[发明专利]一种基于线基元聚合的合成孔径雷达机场检测方法

摘要

本发明属于雷达遥感应用技术领域，具体的说是涉及一种基于线基元聚合的合成孔径雷达机场检测方法。本发明改进了线基元检测器(Line Segment Detector,LSD)，使之适用于SAR图像线基元检测；在此基础上进行广度优先搜索聚合线基元得到机场支持区域；使用所提出的选择性非负极大值抑制从机场支持区域得到潜在机场区域；最后使用虚警控制和显著性分析得到最终的机场区域。本发明通过线基元聚合和显著性分析获得了更好的检测性能，同时提高了检测效率。

主权项

1.一种基于线基元聚合的合成孔径雷达机场检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、使用合成孔径雷达获取目标区域图像；S2、采用用于合成孔径雷达SAR的线段提取LSD算法对步骤S1获得的图像进行线基元检测：定义I(x,y)是位于(x,y)处的像素的灰度值，g_x和g_y分别是(x,y)处x和y轴方向的梯度分量，O(x,y)是(x,y)处梯度与水平线的角度，考虑SAR图像相干斑噪声是乘性的，所述SAR‑LSD算法是将LSD算法中的梯度计算方法改为：其中，arctan(·)是反正切函数；通过上述的用于合成孔径雷达SAR的线段提取LSD算法获得线基元集合，包括线基元的端点坐标和宽度信息；S3、对获得的线基元进行广度优先搜索，聚合线基元，获得机场支持区域集合B；S4、对获得的机场支持区域集合进行选择性非负极大值抑制，得到潜在机场区域集合，具体包括：S41、对于集合B内的每一对机场支持区域b_i和b_j,计算其重叠率Ov(b_i,b_j)：其中，b_i∩b_j是b_i和b_j相交区域，min(·)是求取最小值函数，area(·)是求取区域面积函数；如果Ov(b_i,b_j)大于预设的阈值Th_o，则b_i和b_j合并为一个机场支持区域，更新集合B；S42、对集合B内的每一对机场支持区域b_i和b_j，如果满足如下条件：则合并b_i和b_j，更新集合B，最终得到潜在机场区域集合PB；其中Th_s是预设相似性阈值，相似性Si(b_i,b_j)定义如下：Si(b_i,b_j)＝S_h(b_i,b_j)*S_d(b_i,b_j)其中，直方图相似性S_h(b_i,b_j)和距离相似性S_d(b_i,b_j)定义如下：其中，是区域b_i的直方图的第k个直条，N为直方图直条总数，bbox_ij是区域b_i和b_j合并后区域的外接矩形框；S5、对潜在机场区域集合PB进行虚警控制，具体包括：S51、对集合PB内的每一个潜在机场区域pb，计算其直方图比率HR：其中，size(·)为计算区域内像素总数的函数，Hist^k是直方图的第k个直条；S52、对集合PB内的每个潜在机场区域pb，如果其直方图比率HR小于预设阈值Th_r,则将pb判定为虚警滤除，更新集合PB；S6、对步骤S5获得的集合PB进行显著性分析，得到最终的机场区域AR，具体包括：S61、计算一个具有灰度值I_i的像素的显著性S(I_i):其中，SHist是集合PB中所有潜在机场区域的直方图总和：其中，M是集合PB中元素的总数；S62、对集合PB中的每一个潜在机场区域pb，计算像素显著性S_p：S63、对集合PB中的每一个潜在机场区域pb，计算线基元显著性S_l：其中，L是pb中的线基元总数，line_j是pb中的第j个线基元，H和W分别为输入SAR图像的高和宽，length(·)是获取线基元长度的函数；S64、得到潜在机场区域pb的显著性S_t：S_t＝S_p·S_l将显著性最高的潜在机场区域pb作为最终机场区域AR。