本发明涉及sar图像处理技术领域，具体涉及一种基于电磁强散射点的sar图像地面目标检测与定位方法。
背景技术
sar图像目标检测的本质是根据目标和杂波所表现出来的特征差异实现对目标的检测，其中心步骤在于特征的提取。目前国内外在sar图像特征提取方面展开了大量的研究，主要分为几何特征提取、灰度分布特征提取和散射特征提取。
几何特征包括目标的方向角、主轴、长宽、轮廓等，可以反映目标在不同方位角下的尺寸类信息，具有稳定性和不变性。这类特征提取简单，但只是对目标的一种直观描述，不能准确反映出目标的本质属性，且sar图像中存在的旁瓣也会严重影响目标长宽的提取结果。灰度分布特征包括目标的纹理、强度等，是地物性状的直观反映，但是由于地物特性的复杂性，单纯的灰度分布特征对于sar图像目标识别是远远不够的，而且这类方法对图像质量要求较高且受方位角影响较大，容易造成大量虚警和定位中心点位置偏移等问题。散射特征包括峰值特征、散射中心特征等，可以反映目标精细的物理结构，在目标识别领域得到了越来越广泛的应用，但现有的这类方法主要基于图像分割，当目标某些部分散射强度较弱时，通过图像分割难以正确检测，这就造成了目标重要特征的丢失，在特征点匹配时会存在模型失配的问题，导致最终检测定位的精度较低，不满足精确定位的应用需求。
现有的比较常用的目标识别方法主要是基于模板的特征匹配。该方法原理简单，只要建立一个完备的模板库就可以方便快捷的匹配出相应的目标，且在目标分类中能够得到比较好的识别效果。但是建立完备的模板库，需要得到雷达入射波在不同俯仰角下对各类目标样本在不同方位角的对应图像，此外，不同的地貌特征和背景复杂度均会对模板库的建立带来极大的困难。因此，该方法不适合实际工程实时高效的应用需求。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于电磁强散射点的sar图像地面目标检测与定位方法，在充分考虑sar成像原理及坦克等地面装甲目标的散射特性基础之上，提出采用建立目标强散射点模型以提取强散射点特征的方法实现地面目标检测与定位，不仅免去了采集大量样本sar图像的实际操作困难，还避免了提取样本散射特征时出现的误差或者特征丢失等问题，从而更适用于实际工程中复杂环境下的目标检测。
实现本发明目的的技术方案为：一种基于电磁强散射点的sar图像地面目标检测与定位方法，包括如下过程：
步骤1，对获取的极化sar图像进行预处理；
步骤2，运用阈值分割技术定位出目标潜在区域，经过形态学处理滤除边缘点，并通过聚类实现感兴趣目标区域roi的检测；
步骤3，提取感兴趣目标区域roi的强散射点特征；
步骤4，由目标类型库建立得到目标的三维模型，并根据散射点理论建立不同方位角下的强散射点模型；
步骤5，根据建立的强散射点模型进行回波数据仿真，得到目标在不同方位角下的一维高分辨率距离像；
步骤6，提取目标模型的强散射点特征，对特征进行选择并归一化，对归一化的强散射点特征进行训练，得到所需的svm分类器；
步骤7，对从roi中提取出的强散射点特征进行特征匹配，得到最终的识别结果。
与现有技术相比，本发明的显著优点为：(1)本发明在综合考虑地面装甲目标的三维结构特征和散射特性的基础上，根据散射点理论建模得到目标的强散射点特征，不仅免去了采集大量样本sar图像的实际操作困难，还减少了大量样本测试的时间开销以及目标分割误差导致的模型失配问题，提高了目标的识别效率；(2)通过建模仿真得到强散射点特征数据具有成本低、易于实现、操作可控等诸多优势，从而可以有效定位目标位置并进行后续的目标跟踪；(3)利用毫米波段的高距离分辨率特点，可把目标等效为多个强散射点组成的复杂目标，利用目标的强散射点特征进行目标检测与识别，可以解决现有目标识别技术中模型失配、识别概率较低的问题，从而剔除虚警，提高定位精度。
附图说明
图1为本发明基于强散射点的sar图像地面目标检测与定位方法流程图。
图2(a)为目标原始sar图像，图2(b)为目标分割、形态学处理与聚类划分后得到的目标二值图，图2(c)为最终检测出目标质心点的结果图。
图3为根据散射点理论，对建立的坦克目标三维模型得到的强散射点分布俯视图。
图4为本发明中对建立的坦克目标模型的rcs仿真结果示意图。
具体实施方式
结合图1，一种基于电磁强散射点的sar图像地面目标检测与定位方法，该方法包括以下步骤：
(1)对获取的极化sar图像进行预处理，去除相干斑的影响，抑制杂波背景，增强和凸显目标区域；
(2)运用阈值分割技术定位出目标潜在区域，经过形态学处理滤除边缘点，并通过聚类实现感兴趣目标区域roi的检测；
(3)提取感兴趣目标区域roi的强散射点特征；
(4)由目标类型库建立得到目标的三维模型，并根据散射点理论建立不同方位角下的强散射点模型；
(5)根据建立的强散射点模型进行回波数据仿真，得到目标在不同方位角下的一维高分辨率距离像；
(6)提取目标模型的强散射点特征，对特征进行选择并归一化，对归一化的强散射点特征进行训练，得到所需的svm分类器；
(7)对从roi中提取出的强散射点特征进行特征匹配，得到最终的识别结果。
