基于阴影提取的视频SAR运动目标检测方法.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CN111881837A(43)申请公布日2020.11.03(21)申请号202010745481.4G06T7/20(2017.01)(22)申请日2020.07.29(71)申请人中国人民解放军国防科技大学地址410073湖南省长沙市开福区德雅路109号(72)发明人安道祥王武刘仲康陈乐平周智敏陈经纬(74)专利代理机构长沙国科天河知识产权代理有限公司43225代理人邱轶(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/32(2006.01)G06K9/46(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图5页(54)发明名称基于阴影提取的视频SAR运动目标检测方法(57)摘要本发明属于合成孔径雷达运动目标检测领域，涉及提取阴影信息的视频SAR运动目标检测方法。本发明首先使用超像素分割算法对每一帧视频SAR图像进行处理，减少相干斑噪声对阴影提取的影响；然后利用局部的对比度对整幅图像的阴影信息进行检测；最后通过跟踪算法获得阴影区域的运动方式，根据运动目标与虚警的运动方式不同去除大量虚警，得到最终的运动目标检测结果。本发明利用超像素分割原理，降低了相干斑噪声对SAR图像的影响，较好地完整提取出了阴影信息。通过跟踪算法限定运动目标阴影运动的程度与方式，去除了大量虚警从而保留了运动符合常理的运动目标。相比较现存方法而言，本方法对于复杂环境下的运动目标检测具有更好的鲁棒性。CN111881837ACN111881837A权利要求书1/2页1.一种基于阴影提取的视频SAR运动目标检测方法，其特征在于包括以下步骤：第一步，按照视频SAR的时序信息，逐一对每一帧SAR图像进行超像素分割；第二步，对超像素分割后的SAR图像进行阴影检测；第三步，对第二步中检测得到的阴影采用跟踪算法进行跟踪处理，并通过运动模式的约束去除虚警，余下的阴影即为检测得到的运动目标。2.如权利要求1所述的一种基于阴影提取的视频SAR运动目标检测方法，其特征在于所述第一步的具体过程为：采用超像素分割方法，将SAR图像中具有相同灰度、纹理、结构信息的像素聚合成块。3.如权利要求1所述的一种基于阴影提取的视频SAR运动目标检测方法，其特征在于所述第二步具体过程为：设待检测超像素为中心像素，与中心像素相邻的超像素为保护窗，与保护窗相邻且远离中心像素的超像素为背景窗；依据背景窗与待检测超像素的对比度，判定待检测像素是否为阴影，得到阴影检测结果图。4.如权利要求1所述的一种基于阴影提取的视频SAR运动目标检测方法，所述跟踪算法为最邻近法。5.如权利要求1所述的一种基于阴影提取的视频SAR运动目标检测方法，其特征在于所述第三步中的运动模式的约束包括运动幅度约束和平均角速度约束，通过运动幅度约束消除静止目标的阴影，通过平均角速度约束消除背景噪声的阴影。6.如权利要求3所述的一种基于阴影提取的视频SAR运动目标检测方法，其特征在于选择的保护窗和背景窗为：在获得超像素分割结果后，对于任一超像素块a，将与其直接相邻的超像素块定义为其一级邻域A1，依此类推，第n级邻域An定义为与第n-1级邻域相邻但不属于第n-2级邻域的超像素块集合，则超像素块a的保护窗为背景窗为N1为保护窗大小，N2-N1为背景窗大小。7.如权利要求3所述的一种基于阴影提取的视频SAR运动目标检测方法，其特征在于所述依据背景窗与待检测超像素的对比度，判定待检测像素是否为阴影的具体过程为：令H0表示背景杂波假设，H1表示阴影假设，构造如下检测器：其中χ表示预设阈值；m0表示阴影统计量，m1背景统计量，其中Ni和Nr分别表示超像素块a内的像素个数与背景窗Ar内的像素个数，Ii(k)与Ir(k)分别表示超像素块a内的第k个像素的强度和背景窗Ar内的第k个像素的强度。8.如权利要求5所述的一种基于阴影提取的视频SAR运动目标检测方法，其特征在于所述运动幅度约束具体过程为：设置阴影的运动幅度阈值，比较多帧阴影跟踪结果图中阴影运动差值，若阴影运动差2CN111881837A权利要求书2/2页值大于运动幅度阈值，则保留，否则，将该阴影判别为虚警结果。9.如权利要求5所述的一种基于阴影提取的视频SAR运动目标检测方法，其特征在于所述平均角速度约束具体过程为：设置角速度阈值范围，取若干个帧阴影跟踪结果图，计算相邻帧间的阴影角速度的平均值，若角速度的平均值落入角速度阈值范围内，则保留，否则，将该阴影判别为虚警结果。3CN111881837A说明书1/5页基于阴影提取的视频SAR运动目标检测方法技术领域[0001]本发明属于合成孔径雷达运动目标检测(SyntheticApertureRadarGroundMovingTar