基于熵调制SLIC的SAR图像海洋目标检测方法.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CN112528943A(43)申请公布日2021.03.19(21)申请号202011540816.5(22)申请日2020.12.23(71)申请人哈尔滨工业大学地址150001黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号(72)发明人邹斌李维珂张腊梅刘硕(74)专利代理机构哈尔滨龙科专利代理有限公司23206代理人高媛(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/34(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书4页附图5页(54)发明名称基于熵调制SLIC的SAR图像海洋目标检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于熵调制SLIC的SAR图像海洋目标检测方法，所述方法步骤如下：步骤一：输入原始SAR图像进行灰度校正和数据动态范围压缩；步骤二：设置聚类中心空间间距，并初始化聚类中心；步骤三：重新优化聚类中心；步骤四：计算每个像素点与当前聚类中心的熵调制相似度ES；步骤五：计算聚类中心更新差e；步骤六：判断e是否小于设定值，或聚类中心更新次数是否大于设定值n；步骤七：统计每个超像素的强度均值，获得SAR图像海洋目标检测结果。相比于现有SAR海洋目标检测方法，本发明的方法保留了经典SLIC算法鲁棒、稳定的优点，易于满足SAR遥感图像的实际应用条件，具有较高的实用价值。CN112528943ACN112528943A权利要求书1/2页1.一种基于熵调制SLIC的SAR图像海洋目标检测方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤一：输入原始SAR图像，将SAR图像进行灰度校正，并将数据动态范围压缩，得到8bit量化的SAR图像；步骤二：根据输入SAR图像方位向、距离向分辨率以及待检测目标估计尺寸，设置聚类中心空间间距，并初始化聚类中心；步骤三：在每个聚类中心δ×δ空间邻域内，根据最小梯度原则重新优化聚类中心，其中δ的取值范围为5≤δ≤min{Sa,Sr}/2；步骤四：在每个聚类中心限定邻域内，计算每个像素点与当前聚类中心的熵调制相似度ES；步骤五：给每个像素点分配最大熵调制相似度ES对应的聚类中心标签，并更新聚类中心，计算聚类中心更新差e；步骤六：判断e是否小于设定值，或聚类中心更新次数是否大于设定值n，若满足任意条件则输出超像素聚类结果，否则返回步骤四继续迭代处理；步骤七：统计每个超像素的强度均值，若均值大于设定检测阈值T，则该类别为海洋目标，否则为海洋背景，获得SAR图像海洋目标检测结果。2.根据权利要求1所述的基于熵调制SLIC的SAR图像海洋目标检测方法，其特征在于所述步骤二中，聚类中心空间间距计算以及聚类中心初始化方法为：输入原始SAR图像方位向分辨率为Ra，距离向分辨率为Rr，待检测目标最大估计长度为l，目标间最小合理间距为w，则聚类中心方位向最小空间间距Sa以及距离向最小空间间距Sr为：Sa＝(l+w)/Ra，Sr＝(l+w)/Rr。3.根据权利要求1所述的基于熵调制SLIC的SAR图像海洋目标检测方法，其特征在于所述步骤三中，δ的取值范围为5≤δ≤min{Sa,Sr}/2，其中：Sa为聚类中心方位向最小空间间距，Sr为距离向最小空间间距。4.根据权利要求1所述的基于熵调制SLIC的SAR图像海洋目标检测方法，其特征在于所述步骤四的具体步骤如下：步骤四A：以当前聚类中心为中心点构建数据采集窗口，窗口大小为M行×N列，其中聚类中心数值为当前窗口内的像素均值，记为cij，i、j代表该中心在原始图像中的空间位置，即第i行第j列，采集到的局部图像表示为L，L中像素记为Lxy，x、y代表该像素在局部图像中的空间位置；步骤四B：计算局部图像L中所有像素与当前聚类中心的散射强度距离矩阵DI、空间距离矩阵DS以及局部图像灰度分布熵ENT：2CN112528943A权利要求书2/2页式中，DIxy为散射强度距离矩阵DI中第x行y列的元素，DSxy为空间距离矩阵DS中第x行y列的元素；步骤四C：利用局部图像灰度分布熵ENT以及空间归一化参数p调制原始SLIC算法的距离，并计算熵调制相似度矩阵ES：式中，ESxy为熵调制相似度矩阵ES中第x行y列的元素，p是空间归一化参数，其计算方法为：p＝(M+N)/2；步骤四E：转移至下一聚类中心，返回步骤四A，直至所有聚类中心处理完毕。5.根据权利要求4所述的基于熵调制SLIC的SAR图像海洋目标检测方法，其特征在于所述步骤四A中，数据采集窗口大小计算方法为：M＝2×Sr，N＝2×Sa，其中：Sa为聚类中心方位向最小空间间距，Sr为距离向最小空间间距。6.根据权利要求4或5所述的基于熵调制SLIC的SAR图像海洋目标检测方法，其特征在于所述步骤四C中，空间归一化参数p的计算方法为：p＝(M