[发明专利]一种基于密度的快速海面SAR图像超像素分割方法

说明书

本发明提出一种基于密度的快速海面SAR图像超像素分割方法，属于合成孔径雷达图像处理领域。该方法在训练阶段，获取大小相同的纯净杂波子图像和纯净含海面目标的子图像，计算每张子图像的密度向量并建立加权稀疏优化问题并求解，得到最优权重向量和最优偏差；在测试阶段，获取一张海面SAR图像并划分为多张子图像，利用最优权重向量和最优偏差计算每张子图像对应标签，判定该子图像是否可能含有目标；对所有可能含有目标的子图像进行超像素分割，得到该海面SAR图像的最终超像素分割结果。本发明通过在SAR图像超像素分割前先行快速删除大量的海杂波区域，再对剩余区域进行精细分割，显著提升了现有超像素分割方法的计算速度和存储效率。

技术领域

本发明属于合成孔径雷达(SAR)图像处理领域，具体涉及一种基于密度的快速海面 SAR图像超像素分割方法，可用于海面SAR图像的超像素生成，即目前检测前的预处理，加速目标分割和检测过程。

背景技术

合成孔径雷达(SAR)属于一种主动成像传感器，可提供海面舰船等目标的高分辨图像。相比于光学、红外等被动型传感器，SAR图像不受光照和天气的影响，有全天候、全时段的监视能力。SAR图像的超像素分割有助于提升后续目标检测的速度，降低斑点噪声的影响，在军事海防、可持续渔业等军事民用方面有着重要的应用。

近年来，众多专家学者提出了多种SAR图像超像素分割方法。然而，现有的超像素分割方法忽略了海面SAR图像中目标像素的密度极低这这一特征，导致了较低的分割速度和较大的数据存储负担。

发明内容

本发明的目的是为克服已有技术的不足之处，提出一种基于密度的快速海面SAR图像超像素分割方法。本发明通过在SAR图像超像素分割之前先行快速删除大量的海杂波区域，再对剩余区域进行精细分割，显著提升了现有超像素分割方法的计算速度和存储效率。

本发明提出一种基于密度的快速海面SAR图像超像素分割方法，其特征在于，该方法分为训练阶段和测试阶段；在训练阶段，首先分别获取多张尺寸相同的纯净杂波子图像和纯净含海面目标的子图像，计算每张子图像的密度向量；然后基于所有子图像的密度向量建立加权稀疏优化问题并求解，得到最优权重向量和最优偏差；在测试阶段，获取一张海面SAR图像并划分为多张子图像，利用最优权重向量和最优偏差计算该海面SAR图像每张子图像对应的标签，通过标签判定该子图像是否可能含有海面目标；最后对所有可能含有海面目标的子图像进行超像素分割，得到该海面SAR图像的最终超像素分割结果。该方法包括以下步骤：

1)训练阶段；

1-1)确定稀疏度K，确定尺度因子α∈(0,1)；

分别获取Q₁张纯净杂波子图像和Q₂张纯净含海面目标的子图像，两种子图像尺寸大小相同，每张子图像大小为M₁×M₂，其中M₁代表子图像的长，M₂代表子图像的宽；

设定图像块大小P₁×P₂，其中P₁代表图像块的长，P₂代表图像块的宽，P₁被M₁整除，P₂被M₂整除；

1-2)对于步骤1-1)获取的纯净杂波子图像和纯净含海面目标的子图像，按照设定的图像块大小对每张子图像进行划分，计算每张子图像中每个图像块的密度值；

对于任一子图像，该子图像中每个图像块的密度值计算表达式如下：