[发明专利]合成孔径声纳图像的目标特征提取方法和识别方法及提取装置和识别系统

说明书

技术领域

本发明涉及合成孔径声纳（Synthetic Aperture Sonar，简称SAS）图像检测与识别领域，具体地说，本发明涉及一种合成孔径声纳图像的目标特征提取方法和识别方法及提取装置和识别系统。

背景技术

合成孔径声纳是一种高分辨率的水下成像声纳，其可以获得高质量的水下图像。合成孔径技术利用多个回波相干叠加得到一个孔径，从而能够得到在方位向和距离向精度很高的图像。近年来，合成孔径声纳图像的自动检测与分类具有重要的研究价值。水下成像声纳识别系统（也就是合成孔径声纳图像目标识别系统）的处理步骤包括：图像的预处理、图像的分割、特征提取和分类判决等。其中，在特征提取步骤中，关键是如何构建特征空间。因为特征空间是进行水下目标识别和分类的重要依据，所以选择不同的特征集合会产生不同的识别率和分类效果。通过特征空间就能够体现图像所包含的物体（也就是所感兴趣的目标）。在传统的图像目标（即物体的成像结果）识别算法中，常常采用不变矩作为目标的特征，但是合成孔径声纳图像往往受到较大的噪声干扰，目标边界较模糊，若仅使用不变矩来提取目标的特征时常常会引起分类的错误。虽然采用链码离散曲率可以对RD仿真产生的SAS图像进行分类，但没有考虑目标的阴影信息。然而，在SAS的识别中，阴影信息可以提供通过目标区域本身不能得到的互补信息。因此，传统的方法因为没有考虑目标的阴影信息，所以不利于合成孔径声纳图像的检测和识别。

发明内容

本发明的目的在于：提供一种合成孔径声纳图像的目标特征提取方法，其能够有效地表征目标的信息，提高了合成孔径声纳图像目标识别系统的分类准确度，有利于合成孔径声纳图像的检测和识别。

为了解决上述技术问题，本发明是通过以下方法来解决的：

提取阴影几何特征的步骤，该阴影几何特征包括：目标阴影区域的面积、周长区域的轮廓长度、偏心率、形状参数、方向值、目标与阴影最大宽度比值，由阴影几何特征构成特征空间f₁；

提取目标归一化中心矩的步骤，用于得到由目标归一化中心矩所构成的特征空间f₂；

提取背景、目标、阴影的统计特性参数差异特征的步骤，用于得到形状参数λ和尺度参数ξ，基于背景、目标、阴影的统计特性参数差异特征所构成的特征空间表示为f₃＝(Δλ_SB,Δλ_HB,Δλ_SH,Δξ_SB,Δξ_HB,Δξ_SH)，其中，Δ表示差值，角标S表示阴影，B表示背景，H表示目标；

利用特征空间f₁、特征空间f₂、特征空间f₃构建一集合，得到特征空间f＝(f₁,f₂,f₃)

作为上述方法的一种改进，提取阴影几何特征的步骤具体包括：

提取阴影的面积A：通过统计并计算图像边界内部的像素数目，具体的是用过下述公式得到面积特征；

其中，f(x,y)表示在图像中横坐标为x,、纵坐标为y的像素；

提取阴影的周长p：该周长为阴影轮廓C上像素的个数，即：

提取偏心率r：偏心率是指阴影自身长轴与短轴的比值，即：其中，E_L表示长轴，该长轴定义为目标轮廓上相距最远的两个像素点之间的连线；E_S表示短轴，该短轴定义为与长轴相垂直的连线；

提取形状参数F：该形状参数用来描述阴影所在区域的紧凑性，并且定义为：F＝A/p²；

提取方向值θ：该方向值为长轴方向与水平轴的夹角，即：θ＝∠(E_L,x)，其中，“∠”表示两者的夹角；

提取目标与阴影两者最大宽度的比值W：该比值为目标长轴与阴影长轴的比值，即：其中，E_oL表示目标的长轴，E_SL表示阴影的长轴；

由上述阴影区域几何特征所组成的特征空间为f₁(A,p,r,F,θ，W)。

作为上述方法的另一种改进，提取目标归一化中心矩的步骤包括：