0028] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附 图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域 普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0029] 图1是本发明所述的基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船只 目标检测方法的流程图。
【具体实施方式】
[0030] 下面结合附图对本发明作进一步详细的描述。
[0031] 图1为本发明所述的基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船只 目标检测方法的流程图。本发明的基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船 只目标检测方法，利用Yamaguchi分解法对全极化SAR数据进行极化目标分解，获得奇次散 射、偶次散射、体散射和螺旋体散射成分；运用HV和VH极化通道间的方位向模糊相互共辄 的散射特性，利用二维卷积函数2D-CF对体散射和螺旋体散射成分进行相干；并利用CFAR 的检测原理进行海面船只目标检测。该方法不仅避免了由方位向模糊噪声引起的检测虚 警；而且基于2D-CF提高了海船对比度，大幅度减少了弱小船只目标的漏检，显著提高了船 只目标的检测精度。
[0032] 具体来说，本方法包括以下步骤：
[0033] 步骤10:采用公式一对全极化SAR数据的协方差矩阵C或相干矩阵T进行 Yamaguchi四分成分解，获得奇次散射（surfacescattering)、偶次散射（double-bounce scattering)、体散射（volumescattering)和螺旋体散射（helixscattering)成分：
[0034] C-fsurfCsurf+fdblCdbl+fvolCvol+fhlxChlx
[0035] 或 公式一
[0036] T=fsurfTsurf+fdblTdbl+