基于图像区域积累的视频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CN110728695A(43)申请公布日2020.01.24(21)申请号201911003255.2(22)申请日2019.10.22(71)申请人西安电子科技大学地址710071陕西省西安市太白南路2号(72)发明人丁金闪仲超徐众柯凌(74)专利代理机构陕西电子工业专利中心61205代理人王品华黎汉华(51)Int.Cl.G06T7/215(2017.01)G06T7/187(2017.01)权利要求书2页说明书5页附图5页(54)发明名称基于图像区域积累的视频SAR运动目标检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于动态阴影的视频SAR运动目标检测方法，主要解决现有视频SAR运动目标检测不稳健的问题。其实现方案为：1)设计积累窗并对视频SAR图像序列进行区域积累；2)确定积累门限并对积累结果进行图像重整；3)对重整后的图像二值分割；4)对二值分割后的图像进行连通域大小统计并保留大小在0.4倍目标所占像素点总数与2倍目标所占像素点总数范围内的连通域；5)对连通域处理后的图像进行帧间相关处理去除非目标阴影，完成运动目标检测。本发明通过对视频SAR图像进行区域化的多帧联合检测，有效抑制了虚警和漏警概率并提高了检测性能，可用于视频SAR运动目标的跟踪和实时探测。CN110728695ACN110728695A权利要求书1/2页1.一种基于图像区域积累的视频SAR运动目标检测方法，其特征在于，包括如下：(1)对视频SAR图像序列进行区域积累:1a)设置积累窗，根据视频SAR图像序列的分辨率和运动目标阴影在图像中的尺寸确定积累窗大小为N*N，其中N为奇数，*表示点乘；1b)使用滑动积累窗的方法进行图像区域积累，积累窗中心从第一个图像像素开始不断移动，每个对应像素点的值由对该点周围的积累窗内覆盖的图像序列值求和确定；1c)重复1b)直至积累窗中心完全遍历视频SAR图像序列，生成积累后的图像序列；(2)确定积累门限ST并对积累结果进行图像重整:2a)根据均匀背景概率密度函数fB(s)、系统噪声水平λ以及对虚警率Pfa和检测概率Pd的要求，结合下式确定积累门限ST，即：2b)利用积累门限ST对1c)中生成的积累后图像序列进行统一重整，即设置与1a)中积累框大小相同的重整框，将该重整窗中心从积累后图像中第一个像素开始不断移动，若重整框中心像素能量低于2a)中所确定的积累门限ST，则对重整框内所覆盖的所有像素点做加1操作，否则，做加0操作；2c)重复2b)中对重整窗中心的移动和累加操作直至重整窗中心点完全遍历图像序列，使得每个像素点完成N*N次累加运算，像素点的取值范围为[0,N*N]；(3)对重整后的图像选取N*(N-1)/2为门限进行二值分割，分割后图像的取值范围为[0,1]；(4)对(3)中二值分割后的图像进行连通域统计，删除图像中像素点个数大于2倍目标所占像素点总数的大型连通域和小于0.4倍目标所占像素点总数的小型连通域；(5)对(4)处理后的图像进行帧间相关处理，完成运动目标的检测：5a)初始化运动目标检测集，即将初始帧中的全部阴影检测结果作为初始运动目标阴影；5b)逐帧对上一帧检测结果中相邻帧间位移不超过目标尺寸一半的阴影进行保留，对相邻帧间位移超过目标尺寸一半的阴影予以删除；5c)对5b)保留的阴影中连续出现在3帧图像中的静止阴影和对在连续5帧图像中任意出现3帧的闪烁阴影均予以删除，最终得到动目标的检测结果。2.根据权利要求书1所述的方法，其中步骤1a)中根据视频SAR图像序列的分辨率和运动目标阴影在图像中的尺寸大小确定积累窗大小，是根据雷达系统确定的分辨率和运动目标在图像中占据的N1*N2个分辨单元，确定积累窗尺寸为N*N，其中N＝2*ceil(min(N1,N2)/2)-1，ceil()表示向上取整。3.根据权利要求书1所述的方法，其中步骤1b)中使用滑动积累窗的方法进行图像区域积累，是先将积累窗中心从第一个图像像素开始不断移动，使得积累窗在移动过程中覆盖不同的图像区域，导致积累窗内每个像素点的强度大小随之改变，再将积累窗所覆盖区域的所有像素点的强度进行求和，得到当前积累窗中心的强度。4.根据权利要求书1所述的方法，其中步骤2a)中确定积累门限，实现如下：2CN110728695A权利要求书2/2页2a1)根据SAR图像中背景强度、噪声水平以及阴影区域强度，计算积累窗各分辨单元强度Ii的概率密度函数：其中λi＝1/σi表示第i个地面分辨单元的总体等效后向散射系数σi的倒数；2a2)选取积累窗内的N*N个分辨单元，则积累强度可表示为：2a3)将积累窗内的N^2个分辨单元强度分成n组，每组具有相同的参数λi，计算积累强度的概率密度函数为：其中λi,pi分别表