一种极化SAR图像舰船检测方法及系统
本技术涉及雷达目标检测，特别是涉及一种极化sar图像舰船检测方法及系统。
背景技术：
1、极化sar(syntheticaperture radar)舰船目标检测是极化sar的一个重要应用领域，各国学者也围绕极化sar图像做了大量研究；由于其独特的相干成像机制和成像几何，相干回波的叠加使得极化sar图像具有相干斑噪声，即使是同质区域的相邻像素的散射强度差异也会较大，视觉上亮度的变化不光滑并呈现颗粒状，这大大增加了图像解译难度。
2、现有的极化sar舰船目标检测，采用基于极化几何扰动滤波器gp-pnf(geometrical perturbation-polarimetric notchfilter)的方法，该方法通过定义极化特征向量，并构建了杂波子空间，通过计算目标子空间在杂波子空间的投影大小，进行目标检测；但此方法对杂波特征向量的估计是简单利用的矩形窗进行均值估计，当面临密集目标场景时，杂波子空间的估计不准，目标信杂比较低，影响检测性能；采用基于反射对称性的方法，该方法通过人造目标与自然背景的反射对称性差异，构造检测特征，进行舰船检测；但是容易漏检弱小目标，这是因为对于小尺寸舰船目标，其散射较弱，结构简单，满足反射不对称性的像素数较少；采用基于超像素局部对比度(superpixel-wise localcontrast measurement，slcm)的检测方法，该方法通过超像素与相邻超像素的差异构建局部对比度特征实现舰船检测，存在难以区分强海杂波超像素的缺点。
3、鉴于此，提供一种检测能力强的极化sar图像舰船检测方法及系统是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本发明提供了一种极化sar图像舰船检测方法及系统，可以在检测时，以超像素替代像素进行处理，对所有像素的极化协方差矩阵进行平均处理，可以抑制相干斑的同时，保持目标的轮廓，同时增强小目标检测能力，还优化了海杂波子空间估计，从而使检测结果更加精准。
2、本发明的第一个目的为提供一种极化sar图像舰船检测方法；
3、本发明提供的技术方案如下：
4、一种极化sar图像舰船检测方法，包括如下步骤：
5、对极化sar图像进行分割，以获取超像素；
6、根据所述超像素获取局部显著性，并将所述局部显著性与预设阈值进行比较；
7、根据所述超像素获取极化相干特征；
8、根据所述局部显著性和所述极化相干特征获取目标检测结果。
9、优选地，所述对极化sar图像进行分割，以获取超像素，具体包括：
10、对所述极化sar图像进行滤波处理，以获取目标极化sar图像；
11、通过线性迭代聚类方法对所述目标极化sar图像进行分割，得到所述超像素s。
12、优选地，所述根据所述超像素获取局部显著性，具体包括：
13、选取以超像素si为中心，且si∈s，半径为n个相邻连续超像素范围内的超像素作为邻域背景超像素集合b＝{b1,b2,...,bn}；
14、根据当前超像素si和每一个相邻超像素bi获取所述局部显著性。
15、优选地，所述根据当前超像素si和每一个相邻超像素bi获取所述局部显著性，具体包括：
16、计算当前超像素si与每一个相邻超像素bi的中心坐标距离构造加权因子w(si,bi)，所述加权因子w(si,bi)的计算公式为：
17、
18、其中，dspatial(si,bi)表示当前超像素si与每一个相邻超像素bi的中心像素的坐标的欧式距离；参数σ被用于归一化所述加权因子w(si,bi)；
19、计算当前超像素si与每一个相邻超像素bi的对称的改进wishart距离作为相异性度量所述相异性度量的计算公式为：
20、
21、其中，trace表示矩阵求迹；表示超像素si对应的平均协方差矩阵；表示超像素bi对应的平均协方差矩阵；q为固定值；
22、根据所述加权因子w(si,bi)和所述相异性度量计算所述局部显著性dls(si)，所述局部显著性dls(si)的计算公式为：
23、
24、优选地，所述并将所述局部显著性与预设阈值进行比较，具体包括：
25、设置阈值；
26、将所述局部显著性与所述阈值进行比较，将所述局部显著性低于所述阈值的超像素判定为海杂波超像素。
27、优选地，所述根据所述超像素获取极化相干特征，具体包括：
28、通过每一个超像素si相邻的海杂波背景超像素的平均极化特征向量计算得到杂波子空间估计所述杂波子空间估计的计算公式为：
29、
30、其中，表示第j个邻域海杂波超像素对应的平均极化特征向量；nj表示邻域海杂波超像素的个数；
31、根据所述杂波子空间估计计算像素级的极化相干特征γnew(k)，所述像素级的极化相干特征γnew(k)的计算公式为：
32、
33、其中，k表示当前超像素si中的像素；t表示矩阵转置；redr表示为缩减比，用于控制所得特征对散射特性差异的敏感度；
