[发明专利]一种基于RPCA技术的SAR图像舰船目标检测方法

说明书

本发明提供了一种基于RPCA技术的SAR图像舰船目标检测方法，首先针对SAR图像相干斑噪声模型，利用对数变换将相干斑乘性噪声转化为加性噪声，接着计算背景散射信号的相干与非相干接收信号功率比值，将SAR图像转化为相应的RF图像，然后利用RPCA技术将RF图像分解为低秩矩阵部分和稀疏矩阵部分，去除RF图像中由噪声形成的稀疏矩阵部分，最后利用结合空域信息的改进型MRF对低秩矩阵所形成的相对理想的RF图像进行二值分割，通过归一化RCS特征识别出舰船目标。本发明可以有效抑制斑点噪声，并且保留了图像边缘细节。

技术领域

本发明属于雷达目标检测领域，涉及一种SAR图像舰船目标检测方法。

背景技术

合成孔径雷达(SAR)应用到海洋目标检测和监视领域越来越受到重视，一方面可以用于民用渔业管理、海洋污染监控等领域，另一方面可以通过从SAR图像提取舰船重要信息，对确保海上主动权和成功进行军事行动起到了重要作用。SAR图像中相干斑噪声主要由散射体表面反射的电磁波相干叠加造成的，直接影响SAR图像处理效果；舰船目标和海洋海浪的运动都会引起方位向模糊，这些效应都给舰船目标检测带来了一定困难，但也可以从中提取出舰船目标运动状况信息。随着SAR图像分辨率越来越高，乘积模型在相干斑模型的基础上发展出来，更能够准确描述不同SAR图像。由于许多空域自适应滤波算法只考虑了像素点的强度信息及其邻域像素的空间关系，滤波效果不如意。如果能够有效利用SAR对舰船成像的物理机理来提取舰船目标特征信息，那么对舰船目标检测将更加有效。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于RPCA技术的SAR图像舰船目标检测方法，可以有效抑制斑点噪声，并且保留了图像边缘细节。本发明针对SAR图像相干斑噪声模型，利用对数变换将相干斑乘性噪声转化为加性噪声，接着计算背景散射信号的相干与非相干接收信号功率比值，将SAR图像转化为相应的RF图像，然后利用RPCA技术将RF图像分解为低秩矩阵部分和稀疏矩阵部分，最后利用MRF对低秩矩阵部分形成的图像进行二值分割，通过归一化RCS特征识别出舰船目标。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：

(1)针对SAR图像相干斑噪声模型，利用对数变换将相干斑乘性噪声转化为加性噪声I＝log(I₀)，其中，为原始SAR图像，M和N分别表示图像行数和列数；

(2)计算背景散射信号的相干与非相干接收信号功率比值，将SAR图像转化为相应的RF图像其中，表示第k个像素块中3×3的局部窗区域的相干功率，表示第k个100×100像素块区域的非相干功率；

(3)利用RPCA技术将RF图像分解为低秩矩阵部分和稀疏矩阵部分，具体步骤如下：

a1)将RF图像D＝L+E分为实部和虚部矩阵，分别记为D_R和D_I，其中为低秩矩阵，为稀疏矩阵；

a2)用APG算法分别求解由D_R和D_I所形成的两个对偶问题，在低秩矩阵和稀疏矩阵分离后可以获得低秩矩阵的两个实数矩阵，记为L_R和L_I；

a3)将实数矩阵L_R和L_I重新组合为复数低秩矩阵Y＝L_R+i*L_I；

(4)利用MRF对低秩矩阵部分形成的图像进行二值分割，通过归一化RCS特征识别出舰船目标，具体步骤如下：