专利名称：一种海洋合成孔径雷达图像的舰船尾迹检测方法
技术领域：
本发明涉及海洋合成孔径雷达图像舰船尾迹检测的技术领域，特别涉及一种海洋合成孔径雷达图像(SAR)的舰船尾迹检测方法，尤其适用于复杂海洋环境。
背景技术：
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)具有全天时、全天候观测能力， 利用SAR图像进行海上舰船目标检测与监视，在海运交通、海防预警和军事应用等领域得到了广泛应用。世界各国对于利用SAR进行舰船目标及其尾迹检测都十分重视。早在1986 年，挪威国防研究院(NDRE)的科学家使用SEASAT获得的SAR图像开展了名为“舰船和舰船尾迹SAR检测”的研究；美国科学家Lyden发表了 SAR图像舰船尾迹类别和产生机理的研究论文。利用SAR图像检测舰船有两种方法一是直接从海面SAR背景中检测出舰船本身； 二是先从SAR图像中检测舰船在海面运动时产生的尾迹，再根据尾迹推算舰船位置和运动参数。后一种方法具有如下优势1)尾迹比舰船本身尺度更大，一般长达几公里甚至几十公里，特征更为明显；2)可以克服直接检测时，由于方位向运动偏移，可能将目标置于高杂波区域而造成的检测困难问题；3)尾迹没有运动偏移，因而能指示真实位置；4)能够计算舰船的航速、航向。运动舰船的尾迹存在四种表现形式1)经典的Kelvin尾迹，它由扩散波、横波组成，Kelvin尾迹包络半张角大约为 19. 5 度；2)湍流尾迹，它是舰船航迹后的湍流区域；3)窄V型尾迹，它是环绕重力波与湍流尾迹互相作用，增加环绕波而形成，半张角为2 3度；4)内波尾迹，它是舰船行进时，对密度跃层的扰动产生内波在自由界面上生成的尾迹。上述的四种尾迹不一定在图像中同时存在，它们在SAR图像中通常表现为具有一定宽度的线性结构，可能比背景亮也可能比背景暗。同时，由于SAR图像内在固有的相干斑噪声，以及各种因素造成的背景明暗不均现象，使得实现舰船尾迹自动检测的难度非常大。目前，尾迹检测主要有三类算法第一类方法是根据尾迹的线性特征，对SAR图像在某些角度、某些方向进行能量积累体现这种能量的差别，主要采用Radon变换，也称基于 Radon变换的方法；第二类方法是根据有尾迹区域和背景海面在频谱中分布的不同来进行检测；第三类方法是根据SAR图像中背景与尾迹区域的统计特征差异来进行检测。其中，第一类的基于Radon变换的方法是众多研究的主要方向，因为它可以将原始图像中的线性特征检测问题转化为变换域中的峰/谷值点检测问题。二维欧氏空间中的Radon变换定义为
权利要求
1.一种海洋合成孔径雷达图像的舰船尾迹检测方法，该方法基于合成孔径雷达图像， 首先识别和剔除图像中的奇异区，然后进行直方图均衡化处理，最后，进行Radon变换，对图像进行变换以将图像中的线性结构转化为变换域的峰/谷值点，从而检测得到图像中的线性结构特征。
2.根据权利要求1所述的海洋合成孔径雷达图像的舰船尾迹检测方法，其特征在于， 所述的方法采用局部标准差判断法识别奇异区，计算每个像素周围的局部标准差，即对图像I每一个像素I(i，j)计算以该像素为中心的3X3邻域内像素的标准差Oi,」，如果Om 小于某一很小的阈值σ τ，且该像素的灰度值Ii, j小于某一较小灰度阈值Iu或大于某一较大灰度阈值IHT，则认为该像素属于奇异区。
