[发明专利]基于最佳尺度的高分辨率合成孔径雷达遥感检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于最佳尺度的高分辨率合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)遥感检测方法，能够从高分辨率SAR图像中快速定位某一目标可能存在的区域，进而准确检测目标并提取其轮廓，特别是一种基于塔形方向滤波器组(轮廓波)去噪及最佳尺度下分块直方图统计获取的SAR图像目标检测方法。

背景技术

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar SAR)图像具有全天候、全天时成像，几何分辨率与传感器的波长和高度无关等特性，能够有效的揭示地面伪装及地貌结构。目前SAR成像技术已经被广泛应用于水文科学、生态科学、海洋科学、军事侦察等众多领域中。

目前，随着SAR传感器的不断发展，分辨率高达1m的星载及分辨率达到分米量级的机载SAR图像的可持续获取，为SAR的应用提供了更大的发展空间，高分辨率SAR图像目标检测已经成为遥感图像研究的热点之一。

由于成像的特点，SAR图像所固有的强烈相干斑噪声导致了目标检测的困难。小波阈值法是一种广泛应用于的SAR图像的去噪方法，但由于图像的边缘不连续性是按空间分布的，这种奇异性影响了小波展开的许多项，且小波展开的系数不是稀疏的，影响了逼近精度。尤其在高分辨率SAR图像的去噪预处理中，利用小波去噪的方法在抑制噪声的同时容易造成图像细节信息的损失，严重影响检测结果中目标轮廓的提取精度。

另外，与中低分辨率SAR图像相比，高分辨率SAR图像的背景中面状地物更加不均匀，空间信息十分丰富。高分辨率SAR图像目标检测中若直接采用分水岭分割方法会导致过分割现象，因此常采用基于标记点的分水岭方法分割图像，而标记点的获取对最终检测精度起决定作用。但标记点的获取往往需要对整幅图像的每一个像素进行扫描，也没有考虑到检测目标地物本身内部的均质度一致性，标记点搜索效率低下的同时精度不高。

针对以上问题，如何发明一种高分辨率SAR遥感目标检测方法，图像去噪的同时减少图像细节的损失，保证提取精度的同时避免复杂的样本训练，正是发明人需要解决的问题。

发明内容

发明目的：为解决上述问题，本发明提供一种基于最佳尺度的高分辨率SAR遥感目标检测方法，该方法从高分辨率SAR图像中实现目标的准确检测，有效压制乘性噪声的同时减少图像细节的损失，同时能够在去噪后的图像中快速、准确的获取目标可能存在区域的标记点，既保证了提取精度，同时避免了样本训练的复杂计算。

技术方案：一种基于最佳尺度的高分辨率SAR遥感目标检测方法，包括如下步骤：

第一步，目标特征的获取：根据现有知识，获取特定目标特征知识作为初步确定目标位置的依据；所述目标特征包括形状特征、纹理特征、光谱特征等；这些目标特征将作为初步确定目标位置的依据；

第二步，基于尺度间系数相关性的塔形方向滤波器组去噪：塔形方向滤波器组又称为轮廓波变换(Contourlet)，继承了小波变换的多分辨特性和时频局部化特性，并具有多方向性和各向异性，但此变换假设Contourlet系数间相互独立，选择阈值函数对Contourlet系数处理时会丢失很多包含有用图像信息的系数；因此本发明首先对原始图像通过塔形方向滤波器组分解，所述分解是多尺度多方向分解为J个尺度，每个尺度S个方向，进而利用尺度间系数相关性的阈值去噪；其中，分解尺度J由目标图像决定，J过大会造成分解后低频图像太小，失去统计意义，通常可取J∈[4，10]。方向子带的个数S应取2的S次幂，S为正整数，例如可取S＝4，可保持图像的细节信息，实现更加有效地去噪；