基于極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)的艦船檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)的艦船檢測方法，利用極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)進行艦船檢測，其實現(xiàn)步驟如下，(1)獲取極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)；(2)計算海域極化數(shù)據(jù)分布的形狀參數(shù)；(3)獲取海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度；(4)獲取海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度的RGB圖像；(5)Canny邊緣檢測；(6)計算機輸出艦船檢測的結(jié)果圖像。本發(fā)明中利用海域極化數(shù)據(jù)分布的形狀參數(shù)與相關(guān)峭度的對應關(guān)系來實現(xiàn)艦船檢測。本發(fā)明可用于海洋監(jiān)控領(lǐng)域中對艦船的檢測，可以提高微弱艦船的檢測精度，降低系統(tǒng)復雜度。
【專利說明】
基于極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)的艦船檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于雷達技術(shù)領(lǐng)域，更進一步涉及雷達圖像處理技術(shù)領(lǐng)域中的一種基于極 化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)的艦船檢測方法。本發(fā)明可用于海洋監(jiān)控領(lǐng)域中對艦船的定位。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，在艦船檢測的領(lǐng)域中，主要是利用光學遙感圖像檢測和合成孔徑雷達圖像 檢測兩種方法來實現(xiàn)。第一種利用光學遙感方法，是通過利用光學遙感圖像中目標灰度變 化來提取特征從而完成艦船的檢測。第二種艦船檢測方法，是利用合成孔徑雷達圖像分割 以及解相關(guān)等方法來完成艦船的檢測。
[0003] 國防科技技術(shù)大學在其申請的專利"一種光學遙感圖像中海上艦船檢測方法"（專 利申請?zhí)?01210077407.5，公開號CN102663348A)中公開了一種光學遙感圖像中海上艦船 檢測方法。該方法是通過局部對比度在海面區(qū)域滑動窗口進行艦船的疑似目標檢測，對檢 測后結(jié)果按一定窗口取其鄰域，并利用空間金字塔匹配模型提取信息從而達到目標艦船鑒 另IJ。該方法存在的不足之處是，該方法可以實現(xiàn)艦船檢測，但是由于對艦船的散射信息讀取 不完善導致弱小艦船目標不能實現(xiàn)檢測，并且需要對大量的疑似艦船目標選擇合適大小的 窗口進行目標鄰域塊分割來提取目標，耗費時間成本較高。
[0004] 西安電子科技大學在其申請的專利"基于高分辨合成孔徑雷達圖像的艦船檢測方 法"（專利申請?zhí)?01110140973.1，公開號CN102208017A)中公開了一種基于高分辨合成孔 徑雷達圖像的艦船檢測方法。該方法是通過多幅子孔徑雷達圖像之間的相位相關(guān)信息和各 子孔徑雷達圖像的幅度信息獲取二值目標檢測結(jié)果，對該結(jié)果提取目標切片，并利用目標 切片進行目標與背景分割從而達到目標艦船鑒別。該方法存在的不足之處是，該方法可以 實現(xiàn)艦船整體檢測，但是由于對艦船的散射信息讀取不完善導致弱小艦船目標不能實現(xiàn)檢 測，并且需要預處理分割合成孔徑雷達圖像得到子孔徑雷達圖像，并且算法模型結(jié)構(gòu)復雜， 計算成本較高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明針對上述現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，提出一種基于極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)的艦 船檢測方法。本發(fā)明充分利用極化合成孔徑雷達的海域極化數(shù)據(jù)，獲取完善的海域中艦船 的散射信息，并將海域的非高斯分布的形狀參數(shù)與相關(guān)峭度表達式結(jié)合起來的方法實現(xiàn)艦 船的檢測，以解決現(xiàn)有技術(shù)中對弱小艦船目標的檢測漏警過大的問題，以及現(xiàn)有技術(shù)需要 大量預處理數(shù)據(jù)導致操作步驟多，算法模型復雜度高，計算速度慢的問題。
[0006] 本發(fā)明的基本思路是:計算機讀取極化合成孔徑雷達獲取的海域極化數(shù)據(jù)，將得 到海域極化數(shù)據(jù)與非高斯K-Wishart分布模型相結(jié)合，計算海域極化數(shù)據(jù)分布的形狀參數(shù)， 利用海域極化數(shù)據(jù)分布的形狀參數(shù)與海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度的對應關(guān)系得到海域極化 數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度，并獲得海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度的RGB圖像，并將該相關(guān)峭度的RGB圖像 存儲在計算機內(nèi)存中，最后利用Canny邊緣檢測獲得艦船檢測結(jié)果，并利用計算機輸出艦船 檢測結(jié)果圖像。
