本发明涉及雷达信号处理,特别涉及一种sar船只目标长宽特征提取方法。
背景技术:
1、合成孔径雷达(sar)是一种具备全天候、全天时对地观测能力的主动式微波遥感设备。随着sar成像技术的不断发展,几何特征被广泛应用在目标识别中,长宽特征因其简单直观、效率高、易于提取等优势,常被作为船只类型的初始判定。
2、在长宽特征提取研究中,传统的方法主要有hough变换、椭圆拟合、最小外接矩形等,在sar成像过程中,船只边缘与海水形成的二面角强反射以及拖尾、旁瓣等影响下,导致成像的船只长度显著增大,采用最小外接矩形方法提取长宽时,容易造成宽度估计误差偏大。在相干斑噪声以及船只曳动等原因的影响下,hough变换提取船只长度时,由于sar图像船只目标中存在十字模糊、结构缺失等现象,导致提取误差偏大。在船只长宽提取方法中,因大部分船只的结构类似梭形,也有部分研究人员采用椭圆拟合的方式提取长宽,但由于船只结构并非真正椭圆,尽管宽度提取较精确,但在长度提取时,误差较大。
技术实现思路
1、本公开提供一种sar船只目标长宽特征提取方法,能够获得更加准确的长宽特征。
2、本公开提供的sar船只目标长宽特征提取方法,包括:
3、s1:获取包含目标的sar切片数据及其像素间隔,每个切片中只包含单个目标;
4、s2:对包含目标的切片进行二值分割,得到分割后二值图;
5、s3:将s2获取的二值图进行连通域标记,获取各连通域的四界坐标和面积,筛选面积最大的连通域作为目标连通域,截取只包含目标连通域的二值图切片;
6、s4:将s3得到的二值图切片进行主成分分析,得到目标长轴与水平方向的夹角,并将此二值图进行旋转,使目标长轴与水平方向平行,得到旋转后二值图切片;
7、s5:将s4得到的旋转后二值图切片分别向水平和垂直方向投影,分别得到投影后一维信息,通过计算此一维信息中有效信号的长短得到目标的长宽信息。
8、进一步的,所述步骤s2中采用基于直方图统计的自适应阈值分割算法对包含目标的切片进行二值分割。
9、进一步的,所述步骤s2具体包括:
10、(1)统计原始切片直方图;
11、(2)迭代获得自适应门限,包括以下步骤:
12、设阈值初值为a0;
13、第一迭代:计算小于a0的所有像素灰度值的均值,及大于a0所有像素灰度值的均值,求这两个均值的中间值得到门限a1;
14、第二次迭代:以a1为门限由上一步方法得到a2;
15、按以上方法进行迭代,经过n次迭代后如果满足终止条件,即:
16、an-an-1≤εr
17、则an就是最后我们需要的自适应分割门限;
18、(3)遍历切片中所有像素,按照下式进行二值分割:
19、
20、其中x为切片二值分割前的像素值,f(x)为二值分割后的像素值,an为分割阈值;
21、(4)对分割后二值图进行形态学操作,先膨胀后腐蚀,消除孔洞。
22、进一步的,所述步骤s3具体包括:
23、对s2获得的二值图进行“4”联通域或“8”联通域标记;
24、统计每个连通域的“上边界”、“下边界”、“左边界”、“右边界”的坐标及面积;
25、取面积最大的连通域作为目标区域,并获得此连通域的四界坐标;
26、根据四界坐标在切片中截取只包含此目标连通域的二值图切片。
27、进一步的,所述步骤s5具体包括:
28、将s4得到的旋转后切片分别向水平和垂直方向投影,分别得到投影后一维信息:水平info_h和垂直info_v;
29、对info_h统计其像素最大值max_h,将低于max_h*ratio的值置零,以消除sar图像中目标散焦对特征提取的影响,其中0≤ratio≤1;对info_v进行同样操作,分别得到处理后信号info_h_1和info_v_1;
30、将上步处理后的info_h_1和info_v_1分别进行平滑处理,得到info_h_2和info_v_2,避免因上一步造成的信号中断的情况;
31、分别统计info_h_2和info_v_2中有效信号,即不为0的像素的长度,长度与像素间隔的乘积即为目标的长宽信息。
32、进一步的,所述步骤s5中,ratio取0.1~0.25。
33、本公开提供的sar船只目标长宽特征提取方法,通过基于直方图统计的自适应阈值分割模块对包含目标的切片进行二值分割,得到分割后二值图;其次,通过目标连通域标记与筛选模块获取只包含目标连通域的二值图切片;然后,通过基于主成分分析法的目标旋转算法,将目标长轴旋转至水平方向,最后通过基于投影的长宽特征提取模块,提取目标的长宽特征。
34、与现有技术相比,本公开的有益效果是:(1)可降低sar图像中目标散焦、结构缺失等问题对特征提取的影响;(2)相比采用外接矩形、拟合椭圆等方法减小了误差,提高了特征提取准确度;(3)算法流程简单,更适用于工程应用。
1.一种sar船只目标长宽特征提取方法,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的提取方法,其特征在于,所述步骤s2中采用基于直方图统计的自适应阈值分割算法对包含目标的切片进行二值分割。
3.根据权利要求2所述的提取方法,其特征在于,所述步骤s2具体包括:
4.根据权利要求1所述的提取方法,其特征在于,所述步骤s3具体包括:
5.根据权利要求1或4所述的提取方法,其特征在于,所述步骤s5具体包括:
6.根据权利要求5所述的提取方法,其特征在于,所述步骤s5中,ratio取0.1~0.25。