…，kj的概率：
[0106]
[0107] 则节点集P= {P,，j= 1，的先验概率分布为：
[0108]
[0109] 步骤3. 3 :由步骤3. 1得到的联合概率分布和步骤3. 2得到的先验概率，根据贝叶 斯定理得到目标图像的后验概率分布函数，进而得到图像几何特征提取模型；
[0110] 根据贝叶斯定理得到目标图像的后验概率分布函数为：
[0111] p( 0 ,G,m,P|Z) ^p(Z| 0 ,G,m,P)p( 0 )p(P|m,G)p(G|m)p(m)
[0112] 进而得到图像几何特征提取模型为：
X.
[0113]
[0114] 步骤4 :求取图像几何特征提取模型的最优解；
[0115] 方法为：采用RJMCMC算法模拟后验概率，具体包括以下操作步骤：
[0116] 步骤4. 1 :通过随机改变高斯分布参数集合0中的参数来更新高斯分布参数；
[0117] 依次更改SAR图像的背景区域及目标区域的高斯分布参数集0 = |>b，〇b， y。，〇。}中的参数（例如，提出新的参数yJ(〇b'yA(〇，yJ(〇AyA(〇~MiHYOb'h'O:)，e);得到新的高斯分布参数集0%则更新高斯分布参数的接受率 为：
[0118]
[0119] 从0-1中产生一个随机数，判断该随机数与该接受率的大小关系，当该接受率大 于该随机数时，接受该操作。
[0120] 步骤4. 2 :通过位移多边形操作来找到目标的位置；
[0121] 方法如图4所示，在m个地物目标的重心点集G中以等概率（1/m)随机选取其中 一个重心点，例如第j个重心点；位移该重心点到新的位置，所述新的位置为以该重心点的 初始位置为圆心，预设半径叫的圆内任意点的位置，例如第j个重心点位移后的新的位置 为G/=(u/，v/);计算该重心点由其初始位置到新的位置的坐标偏移量，例如第j个重心 点位移后，其初始位置到新的位置的坐标偏移量为Au=u/_Uj，Av =V/-Vj;同时，将该 重心点对应的所有节点均以相同的坐标偏移量位移到新的位置，例如将第j个重心点对应 的所有节点P.j={(s.n,tn)GD;1 = 1，…，kj均以坐标偏移量（Au,Av)位移到新的位 置：
[0122]
[0123] 则位移目标后，节点集合P,变为P/= {(S/，t/)GD;1 = 1，…，k,}。计算出 位移后目标的几何重心的新位置的接受率，例如第j个目标的几何重心的新位置的接受率 为：
[0124]
[0125]i一, ~ .w^，的大小关系，当该接受率大 于该随机数时，接受该操作。
[0126] 步骤4. 3 :分别通过增加多边形操作和删除多边形操作来确定目标个数；
[0127] 增加多边形操作方法如图5所示，首先在图像域D中随机产生一个新的重心点，并 标记为m+1，该新的重心点的位置标记为（v二）;将该新的重心点加入到重心点集G 中，形成新的重心点集G*= {(u^Vi)，…，（UpVj),…?（um，vm), (um+1*，vm+1*)}，建立第m+1 个 重心点对应的多边形，即在该新的重心点的周围附近生成多个节点，并按照一定顺序顺次 连接该多个节点，形成新的多边形，该新的多边形与原有多边形不能相交。同时，形成了新 的节点集Pm+1={(s(m+1) 1，t(m+i) 1)ED; 1 - 1，…，km+1} 〇 增加该新的多边形的接受率为：
[0128]
[0129] 从0-1中产生一个随机数，判断该随机数与该接受率的大小关系，当该接受率大 于该随机数时，接受该操作。
[0130]由于删除多边形操作是增加多边形操作的对偶操作，因此删除多边形的接受率 为：％ (G,〇min :从0-1中产生一个随机数，判断该随机数与该接受率的大 小关系，当该接受率大于该随机数时，接受该操作。
[0131] 步骤4. 4:分别通过增加多边形节点操作和删除多边形节点操作来确定目标几何 形状；
[0132] 步骤4.4. 1:增加多边形节点的操作过程如图6所示，在m个地物目标的重心集 G中以等概率（1/m)随机选取其中一个重心点，例如第j个重心点；然后在该重心点对应 的所有节点中以等概率随机选取两个相邻节点，例如在第j个重心点对应的1^个节点中 以等概率随机选取两个相邻节点第1节点和第1+1个节点；再以该两个节点连线上的中 点为圆心，以该两点间距离的一半为半径的圆内，任意选取一个点作为新的节点，例如节点 (sJ(1+1)，tj(1+1))，贝1J该重心点的节点集变为P.j*={(s.n，tn)GD;1 = 1，…，kj+1};计算出增 加目标节点的接受率为：
