[发明专利]车载SAR目标检测与识别方法、系统及终端

权利要求书

1.一种车载SAR目标检测与识别方法，其特征在于，所述车载SAR目标检测与识别方法包括：

将车载SAR回波数据进行成像处理，得到原始车载SAR图像；

利用超像素生成算法中的SLIC算法对所述原始车载SAR图像进行分割，得到分割后的车载SAR图像；

对分割后的车载SAR图像进行阈值检测，并经过形态学运算后得到目标二值图像；

对经过形态学运算后得到目标二值图像，利用先验的目标尺寸信息进行优化处理，得到优化后的目标二值图像；

基于优化后的目标二值图像，在原始车载SAR图像上框出目标，并将框出的目标图裁剪为样本图；

将所述样本图输入卷积神经网络模型进行训练；并用训练好的网络模型进行预测，将预测的结果在SAR图像中标记出。

2.根据权利要求1所述的车载SAR目标检测与识别方法，其特征在于，所述利用超像素生成算法中的SLIC算法对所述原始车载SAR图像进行分割，得到分割后的车载SAR图像的步骤包括；

根据需要检测的目标的大小，设置合适的超像素初始尺寸，对所述原始车载SAR图像进行分割，将背景和检测的目标划分到不同的超像素中，得到分割后的车载SAR图像。

3.根据权利要求1所述的车载SAR目标检测与识别方法，其特征在于，所述对分割后的车载SAR图像进行阈值检测，并经过形态学运算后得到目标二值图像；

对分割后的车载SAR图像，采用全局阈值方法，以超像素作为基本单位，以图像总体平均功率作为阈值进行阈值检测，得到目标二值图像；

对得到的目标二值图像进行形态学处理，得到形态学处理后的目标二值图像。

4.根据权利要求1所述的车载SAR目标检测与识别方法，其特征在于，所述对经过形态学运算后得到目标二值图像，利用先验的目标尺寸信息进行优化处理，得到优化后的目标二值图像的步骤包括：

利用先验的目标尺寸信息，对经过形态学运算后得到目标二值图像进行优化处理，将不满足目标基本尺寸的部分删除，保留与目标尺寸基本相同的部分，得到优化后的目标二值图像。

5.根据权利要求1所述的车载SAR目标检测与识别方法，其特征在于，所述基于优化后的目标二值图像，在原始车载SAR图像上框出目标，并将框出的目标图裁剪为样本图的步骤包括；

对优化后的目标二值图像，在原始车载SAR图像上提取目标，并旋转目标，使目标竖直于方框中；

将框出的目标图裁剪为样本图。

6.根据权利要求5所述的车载SAR目标检测与识别方法，其特征在于，所述对优化后的目标二值图像，在原始车载SAR图像上提取目标，并旋转目标，使目标竖直于方框中的步骤包括：

定义一个与方框尺寸相同的二维矩阵，矩阵中的元素用方框对应位置的车载SAR回波数据填充；

将矩阵按行求和，得到一个一维向量；

取一维向量的最大值，作为纵坐标，以旋转角度作为横坐标，进行绘图；图形最高点对应的角度即为需要的目标旋转角度。

7.根据权利要求1所述的车载SAR目标检测与识别方法，其特征在于，所述将所述样本图输入卷积神经网络模型进行神经网络训练；并用训练好的网络模型进行预测，将预测的结果在SAR图像中标记出的步骤包括：

将所述样本图输入卷积神经网络模型进行训练；并用训练好的网络进行预测，将预测的结果在SAR图像中标记出，显示出目标相距于雷达的位置信息。