3.根据权利要求1所述的海洋合成孔径雷达图像的舰船尾迹检测方法，其特征在于， 所述的方法采用局部标准差判断法识别奇异区，直接计算某一像素和相邻像素的标准差是否某一很小的阈值οτ，如果标准差小于某一很小的阈值οτ，且该像素的灰度值Im小于某一较小灰度阈值Iu或大于某一较大灰度阈值IHT，则直接判断该像素为奇异区数据。
4.根据权利要求1所述的海洋合成孔径雷达图像的舰船尾迹检测方法，其特征在于， 所述的直方图均衡化处理是采用一个变换函数或者映射函数将集中在一个较小灰度范围的图像灰度拉伸扩展到一个较大的灰度范围，所述的变换函数或映射函数是基于整个图像的直方图的。
5.根据权利要求1所述的海洋合成孔径雷达图像的舰船尾迹检测方法，其特征在于， 所述的直方图均衡化处理采用自适应直方图均衡处理，首先，通过一个较小的窗口以一定的横向和纵向步长在图像中滑动，对每个小窗口中的局部图像都进行直方图均衡化，然后， 使用双线性插值将这些经直方图均衡化处理后的小窗口中的局部图像组合为一幅完整的图像。
6.根据权利要求5所述的海洋合成孔径雷达图像的舰船尾迹检测方法，其特征在于， 所述的自适应直方图均衡处理中，根据图像的相关长度确定小窗口的大小，用等效面积法来定义相关长度，相关系数从1下降到O所包含的区域的面积等效为一个高为1、宽为L的矩形的面积，其中，L即为相关长度，该相关长度是有方向性的，对于二维图像，一般求取水平和垂直两个方向的相关长度Lx，Ly，则小窗口大小为LxXLy。
7.根据权利要求5所述的海洋合成孔径雷达图像的舰船尾迹检测方法，其特征在于， 所述的每个小窗口中的局部图像的直方图均衡化处理为一个单调的点变换gd = T{f。}，即将输入的灰度值变量KK fc映射到输出变量A < & < gD,并使得在给定输入概率分 ^PE{fc = a。}的情况下，使输出的概率密度分布Pk = bd}服从瑞利分布；设原图像的直方图函数为HF(c)，其中，c = 1,2,…，C，表示输入图像的灰度值被量化为c级的像素的个数；输入图像的累积概率分布由其累积直方图近似得到
8.根据权利要求1所述的海洋合成孔径雷达图像的舰船尾迹检测方法，其特征在于， 所述的Radon变换采用归一化线性Radon变换算法，该方法通过归一化线性Radon变换算法，在沿某一方向和位置的直线积分时同时计算积分长度，然后，将积分值除以积分长度得到在变换域反映积分直线上图像灰度均值，以分辨出图像中的微弱线性特征。
9.根据权利要求8所述的海洋合成孔径雷达图像的舰船尾迹检测方法，其特征在于， 所述的图像灰度均值通过归一化线性Radon变换得到
全文摘要
本发明涉及一种海洋合成孔径雷达图像的舰船尾迹检测方法，该方法首先识别和剔除图像中的奇异区，然后进行直方图均衡化处理，最后，进行Radon变换，对图像进行变换以将图像中的线性结构转化为变换域的峰/谷值点，从而检测得到图像中的线性结构特征。本发明通过自动识别极亮或极暗的奇异区并在生成有效数据模板时加以剔除，然后通过自适应直方图均衡化进一步解决图像整体的明暗不均问题，最后通过归一化Radon变换可以将复杂海洋SAR图像中的微弱线性舰船尾迹转化为变换空间中明显的峰/谷点，能够大大提高舰船尾迹检测的有效性。
文档编号G06K9/46GK102542277SQ20121000367
公开日2012年7月4日 申请日期2012年1月6日 优先权日2012年1月6日
发明者刘扬, 夏克寒, 孟涛, 张明照, 彭晓军, 牟建华, 瞿继双 申请人:中国人民解放军第二炮兵装备研究院第三研究所