[0133]
[0134] 从0-1中产生一个随机数，判断该随机数与该接受率的大小关系，当该接受率大 于该随机数时，接受该操作。
[0135] 步骤4. 4. 2:删除多边形节点的操作过程如图7所示，在m个地物目标的重心集G 中以等概率（1/m)随机选取其中一个重心点，例如第j个重心点；然后在该重心点对应的 所有节点中以等概率随机选取一个节点，删除该节点。例如在第j个目标的k,个节点中以 等概率随机选取一个节点1，删除该节点。删除该节点后该多边形对应的节点集变为P/ = {(Sjj,tjj), . . . , (Snj,tnj), (Sjl+1,tjl+ 1), . . . (Sjkj,tjkj)} ：
[0136]
[0137] 从0-1中产生一个随机数，判断该随机数与该接受率的大小关系，当该接受率大 于该随机数时，接受该操作。
[0138] 步骤4. 5:合并多边形；
[0139] 具体操作过程如图8所示，在m个地物目标的重心集G中以等概率（1/m)随机选 取其中一个重心点，例如第j个重心点；找到其最近相邻目标的重心点，设为P，则其几何重 心为Gp= (up，vp)GD。第j个目标共有k,个节点、k,条边，假设其相邻目标p共有kp个节 点、kp条边。通过由k_j个节点中的每个节点向kp条边中每条边分别作垂线，计算出k_j个节 点中的每个节点到kp条边中每条边的距离，当距离小于给定阈值时，则记录该垂足坐标；同 理，由kp个节点中每个节点向k,条边中每条边分别作垂线，并计算kp个节点中的每个节点 至IJkj条边中每条边的距离，当距离小于给定阈值时，则记录该垂足坐标；当所记录的垂足个 数大于等于2时，进行合并多边形操作，按照一定顺序顺次连接该两个重心点对应的节点 及垂足，生成一个新的多边形，即新的目标，则总目标个数变为m-1;重新确定新的多边形， 即新的目标的几何重心坐标，标记为(?)，则新的重心点集为G* ={(Ul，Vl)，…，（Uj2,Vj 2)，（uj*，v.j*)，…?（umi，vmi)}或G* = {(Ui，Vi)，…，（uj*，v.j*)，（uj+2,v.j+2)，…，（umi，vmi)}，参 数集更新为( 9，G'm-1，P〇。
[0140] 合并多边形操作的接受率为：
[0141]
[0142] 从0-1中产生一个随机数，判断该随机数与该接受率的大小关系，当该接受率大 于该随机数时，接受该操作。
[0143] 步骤4. 6 :重复执行步骤4. 1至步骤4. 5,直至后验概率分布函数达到最大值，进而 得到目标几何特征提取模型的最优解；
[0144] 由最大后验概率（MaximumAPosteriori，MAP)准则可知，当后验概率分布取得最 大值时，目标几何特征提取模型可得到最优解；
[0145] 步骤5 :输出目标提取结果图像；
[0146] 采用本实施方式的基于非规则图形标识的SAR图像目标提取方法分别对图2(a)、 图2 (b)和图2 (c)所示的待提取目标图像进行目标提取后的结果分别如图9 (a)、图9 (b)和 图9(c)所示，可以看出，采用本发明的方法，可以将准确的确定地物目标的非规则几何形 状，能够精确区分目标与背景的边界，帮助用户将感兴趣的目标与背景分割开来；能够较好 的克服斑点噪声对SAR图像的影响，获得较好的目标提取结果。
【主权项】
1. 一种基于非规则标识点过程的SAR图像目标提取方法，其特征在于：包括W下步 骤： 步骤1 :给定待提取目标图像，并假设该图像上共有m个目标： 步骤2 :建立地物目标几何模型；方法为：1)在该图像上，随机产生m个点，并将该m个 点分别作为该图像上各目标的重屯、点；2)在该图像上，分别为每个重屯、点生成一个由若干 节点构成的多边形，其中各多边形之间不发生重叠，所述多边形即为相应重屯、的标识，所有 重屯、点对应的多边形标识之和即为所有提取的目标； 且作出如下定义：重屯、点集G={G.j= (u