34、根据所述像素级的极化相干特征计算得到超像素级的极化相干特征dpc(si)，所述超像素级的极化相干特征dpc(si)的计算公式为：
35、
36、其中，k′表示对应当前超像素si中的较大相干特征对应的一半像素，将这部分像素对应的极化相干值平均后即为所得当前超像素si的极化相干特征。
37、优选地，所述根据所述局部显著性和所述极化相干特征获取目标检测结果，具体包括：
38、将所述局部显著性与所述极化相干特征相乘得到对比增强后的检测特征sce(si)，所述检测特征sce(si)的计算公式为：
39、sce(si)＝dls(si)dpc(si)
40、对所述检测特征sce(si)进行归一化处理，以得到所述目标检测结果。
41、本发明的第二个目的为提供一种极化sar图像舰船检测系统；
42、本发明提供的技术方案如下：
43、一种极化sar图像舰船检测系统，包括：分割模块、比较模块、第一获取模块和第二获取模块；
44、所述分割模块，用于对极化sar图像进行分割，以获取超像素；
45、所述比较模块，用于根据所述超像素获取局部显著性，并将所述局部显著性与预设阈值进行比较；
46、所述第一获取模块，用于根据所述超像素获取极化相干特征；
47、所述第二获取模块，用于根据所述局部显著性和所述极化相干特征获取目标检测结果。
48、本发明的第三个目的为提供一种电子设备；
49、本发明提供的技术方案如下：
50、一种电子设备，包括：
51、至少一个处理器；以及
52、与所述至少一个处理器通信连接的存储器，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行极化sar图像舰船检测方法所述的方法步骤。
53、本发明的第四个目的为提供一种计算机可读存储介质；
54、本发明提供的技术方案如下：
55、一种计算机可读存储介质，所述存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于使计算机执行极化sar图像舰船检测方法所述的方法步骤。
56、本发明提供的一种极化sar图像舰船检测方法，包括：对极化sar图像进行分割，以获取超像素；根据所述超像素获取局部显著性，并将所述局部显著性与预设阈值进行比较；根据所述超像素获取极化相干特征；根据所述局部显著性和所述极化相干特征获取目标检测结果；本方法可以在检测时，以超像素替代像素进行处理，对所有像素的极化协方差矩阵进行平均处理，可以抑制相干斑的同时，保持目标的轮廓，同时增强小目标检测能力，还优化了海杂波子空间估计，从而使检测结果更加精准。
57、本发明还提供了一种极化sar图像舰船检测系统，由于该系统与该极化sar图像舰船检测方法解决相同的技术问题，属于相同的技术构思，理应具有相同的有益效果，在此不再赘述。
技术特征：
1.一种极化sar图像舰船检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的极化sar图像舰船检测方法，其特征在于，所述对极化sar图像进行分割，以获取超像素，具体包括：
3.根据权利要求1所述的极化sar图像舰船检测方法，其特征在于，所述根据所述超像素获取局部显著性，具体包括：
4.根据权利要求3所述的极化sar图像舰船检测方法，其特征在于，所述根据当前超像素和每一个相邻超像素获取所述局部显著性，具体包括：
5.根据权利要求1所述的极化sar图像舰船检测方法，其特征在于，所述并将所述局部显著性与预设阈值进行比较，具体包括：
6.根据权利要求5所述的极化sar图像舰船检测方法，其特征在于，所述根据所述超像素获取极化相干特征，具体包括：
7.根据权利要求1所述的极化sar图像舰船检测方法，其特征在于，所述根据所述局部显著性和所述极化相干特征获取目标检测结果，具体包括：
8.一种极化sar图像舰船检测系统，其特征在于，包括：分割模块、比较模块、第一获取模块和第二获取模块；
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于使计算机执行权利要求1-7任意一项所述的方法。
技术总结
本申请公开了一种极化SAR图像舰船检测方法及系统，该方法包括：对极化SAR图像进行分割，以获取超像素；根据所述超像素获取局部显著性，并将所述局部显著性与预设阈值进行比较；根据所述超像素获取极化相干特征；根据所述局部显著性和所述极化相干特征获取目标检测结果；本方法可以在检测时，以超像素替代像素进行处理，对所有像素的极化协方差矩阵进行平均处理，可以抑制相干斑的同时，保持目标的轮廓，同时增强小目标检测能力，还优化了海杂波子空间估计，从而使检测结果更加精准；该系统具有相同的有益效果。
技术研发人员：王威,邓杰,吴中杰,占荣辉,张军
受保护的技术使用者：中国人民解放军国防科技大学
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23