进一步的，所述步骤(4)中由目标类型库建立得到目标的三维模型，并根据散射点理论建立不同方位角下的强散射点模型，具体过程为：
(4a)在目标类型库中依据目标的外形尺寸建立三维模型；
(4b)根据建立的目标三维结构模型在物体的拐角、边缘及连接处设定散射点，从而建模得到目标在不同方位角下的散射中心分布图；
(4c)根据得到的不同方位角下散射中心分布图对目标进行散射中心建模，形成目标的强散射点模型；
进一步的，所述步骤(5)中根据建立的强散射点模型进行回波数据仿真，得到目标在不同方位角下的一维距离像；具体过程为：
(5a)在毫米波段，复杂目标总的电磁散射可认为是某些局部位置上的强散射点贡献的相干叠加。假定目标模型有k个强散射点，则该目标模型在给定频率点上的的后向散射响应满足：
其中，y为目标模型在给定频率点上的的后向散射响应，an为强散射点的幅度，rn为强散射点与雷达接收机之间的距离，f为频率，c为光速，μ为噪声。
(5b)将获取的目标强散射点回波信号在距离向上进行投影，得到目标在不同方位角下的一维高分辨率距离像；
进一步的，所述步骤(6)中提取目标模型的强散射点特征，对特征进行选择并归一化，对归一化的强散射点特征进行训练，得到所需的svm分类器；具体过程为：
(6a)根据样本目标模型在不同方位角下的一维高分辨率距离像提取强散射点特征得到特征向量d＝(d1,d2,d3)，其中三个特征描述子分别代表目标强散射点个数d1，强散射中心分布熵d2以及目标雷达散射截面积d3；
(6b)利用主成分分析法pca对特征向量d＝(d1,d2,d3)进行降维，以去除冗余信息，然后进行归一化；
(6c)对归一化的样本特征向量进行训练，得到所需的svm分类器。
下面结合实施例和附图对本发明进行详细描述。
实施例
实现本发明的技术思路是：毫米波段，在分辨率足够高的情况下，目标的单个散射响应聚集在某些孤立的区域，因此高分辨率目标的高频电磁散射响应可以用散射中心的电磁散射响应之和表示，即某些强散射点的响应之和表示。
如图1所示，一种基于电磁强散射点的sar图像地面目标检测与定位方法，包括以下几个步骤：
(1)对获取的极化sar图像进行frost滤波，得到frost滤波的输出结果为
(2)运用最大熵阈值分割技术定位出目标潜在区域，对分割后的二值图像经过形态学处理滤除边缘点以及通过孔洞填充以补全连通域，最后通过聚类实现感兴趣目标区域roi的检测。利用8邻域增长法对目标分割后的二值图像进行连通域标记，定义
(3)提取感兴趣目标区域roi的强散射点特征t(t1,t2,t3)。定义同时在方位向和距离向上均为局部最大值的峰值点对应目标中的强散射中心点，则可通过如下公式计算得到目标的强散射点特征：
其中ii,j为目标的强散射中心点，为ai,j为当前像素值，p(ai,j)为ai,j的局部邻域，ap,q为ai,j局部邻域内的任意像素值。
上述强散射点特征的三个特征描述子分别代表目标强散射点个数t1，强散射点强度t2以及强散射点分布熵t3。
(4)根据目标类型库中各类目标的几何结构特征建立得到地面目标的三维模型，根据散射中心一般都分布在目标物体的拐角、边缘及连接处的散射点理论定义坦克目标的强散射中心会出现在炮塔、炮筒、边缘及拐角处，由此建立不同方位角下的强散射中心分布图。再根据得到的不同方位角下散射中心分布图对目标进行散射中心建模，形成目标的强散射点模型。图3为根据散射点理论，对建立的坦克目标三维模型得到的强散射点分布俯视图。
(5)根据在毫米波段，复杂目标总的电磁散射可以认为是某些局部位置上的强散射点贡献的相干叠加这一理论前提，利用建立的目标强散射点模型进行回波数据仿真，从而得到目标在不同方位角下的一维高分辨率距离像。假定目标模型有k个强散射点，则该目标模型在给定频率点上的后向散射响应满足：
其中，y为目标模型在给定频率点上的的后向散射响应，an表示强散射点的幅度，rn表示强散射点与雷达接收机之间的距离，f为频率，c表示光速，μ代表噪声。
再将获取的目标强散射点回波信号投影到距离向上，可以得到目标在不同方位角下的一维高分辨率距离像。
(6)根据样本目标模型在不同方位角下的一维高分辨率距离像提取强散射点特征得到特征向量d＝(d1,d2,d3)，其中三个特征描述子分别代表目标强散射点个数d1，强散射中心分布熵d2以及目标雷达散射截面积d3。利用pca算法对得到的特征向量d＝(d1,d2,d3)进行降维并归一化，以减少冗余，提高分类器的训练效率，同时提高目标的识别性能。图4为本发明中对建立的坦克目标模型的rcs仿真结果示意图。
(7)对从roi中提取出的强散射点特征与通过目标模型建立得到的强散射点特征库进行特征匹配，得到最终的识别结果。
综上所述，本发明通过自己建模仿真得到目标的强散射点信息，为sar图像地面目标检测与精确定位提供了新的思路。地面装甲目标的某些局部位置由于具有极强的后向散射系数，反映在sar图像中为一些亮点，即强散射点，且这些点不会因为成像条件的变化而变化，相比于传统的几何结构和灰度纹理特征更稳定、精确。此外，本发明中的强散射点特征是通过自己仿真建模得到，经济有效，易于实现，适用于sar图像目标识别的应用，且可用于后续的定位与跟踪。