针对可见光波段高分辨率遥感影像的雷达站自动识别算法的制作方法

本发明涉及一种雷达站自动识别算法，特别是关于一种针对可见光波段高分辨率遥感影像的雷达站自动识别算法。

背景技术：

目前，利用计算机来检测识别遥感图像中的目标目前已经应用在很多方面，比如机场检测、舰船检测、建筑物检测等等，也总结出了一些规律。然而，在雷达检测方面，目前大部分方法是利用电子侦察数据识别雷达，但是该方法的检测结果并不完全准确。

电子侦察是指利用专用的电子侦察装备对地方雷达等发出的无线电信号进行搜索、截获、识别、定位和分析，以确定这些设备或系统的类型、所在位置等。它反映了目标的活动电磁特征，在有关情报的支持下可以较准确地判定辐射源类型及型号，覆盖区域广，但辐射源定位精度较低。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明的目的是提供一种针对可见光波段高分辨率遥感影像的雷达站自动识别算法，该方法利用高分辨率遥感影像，目标精度高、识别结果较为准确，能自动检测雷达，能减少人工工作量，适用性较强。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种针对可见光波段高分辨率遥感影像的雷达站自动识别算法，其特征在于，该算法包括以下步骤：1)对原始卫星遥感影像中雷达站的天线分系统进行特征分析，得到用于表征雷达站的影像特征数据；2)对影像特征数据进行预处理：将彩色图像变为灰度图像，并进行去噪；3)对预处理后的影像特征数据进行阈值分割；4)对阈值分割后的影像特征数据进行圆弧检测；5)判断检测到的各圆弧直径是否符合雷达天线范围：将直径为5米到40米范围内的圆弧保留，作为疑似雷达区域，并生成目标轮廓的矢量文件。

进一步，所述步骤1)中，若雷达站天线在原始卫星遥感影像上的主要特点都满足，则确定属于雷达站的概率最大，主要特点如下：1.1)颜色：接收天线主要是纯白色或一半是阴影；1.2)形状：雷达站天线为球壳型；1.3)大小：雷达站的天线大小均有范围限制；1.4)排列特点：雷达站为一组一组天线，在检测到天线时，就能确定该区域属于雷达站的区域。

进一步，所述雷达站的天线大小的范围限制为直径10米到30米。

进一步，所述步骤3)中，预先设置像素阈值，根据该像素阈值对影像特征数据所有像素进行分割生成二值图。

进一步，所述像素阈值为0.05。

进一步，所述步骤4)中，检测雷达站影像数据中的圆弧，并检测到预先设定弧度值的圆弧。

进一步，预先设定的圆弧弧度值至少为π/4。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、本发明针对仅含可见光波段的高分辨率遥感影像，进行特征分析、阈值分割及圆弧检测，使得雷达站检测识别更加精确。2、由于雷达站在可见光波段的遥感影像中所占区域较小，且不易于目视解译，因此，本发明通过对雷达站影像数据的预处理及圆弧直径判断等实现了自动识别，减少人工工作量，同时，具有很强的适用性。

附图说明

图1是本发明的整体流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。

如图1所示，本发明提供一种针对可见光波段高分辨率遥感影像的雷达站自动识别算法，该算法针对雷达站天线的光学特征，从颜色、形状、大小等角度进行目标识别，使用阈值分割、圆弧检测等方法将疑似雷达区域检测出来，并生成轮廓的矢量文件。其具体步骤如下：

1)对原始卫星遥感影像中雷达站的天线分系统进行特征分析，可得到用于表征雷达站的影像特征数据，以便进行目标识别。

由于在原始卫星遥感影像上，雷达站最典型的就是天线分系统。天线分系统的地面天线一般为球壳型，颜色一般为白色，直径一般是10～30米，它是雷达站最显著的标志，因此如果检测到天线，则可以确定该区域存在雷达站。

若雷达站天线在原始卫星遥感影像上的主要特点都满足，则确定属于雷达站的概率最大，主要特点如下：

1.1)颜色：接收天线主要是纯白色。但是，会受阴影和光线亮暗的干扰，可能有一半是阴影。

1.2)形状：雷达站天线一般是球壳型。在原始卫星遥感影像中，由于卫星是正朝下方拍摄，所以雷达站天线看起来是椭圆。

1.3)大小：雷达站的天线大小均有范围限制，可用于进一步排除其他干扰物体；其中，雷达站的天线大小的范围限制优选为直径10米到30米，在本发明中该范围可以自行设置。

1.4)排列特点：雷达站往往并不只一个天线，而是分为一组一组天线，一组内天线排列很近。因此，在检测到天线时，就可以确定该区域属于雷达站的区域。

2)对影像特征数据进行预处理：将彩色图像变为灰度图像，并进行去噪。

3)由于雷达站天线一般为白色，在图像上属于最亮区域，故对预处理后的影像特征数据进行阈值分割：预先设置像素阈值，根据该像素阈值对影像特征数据所有像素进行分割生成二值图；其中，预先设置的像素阈值优选为0.05。

4)由于雷达站天线为球壳型，对阈值分割后的影像特征数据进行圆弧检测：检测影像特征数据中的圆弧，并尽可能检测到预先设定弧度值的圆弧；在一个优选地实施例中，采用现有的Hough圆检测算法进行圆弧检测；预先设定的圆弧弧度值可以调节，优选为至少为π/4。

5)判断检测到的各圆弧直径是否符合雷达天线范围：将直径为5米到40米范围内的圆弧保留，作为疑似雷达区域，并生成目标轮廓的矢量文件；其余圆弧则为不存在雷达站区域。

综上所述，本发明在使用时，通过自动识别算法进行雷达站自动识别，识别效果较为理想，漏检率为0％，虚警率也符合一般目标检测算法的要求。

上述各实施例仅用于说明本发明，各部件的结构、尺寸、设置位置及形状都是可以有所变化的，在本发明技术方案的基础上，凡根据本发明原理对个别部件进行的改进和等同变换，均不应排除在本发明的保护范围之外。