[发明专利]一种AIS数据辅助的SAR图像的瑞利CFAR检测方法

权利要求书

1.一种AIS数据辅助的SAR图像的瑞利CFAR检测方法，其特征是包括如下步骤：

步骤1：构建真实海杂波像素样本集：

步骤1.1：获取一幅SAR图像，以及与SAR图像相匹配的AIS信息数据，利用所述AIS信息数据绘制相应的AIS数据图像；

步骤1.2：设置由目标窗口和背景窗口组成的局部滑动窗口；

步骤1.3：根据式(1)计算AIS数据图像的背景窗口中的舰船目标分布密度ρ：

ρ＝N_d/(L×L) (1)

式(1)中，N_d为AIS数据图像的背景窗口中的舰船目标像素，L为背景窗口的尺寸大小；

步骤1.4：根据式(2)得到背景窗口的自适应截断深度λ：

式(2)中，K表示自适应截断深度λ的强度权重，γ表示用于补偿自适应截断深度λ的固定值；

步骤1.5：根据式(3)计算SAR图像在所述背景窗口中的所有像素的瑞利统计模型的分布参数θ：

式(3)中，μ为SAR图像的背景窗口的均值；

步骤1.6：建立如式(4)所示的截断规则：

I_B≥T_r,T_r＝λ·θ (4)

式(4)中，T_r为截断阈值，I_B为背景窗口中任一像素的灰度值；

步骤1.7：根据所述截断规则，去除SAR图像的背景窗口中满足截断规则的所有像素，从而得到截断后的真实海杂波像素样本集X′＝{x′₁,x′₂,...,x′_i,...,x′_n}，其中，x′_i表示真实海杂波像素样本集X′中第i个像素的灰度值，i∈[1,n]，n表示像素数量：

步骤2：真实海杂波瑞利统计模型的分布参数估计：

步骤2.1：根据式(5)计算截断后的真实海杂像素样本集X′的灰度概率密度函数f_X′(x,θ,T_r)为：

式(5)中：x为SAR图像中服从相应灰度概率密度函数的像素值，f_X(x)为原始海杂波像素集的灰度概率密度函数，X为原始海杂波像素样本集，F_X(T_r,θ)为f_X(x)通过分布参数θ和截断阈值T_r计算的累积分布函数，并有：

步骤2.2：利用式(8)得到截断后的真实海杂波像素样本下的对数似然函数ln[ML(θ|X′)]：

式(8)中：ML(·)表示似然函数；

步骤2.3：利用式(9)得到被估的分布参数计算式，从而结合式(8)和式(9)并化简得到如式(10)所示的被估的分布参数方程：

步骤2.4：根据自适应截断深度λ，将式(7)与式(10)化简为如式(11)和式(12)所示：

步骤2.5：联立式(11)与式(12)后得到真实海杂波瑞利统计模型估计后的分布参数

式(13)中：α表示参数估计因子，并有：

步骤3：利用式(15)得到真实海杂波像素样本集X′的瑞利分布统计模型f(X′)：

步骤4：根据给定的检测虚警率PFA，利用式(16)计算出比例因子：

步骤5：建立如式(17)所示的CFAR判决规则，然后利用所述判决规则对SAR图像在所述目标窗口中的待测像素进行目标判别，从而实现多目标环境下AIS数据辅助的SAR图像的瑞利CFAR检测：

式(17)中，I_T是目标窗口中待测像素的灰度值，T_d为判决阈值，当H₁条件满足时，待测像素判定为目标像素，当H₀条件满足时，待测像素被判定为海杂波像素。