[0007] 實現(xiàn)本發(fā)明目的的具體步驟如下：
[0008] (1)獲取極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)：
[0009] (la)計算機讀取由極化合成孔徑雷達獲取的海域極化數(shù)據(jù)。
[00?0] (lb)海域極化數(shù)據(jù)以Y(mXnXdXd)開多式存儲于計算機內(nèi)存中，其中，m和η分另IJ表 示海域極化數(shù)據(jù)的總行數(shù)和總列數(shù)，每個海域極化數(shù)據(jù)由d X d維的矩陣表示，d表示每個海 域極化數(shù)據(jù)矩陣的維度。
[0011] (2)計算海域極化數(shù)據(jù)的形狀參數(shù)：
[0012] (2a)采用非高斯K-Wishart分布模型擬合海域極化數(shù)據(jù)Y(m X η X d X d)的分布。
[0013] (2b)按照下式，計算海域極化數(shù)據(jù)中所有LXL鄰域內(nèi)的形狀參數(shù)：
[0015] 其中，α表示海域極化數(shù)據(jù)中所有L X L鄰域內(nèi)的形狀參數(shù)，L表示海域極化數(shù)據(jù)的 多視數(shù)，d表示每個海域極化數(shù)據(jù)矩陣的維度，X表示相乘操作，var( ·)表示方差操作，Σ 表示海域極化數(shù)據(jù)的均值，?=ε(υ)，ε( ·)表示均值操作，（· Γ1表示逆操作，Y表示海域極 化數(shù)據(jù)，Y = Y(mXnXdXd)，m和η分別表示海域極化數(shù)據(jù)的總行數(shù)和總列數(shù)，每個海域極化 數(shù)據(jù)由dXd維的矩陣表示。
[0016] (3)獲取海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度：
[0017] 將海域極化數(shù)據(jù)中所有LXL鄰域內(nèi)的形狀參數(shù)α帶入下式，獲取海域極化數(shù)據(jù)的 相關(guān)峭度：
[0019] 其中，RK表示海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度，d表示每個海域極化數(shù)據(jù)矩陣的維度，X 表示相乘操作，L表示海域極化數(shù)據(jù)的多視數(shù)，α表示海域極化數(shù)據(jù)Y的L X L鄰域內(nèi)的形狀參 數(shù)。
[0020] (4)獲取海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度圖像：
[0021]將獲得的海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度轉(zhuǎn)化為相關(guān)峭度的RGB圖像，并存儲在計算機 內(nèi)存中。
[0022] (5)Canny 邊緣檢測：
[0023] 對相關(guān)峭度的RGB圖像作Canny邊緣檢測，得到艦船檢測的結(jié)果。
[0024] (6)計算機輸出艦船檢測的結(jié)果圖像。
[0025] 本發(fā)明與現(xiàn)有的技術(shù)相比具有以下優(yōu)點：
[0026] 第一，由于本發(fā)明直接利用極化合成孔徑雷達海域極化數(shù)據(jù)檢測艦船，不存在圖 像預處理計算量，克服了現(xiàn)有技術(shù)中由于需要對待檢測圖像進行滑窗或分割等預處理所帶 來大量圖像處理計算量的缺點，使得本發(fā)明具有實施成本低廉，實施性強的優(yōu)點。
[0027] 第二，由于本發(fā)明采用非高斯分布的形狀參數(shù)計算每一個極化數(shù)據(jù)位置的相關(guān)峭 度，增加了相關(guān)峭度圖像中非高斯性弱小艦船與海的對比度，克服了現(xiàn)有技術(shù)對艦船的形 狀尺寸等散射信息讀取不完整，以及對于弱小艦船檢測的漏警過大的問題，使得本發(fā)明對 于弱小艦船的檢測具有較高準確率的優(yōu)點。
[0028]第三，由于本發(fā)明采用相關(guān)峭度圖像進行艦船檢測，簡化了艦船的檢測步驟，克服 了現(xiàn)有技術(shù)對于艦船的檢測需要復雜的算法模型，以及繁瑣的計算帶來的艦船的檢測步驟 過繁的問題，使得本發(fā)明具有計算效率高，簡單可用的優(yōu)點。
【附圖說明】
[0029]圖1為本發(fā)明的流程圖；
[0030]圖2為本發(fā)明的仿真圖。
【具體實施方式】
[0031] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步的詳細描述。
[0032] 參照附圖1，本發(fā)明的具體步驟如下。
[0033] 步驟1，獲取極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)。
[0034] 計算機讀取由極化合成孔徑雷達獲取的海域極化數(shù)據(jù)。
