基于多源特征迁移与虚警剔除的SAR图像目标检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114266983A(43)申请公布日2022.04.01(21)申请号202111339962.6G06K9/62(2022.01)(22)申请日2021.11.12G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)(71)申请人西安电子科技大学地址710000陕西省西安市雁塔区太白南路2号(72)发明人曾操王启鑫郑鑫朱圣棋李世东廖桂生陶海红朱铠铠牟一飞王彬舟(74)专利代理机构西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙)61230代理人王萌(51)Int.Cl.G06V20/13(2022.01)G06V10/764(2022.01)G06V10/82(2022.01)权利要求书3页说明书9页附图3页(54)发明名称基于多源特征迁移与虚警剔除的SAR图像目标检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于多源特征迁移与虚警剔除的SAR图像目标检测方法，包括：获取待检测图像，并根据预设虚警率及双参数恒虚警率算法对待检测图像进行检测，得到多个目标像素点集；待检测图像为合成孔径雷达SAR图像；将各个目标像素点集输入区域感知模型，以使区域感知模型对目标像素点集进行检测；根据检测结果剔除或保留目标像素点集，并将保留的目标像素点集作为目标检测结果；其中，区域感知模型为预先训练好的神经网络模型。本发明通过双参数恒虚警率算法对待检测图像进行初步的目标检测，并利用区域感知模型进行虚警剔除，不仅能够降低计算成本、解决检测结果虚警率较高的问题，也实现了对SAR图像像素级别的目标检测。CN114266983ACN114266983A权利要求书1/3页1.一种基于多源特征迁移与虚警剔除的SAR图像目标检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像，并根据预设虚警率及双参数恒虚警率算法TP‑CFAR对所述待检测图像进行检测，得到多个目标像素点集；所述待检测图像为合成孔径雷达SAR图像；将各个目标像素点集输入区域感知模型，以使所述区域感知模型对所述目标像素点集进行检测；根据检测结果剔除或保留所述目标像素点集，并将保留的所述目标像素点集作为目标检测结果；其中，所述区域感知模型为预先训练好的神经网络模型。2.根据权利要求1所述的基于多源特征迁移与虚警剔除的SAR图像目标检测方法，其特征在于，所述根据检测结果剔除或保留所述目标像素点集，并将保留的所述目标像素点集作为目标检测结果的步骤，包括：判断所述待检测图像中是否有存在交集的至少两个目标像素点集；若存在，则确定存在交集的所述目标像素点集之间的交并比；当存在交集的所述目标像素点集之间的交并比大于等于预设阈值时，比较两个目标像素点集的置信度，并保留置信度较大的目标像素点集的结果框、剔除置信度较小的目标像素点集的结果框。3.根据权利要求2所述的基于多源特征迁移与虚警剔除的SAR图像目标检测方法，其特征在于，按照如下公式确定存在交集的所述目标像素点集之间的交并比：其中，A、B表示存在交集的两个所述目标像素点集，SA∩B表示目标像素点集A与目标像素点集B的交集面积，SA∪B表示目标像素点集A与目标像素点集B的并集面积，IOUAB为目标像素点集A与目标像素点集B之间的交并比。4.根据权利要求1所述的基于多源特征迁移与虚警剔除的SAR图像目标检测方法，其特征在于，所述获取待检测图像，并根据预设虚警率及双参数恒虚警率算法TP‑CFAR对所述待检测图像进行检测，得到多个目标像素点集的步骤，包括：根据待检测图像的背景环境，确定杂波分布模型；根据所述杂波分布模型及预设恒虚警率，确定目标像素点的检测阈值；根据所述待检测图像的像素个数，确定背景窗口的大小、保护窗口的大小和目标窗口的大小，并根据背景窗口中像素点的灰度值、目标窗口中像素点的灰度值以及所述检测阈值，判断所述目标窗口中的像素点是否为目标像素点；遍历所述待检测图像中的每个像素点，得到多个目标像素点集。5.根据权利要求4所述的基于多源特征迁移与虚警剔除的SAR图像目标检测方法，其特征在于，所述根据所述待检测图像的像素个数，确定背景窗口的大小、保护窗口的大小和目标窗口的大小，并根据背景窗口中像素点的灰度值、目标窗口中像素点的灰度值以及所述检测阈值，判断所述目标窗口中的像素点是否为目标像素点的步骤，包括：根据所述待检测图像的像素个数，确定背景窗口的大小、保护窗口的大小和目标窗口的大小；2CN114266983A权利要求书2/3页计算所述背景窗口中所有像素点灰度值的平均值和方差、以及所述目标窗口中所有像素点灰度值的平均值；当满足条件时，所述目标窗口中的像素点为目标像素点；反之，则所述目标窗口中的像素点不是目标像素点；其中，μT表示所述目标窗口中所有像素点灰度值的平均值，μB表示背景窗口中所有像素点灰度值的