基于极化方位角正割函数特征的舰船检测方法
【专利摘要】本发明提供一种基于极化方位角正割函数特征的舰船检测方法，其步骤为：（1）输入极化SAR图像，进行极化方位角正割函数特征提取；（2）基于该特征，结合总功率特征进行基于K均值聚类算法的舰船目标检测。本发明提出了一种新的极化特征，该特征能够有效地检测出具有二面角散射特性以及方位向倾斜较大的人造目标，并且，在舰船检测方面，大大提高了舰船检测的效率，降低了运算的复杂度。
【专利说明】基于极化方位角正割函数特征的舰船检测方法
【技术领域】:
[0001]本发明属于极化SAR图像特征提取以及目标检测领域，具体涉及一种基于极化方位角正割函数特征的舰船检测方法，新提取的极化特征对舰船目标检测具有高效性。
【背景技术】
[0002]极化SAR图像特征提取的目的是利用特征来描述目标，有效降低数据空间的维数，去除冗余信息，快速、准确地对图像进行解译。常用的极化特征主要有两类:一类是测量数据的组合或变换，如极化散射矩阵的元素及其线性组合、同极化比、交叉极化比、相干系数等；一类是通过极化分解得到的目标特征，如极化目标分解的系数、极化熵和极化相似性参数等。其中，极化目标分解方法是极化SAR图像特征提取的主要方法。极化目标分解的主要目的是将目标的散射过程分解成代表不同散射机理的若干项之和，每一项对应一定的物理意义。极化目标分解的突出优点就是它们大都具有明确的物理解释，因为目标回波的极化信息可以反映目标的几何结构和物理特性，所以极化特征分解方法可用于目标分类或检测。
[0003]本发明提出一种新的极化特征一极化方位角正割函数特征，该特征能够有效描述人造目标的二面角散射特性以及方位向倾斜特性，并在舰船检测方面取得了较好的效果。
【发明内容】
[0004]本发明技术解决问题:针对人造目标检测效率较低的问题，提出一种基于极化方位角正割函数特征的 舰船检测方法，该方法中新的极化特征，能够有效地描述人造目标的散射特性以及极化方位角特性，据此，可以有效地提高目标的检测效率。
[0005]本发明技术方案为:一种基于极化方位角正割函数特征的舰船检测，其步骤如下:
[0006]步骤(1)、输入极化SAR图像，进行极化方位角正割函数特征提取；
[0007]所述步骤(1)中极化SAR图像每个像素可以由协方差矩阵C表示。
【权利要求】
1.一种基于极化方位角正割函数特征的舰船检测方法，其特征在于，该方法的包括步骤如下: 步骤(1)、输入极化SAR图像，进行极化方位角正割函数特征提取； 所述步骤(1)中极化SAR图像每个像素可以由协方差矩阵C表示；
【文档编号】G06K9/46GK103617628SQ201310690599
【公开日】2014年3月5日 申请日期:2013年12月16日 优先权日:2013年12月16日
【发明者】王文光, 林晓霞, 刘凯琪, 石家宁 申请人:北京航空航天大学