[发明专利]基于Primal Sketch算法的SAR图像目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于Primal Sketch算法的SAR图像目标检测方法，主要解决现有目标检测方法无法实现对不同类型的人工目标进行检测的缺点。其实现过程为：(1)对原SAR图像运用Primal Sketch算法得到表示图像结构信息的线段集合；(2)定义并计算线段集合中所有线段的规整度和规整比率；(3)确定用于区域生长的种子线段集合；(4)以种子线段为基准进行区域生长，得到包含人工目标和自然目标的候选目标区域集合；(5)根据候选目标区域内线段的特征筛选得到最终的人工目标，即桥梁、港口和建筑物。本发明与现有技术相比具有检测方法通用性强，可以实现对不同类型的人工目标进行检测，且检测结果准确，虚警率低的优点，适用于目标类型多，目标大小不一致情况下的SAR图像目标检测。

主权项

一种基于Primal Sketch算法的SAR图像目标检测方法，包括如下步骤：(1)对原SAR图像运用Primal Sketch算法得到用以表示SAR图像结构信息的线段集合Si，i＝1，2，...，n，n为线段的总条数；(2)定义并计算线段集合中所有线段的规整度和规整比率：(2a)对用以表示SAR图像结构信息的线段集合中的所有线段Si，i＝1，2，...，n的长度进行直方图统计，记录直方图上的第一个峰值点对应的线段长度l；(2b)以线段Si的中点为中心扩充一个2l×2l大小的矩形区域，将该区域内与线段Si具有平行或者垂直关系的线段的总条数作为线段Si的规整度Ri；(2c)计算线段Si的规整比率Ti： T i = R i N i , i = 1,2 , . . . , n 其中Ni是扩充得到的矩形区域内的线段总数；(3)根据规整度的大小对线段集合Si，i＝1，2，...，n进行排序，将规整度相等的线段再按规整比率的大小排序，选取前m条线段作为种子线段集Ek，k＝1，2，...，m，m取68；(4)以种子线段Ek，k＝1，2，...，m为基准进行区域生长，得到候选目标区域集合Gk，k＝1，2，...，m，该候选目标区域集合中包含人工目标区域和自然目标区域：(4a)定义用以存储线段的队列Qk，并初始化为空，然后将种子线段Ek加入该队列；(4b)以种子线段Ek的中点为中心扩充一个2l×2l大小的矩形区域，将该区域内与种子线段平行或者垂直的线段加入队列Qk中；(4c)对新加入队列Qk中的所有线段，搜索其中与种子线段的方向一致的线段Hx，x＝1，2，...，s，递归地以线段Hx，x＝1，2，...，s作为种子线段进行区域生长；(4d)重复步骤(4c)，得到最终的队列Q′k，再以种子线段Ek的中点为中心，沿着与线段Ek平行和垂直的方向向外扩充一个矩形区域，使得队列Q′k中的所有线段都处在这个矩形区域中，将该矩形区域作为候选目标区域Gk；(5)根据候选目标区域内线段的特征筛选得到最终的人工目标，即桥梁、港口和建筑物。