[发明专利]基于异常检测与双层筛选机制的SAR图像舰船检测方法

摘要

基于异常检测与双层筛选机制的SAR图像舰船检测方法，包括a、检测预处理阶段：通过提取光谱向量，将SAR图像转换成高光谱类型图像，再利用高光谱异常检测算法来提取感兴趣目标区域，该区域包括了所有可能存在舰船的区域；（1）进行图像转换：将待处理图像按像素取滑框，进行遍历，得到由原始图像每个像元的光谱向量组成的转换图像数据，即完成了图像转换；本发明的优点是：将SAR图像转换成高光谱类型图像，进而采用高光谱图像异常检测算法实现舰船目标检测的预处理，得到感兴趣区域二值图，在此基础上，采用双层筛选机制，实现了背景杂波的准确建模和舰船目标的快速检测。

主权项

1.基于异常检测与双层筛选机制的SAR图像舰船检测方法，其特征是：包括a、检测预处理阶段：通过提取光谱向量，将SAR图像转换成高光谱类型图像，再利用高光谱异常检测算法来提取感兴趣目标区域，该区域包括了所有可能存在舰船的区域；（1）进行图像转换：将待处理图像按像素取滑框，进行遍历，得到由原始图像每个像元的光谱向量组成的转换图像数据，即完成了图像转换；（2）进行异常检测：根据SAR图像中，舰船所对应的像素灰度值在其空间邻域上变化比较大，因此，它们对应于高光谱图像中的光谱向量呈现比较大的起伏；而背景杂波恰恰相反，它们在空间邻域上的像素灰度值变化表现更加平滑，对应于高光谱图像中的光谱向量呈现为水平变化，其起伏程度远小于舰船目标；此外，在舰船外侧边缘处，存在一定宽度的条带状区域，其像素灰度值在空间邻域上呈现和舰船区域类似的特性，因此将该区域也归结到舰船区域，该区域的存在为后续检测过程中的局部滑框提供了自适应的保护窗口；这样，利用高光谱异常检测器能够区别这2种不同的光谱向量模式，从而实现舰船和背景杂波的初步分离，在分离过程中，起伏较大的光谱向量会提取出来作为感兴趣区域，再做进一步处理；b、目标检测阶段：基于双层筛选的思路来进行舰船检测；（1）背景杂波参数估计时筛选目标像素：在杂波背景建模过程中，筛选检测预处理阶段得到的所有感兴趣区域像素，利用剩余的像素进行杂波背景建模；（2）目标检测时筛选背景像素：在检测过程中，筛选背景杂波区域，只对感兴趣区域中的像元进行检验，提高检测效率；（3）具体检测算法步骤如下：a)利用异常检测得到感兴趣区域二值图和原始SAR图像求取目标原图和杂波背景原图；b)对单个像素进行判决，若像素灰度值大于0，利用杂波背景原图所对应的滑框区域内非零像素进行背景杂波分布的参数估计，在给定的虚警率下，求取阈值，根据目标原图像素灰度值与阈值大小关系，判定像素为目标或背景；c)遍历完所有像素，最后输出结果。