基于图像增强与多重检测的SAR图像舰船目标快速检测方法.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CN113674308A(43)申请公布日2021.11.19(21)申请号202110491869.0G06T7/187(2017.01)(22)申请日2021.05.06(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)发明人孙光才张豪杰张瑜邢孟道杨军(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代理人刘长春(51)Int.Cl.G06T7/215(2017.01)G06K9/62(2006.01)G06T5/40(2006.01)G06T7/155(2017.01)权利要求书3页说明书13页附图3页(54)发明名称基于图像增强与多重检测的SAR图像舰船目标快速检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于图像增强与多重检测的SAR图像舰船目标快速检测方法，包括：对原始SAR图像进行Gamma变换，获得Gamma变换后的图像；对Gamma变换后的图像进行图像滤波及海陆区域分割，得到海陆区域分割后的二值化图像；对二值化图像进行形态学操作及连通域分析，剔除陆地区域，获得剔除陆地区域后的纯海洋图像；利用快速CFAR算法对纯海洋图像进行舰船目标检测，获得舰船目标的CFAR检测结果图；利用直方图统计方法对纯海洋图像进行海面海杂波抑制，并结合CFAR检测结果图获得粗检测结果图；利用Hog特征的SVM分类算法对粗检测结果图进行精检测，获得舰船目标的最终检测结果。该方法能够快速精确地对SAR图像进行舰船目标检测，且具有较低的虚警率。CN113674308ACN113674308A权利要求书1/3页1.一种基于图像增强与多重检测的SAR图像舰船目标快速检测方法，其特征在于，包括：S1：对原始SAR图像进行Gamma变换，获得Gamma变换后的图像；S2：对所述Gamma变换后的图像进行图像滤波及海陆区域分割，得到海陆区域分割后的二值化图像；S3：对所述二值化图像进行形态学操作及连通域分析，剔除陆地区域，获得剔除陆地区域后的纯海洋图像；S4：利用快速CFAR算法对所述纯海洋图像进行舰船目标检测，获得舰船目标的CFAR检测结果图；S5：利用直方图统计方法对所述纯海洋图像进行海面海杂波抑制，并结合CFAR检测结果图获得粗检测结果图；S6：利用Hog特征的SVM分类算法对所述粗检测结果图进行精检测，获得舰船目标的最终检测结果。2.根据权利要求1所述的基于图像增强与多重检测的SAR图像舰船目标快速检测方法，其特征在于，所述S1包括：S11：获取待处理的原始SAR图像；S12：获取所述原始SAR图像中海洋区域的像素值均值；S13：根据所述像素值均值的大小设置Gamma变换的参数γ；S14：利用参数γ对原始SAR图像进行Gamma变换，获得Gamma变换后的图像：其中，xi,j,0为原始SAR图像中第i行第j列的像素点的像素值，xi,j,1为Gamma变换后的图像中第i行第j列的像素点的像素值，a为Gamma变换的常数。3.根据权利要求1所述的基于图像增强与多重检测的SAR图像舰船目标快速检测方法，其特征在于，所述S2包括：S21：对所述Gamma变换后的图像I’进行归一化处理，获得归一化后的图像；S22：依次使用中值滤波算法和均值滤波算法对归一化后的图像进行图像滤波，获得滤波后图像；S23：利用改进的最大类间方差算法对所述滤波后图像进行海陆区域分割，得到海陆区域分割后的二值化图像。4.根据权利要求1所述的基于图像增强与多重检测的SAR图像舰船目标快速检测方法，其特征在于，所述S23包括：S231：利用传统最大类间方差算法获取所述滤波后图像中陆地区域和海洋区域的分割阈值T；S232：对所述传统最大类间方差算法进行了改进，获得了改进的最大类间方差算法的阈值T′：T′＝T+t*σ，其中，t表示改进的最大类间方差算法的权值系数，σ表示滤波后图像的标准差；S233：利用阈值T′对滤波后图像进行海陆区域分割，得到海陆区域分割后的二值化图2CN113674308A权利要求书2/3页像：其中，xi,j,3表示所述滤波后图像中第i行第j列的像素点的像素值，xi,j,4表示获得的二值化图像中第i行第j列的像素点的像素值。5.根据权利要求1所述的基于图像增强与多重检测的SAR图像舰船目标快速检测方法，其特征在于，所述S3包括：S31：对所述二值化图像依次进行闭操作和开操作；S32：利用连通域分析算法对开操作后的二值化图像进行连通域分析，将大于预设最小陆地面积的连通域保留下来得到陆地掩膜图像；S33：将所述陆地掩膜图像与进行图像滤波后的图像进行非操作，获得剔除陆地区域后的图像。6.根据权利要求1所述的基于图像增强与多重检测的SAR图像舰船目标快速检测方