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基于纹理特征和双门限分割技术的SAR图像目标快速检测方法
摘要
合成孔径雷达（SAR）技术已成为一种有效的无人机探测技术，其对目标的探测能力在现代战争中具有重要的意义。本文提出一种基于纹理特征和双门限分割技术的SAR图像目标快速检测方法。该方法采用局部二值模式（LBP）算法提取图像纹理特征，并采用Sauvola算法确定图像的双门限，从而得到二值化图像。最后采用形态学处理方法得到目标区域。实验结果表明，该方法能够有效地检测小目标，同时具有较高的检测速度和准确率。
关键词：合成孔径雷达；纹理特征；双门限分割；目标检测
Abstract
Syntheticapertureradar(SAR)technologyhasbecomeaneffectiveunmannedaerialdetectiontechnology,anditsdetectioncapabilityoftargetsisofgreatsignificanceinmodernwarfare.Inthispaper,aSARimagetargetfastdetectionmethodbasedontexturefeaturesanddoublethresholdsegmentationtechnologyisproposed.Themethodusesthelocalbinarypattern(LBP)algorithmtoextractthetexturefeaturesoftheimage,andusestheSauvolaalgorithmtodeterminethedoublethresholdoftheimagetoobtainabinaryimage.Finally,themorphologicalprocessingmethodisusedtoobtainthetargetarea.Theexperimentalresultsshowthatthemethodcaneffectivelydetectsmalltargets,andhashighdetectionspeedandaccuracy.
Keywords:Syntheticapertureradar;Texturefeatures;Doublethresholdsegmentation;Targetdetection
1.引言
随着无人机技术和合成孔径雷达（SAR）技术的迅速发展，SAR目标快速检测成为了当前研究的热点。SAR在天气恶劣、视野受限、夜间和反射率低等情况下，仍然能够可靠地探测到地面目标，具有非常重要的应用价值。因此，如何快速、准确地检测SAR图像中的目标成为了当前研究的重点。
传统的SAR目标检测主要依靠像素级别的分析方法，如常用的全局阈值分割方法。全局阈值分割方法计算图像的全局平均灰度值，从而得到二值化图像。但是该方法对于噪声或者光照不均等因素容易造成误检和漏检。在实际的操作中，需要利用更加先进的SAR目标检测算法来提高检测的准确率和速度。
本文基于纹理特征和双门限分割技术，提出了一种快速的SAR图像目标检测方法。首先，采用局部二值模式（LBP）算法提取SAR图像的纹理特征；然后利用Sauvola算法确定图像的双门限，从而得到二值化图像；最后采用形态学处理方法得到目标区域。实验结果表明，该方法在检测速度和准确率上都具有明显的优势，能够有效地检测SAR图像中的目标。
2.相关工作
近年来，SAR目标检测的研究取得了很大的进展。其中，基于特征的方法和基于机器学习的方法是目前研究的两个主要方向。
基于特征的方法是利用SAR图像的不同特征进行目标检测。最常用的SAR图像特征包括基于灰度的纹理特征和形状特征两类。前者利用图像灰度的变化来描述目标，主要包括局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等算法。后者则利用图像目标的几何形状或拓扑结构进行检测，主要包括矩、Zernike矩等算法。
基于机器学习的方法则是利用机器学习算法对SAR图像进行训练，并以此进行SAR图像目标的识别和检测。典型的方法包括支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等算法。机器学习方法获得了很多成功的应用，但需要足够的训练数据，而且算法模型过于复杂，计算效率较低。
本文采用基于特征的方法进行SAR目标检测，并利用局部二值模式和双门限分割技术进行特征提取和二值化。
3.基于纹理特征和双门限分割的SAR目标检测方法
本文提出的SAR目标检测方法主要包括两个部分，即特征提取和目标区域提取。特征提取采用局部二值模式算法，目标区域提取采用双门限分割和形态学处理方法。
3.1局部二值模式（LBP）算法
局部二值模式是一种用于图像纹理特征提取的算法，主要用于人脸识别、行人检测等方面。该算法通过在每个像素点周围的邻域内进行灰度值比较