基于邊緣特征的SAR圖像機場目標檢測方法技術
【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于SAR圖像處理
，主要涉及機場目標檢測，具體地說是一種基于邊緣特征的SAR圖像機場目標檢測方法，可用于對SAR圖像機場目標的檢測。
技術介紹
SAR圖像目標檢測是SAR圖像處理研究中的一個重要內容,其目的是根據數字圖像處理原理結合SAR圖像的先驗信息來檢測目標。機場目標識別是SAR圖像輔助目標識別系統的一個重要分支，機場跑道的檢測是整個機場目標識別的基礎。由于SAR圖像的地物目標檢測在軍事領域應用較多，因此，SAR圖像目標檢測在SAR圖像處理領域中占據著舉足輕重的地位，成為該領域最基本技術之一。在以往的機場目標檢測算法中，根據所利用機場跑道特征類型，跑道檢測的思路通常分為兩類：一是利用灰度特征，利用最大熵準則選取SAR圖像的閾值，經空間濾波后得到分割后的目標圖像，從而達到檢測出機場跑道的目的；二是利用幾何直線特征，對二值化后的圖像進行Hough變換，利用機場跑道的長度信息，對Hough變換進行統計，得到機場跑道主干邊緣直線。上述的機場跑道檢測算法雖有一定的效果，但是仍舊存在不足。如果利用跑道的灰度特征，由于圖像亮度不均以及跑道的周圍一些區域與跑道的灰度值相近，圖像分割時易造成機場目標定位不準確，對于這些圖像很難得到滿意的檢測結果。Hough變換是一種使用表決原理的參數估計方法，其原理是利用圖像空間和Hough參數空間的點－線對偶性，把圖像空間中的檢測問題轉換到參數空間。通過在參數空間里進行簡單的累加統計，然后在Hough參數空間尋找累加器峰值的方法檢測直線。如果利用Hough變換方法，雖然Hough變換提取的直線是最長的，但是它利用是...
【技術保護點】
一種基于邊緣特征的SAR圖像機場目標檢測方法，其特征在于，包括有如下步驟：(1)輸入待檢測的機場目標SAR圖像I；(2)使用均值比檢測器對圖像I進行邊緣檢測，對圖像I進行均值比邊緣檢測，機場跑道的灰度均值g較附近區域更小且在一定范圍內，即g∈[g1,g2]，保留灰度均值gmin∈[g1,g2]的邊緣點，得到邊緣檢測結果圖像；(3)基于邊緣特征提取以及聚類篩選的跑道邊緣點提取，利用Freeman鏈碼追蹤邊緣檢測結果圖像得到邊緣集合L＝{l1,l2,l3,…ln}，提取邊緣集合L＝{l1,l2,l3,…ln}中各子集的特征，選取邊緣出現概率最大的灰度值集合G、邊緣出現概率最大的梯度方向集合T、邊緣兩側區域的灰度均值集合M、邊緣兩側區域的灰度方差集合S及邊緣兩側區域的灰度共生矩陣的特征向量集合H，得到邊緣特征集合Feature＝{G,T,M,S,H}，將邊緣集合L＝{l1,l2,l3,…ln}根據邊緣特征集合Feature＝{G,T,M,S,H}進行聚類,得到邊緣聚類集合LF＝{lf1,lf2,lf3,…lfk}，k為聚類個數，lfk為第k類邊緣聚類子集，剔除不符合跑道邊緣特征的子集，保留符...
【技術特征摘要】
1.一種基于邊緣特征的SAR圖像機場目標檢測方法，其特征在于，包括有如下步驟：(1)輸入待檢測的機場目標SAR圖像I；(2)使用均值比檢測器對圖像I進行邊緣檢測，對圖像I進行均值比邊緣檢測，機場跑道的灰度均值g較附近區域更小且在一定...
【專利技術屬性】
技術研發人員：鐘樺，張舒，侯彪，
申請(專利權)人：西安電子科技大學，
類型：發明
國別省市：陜西;61
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。