[0035] 將海域極化數(shù)據(jù)以Y(mXnXdXd)形式存儲在計算機內(nèi)存中，其中，m和η表示海域 極化數(shù)據(jù)的行數(shù)和列數(shù)，每個海域極化數(shù)據(jù)由dXd維的矩陣表示，d表示每個海域極化數(shù)據(jù) 矩陣的維度。
[0036]步驟2,計算海域極化數(shù)據(jù)分布的形狀參數(shù)。
[0037] 采用非高斯乘積K-Wishart分布模型擬合海域極化數(shù)據(jù)Y(m X η X d X d)的分布，其 中，m和η表示海域極化數(shù)據(jù)的行數(shù)和列數(shù)，每個海域極化數(shù)據(jù)由dXd維的矩陣表示，d表示 每個海域極化數(shù)據(jù)矩陣的維度，獲得海域極化數(shù)據(jù)的分布模型的表達式，并由該表達式計 算海域極化數(shù)據(jù)分布的形狀參數(shù)，具體步驟如下：
[0038] 按照下式，將海域極化數(shù)據(jù)Y(m X η X d X d)用K-Wishart分布模型進行擬合：
[0039] Y = Z · C
[0040] 其中，Υ表示海域極化數(shù)據(jù)，Y = Y(mXnXdXd)，m和η表示極化數(shù)據(jù)的行數(shù)和列數(shù)， 每個極化數(shù)據(jù)由dXd維的矩陣表示，d表示每個極化數(shù)據(jù)矩陣的維度，Ζ表示海域極化數(shù)據(jù) 的非高斯分布系數(shù)，Z服從伽馬Gamma分布，Z~Γ (α)，Γ (·)表不Gamma分布函數(shù)，α表不 Gamma分布函數(shù)的形狀參數(shù)，C表示服從標準高斯分布的海域極化數(shù)據(jù)，C~Ν (0，1)。
[0041 ]按照下式，計算海域極化數(shù)據(jù)Y(m XnXdXd)的LX L鄰域內(nèi)Gamma分布函數(shù)的形狀 參數(shù)：
[0043]其中，α表示海域極化數(shù)據(jù)中所有L X L鄰域內(nèi)的形狀參數(shù)，L表示海域極化數(shù)據(jù)的 多視數(shù)，d表示每個海域極化數(shù)據(jù)矩陣的維度，X表示相乘操作，var( ·)表示方差操作，Σ 表示海域極化數(shù)據(jù)的均值，?=ε(υ)，ε( ·)表示均值操作，（· Γ1表示逆操作，Y表示海域極 化數(shù)據(jù)，Y = Y(mXnXdXd)，m和η分別表示海域極化數(shù)據(jù)的總行數(shù)和總列數(shù)，每個海域極化 數(shù)據(jù)由dXd維的矩陣表示。
[0044] 步驟3,獲取海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度。
[0045] 采用海域極化數(shù)據(jù)計算海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度，具體步驟如下：
[0046] 第一步，將Gamma分布函數(shù)的形狀參數(shù)帶入海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度的表達式中：
[0048] 其中，RK表示海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度，d表示每個海域極化數(shù)據(jù)矩陣的維度，X 表示取相乘操作，L表示海域極化數(shù)據(jù)的多視數(shù)，α表示海域極化數(shù)據(jù)Y的L X L鄰域內(nèi)的形狀 參數(shù)。
[0049] 第二步，獲取海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度如下：
[0051]其中，RK表示海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度，L表示海域極化數(shù)據(jù)的多視數(shù)，var( ·)表 示取方差操作，Μ表示矩陣Σ<Υ的跡，Μ = ?:τ(Σ4γ)，1：；Γ( ·)表示取跡操作，表示對矩陣 均值求逆，Σ=Ε(Υ)，Ε(·)表示取均值操作，Υ表示海域極化數(shù)據(jù)，Y = Y(mXnXdXd)，m和η 分別表示海域極化數(shù)據(jù)的行數(shù)和列數(shù)，每個海域極化數(shù)據(jù)由d X d維的矩陣表示，d表示每個 海域極化數(shù)據(jù)矩陣的維度。
[0052]步驟4,獲取海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度圖像。
[0053]將獲得的海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度存儲在計算機內(nèi)存中，并把該相關(guān)峭度轉(zhuǎn)化為 海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度的RGB圖像，將該相關(guān)峭度的RGB圖形存儲在計算機內(nèi)存中。
[0054]本發(fā)明的實施例中是采用MATLAB軟件將海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度轉(zhuǎn)化為海域極 化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度的RGB圖像。該轉(zhuǎn)換操作也可以在Visual C++或者Visual Studio等軟件 中實現(xiàn)。
[0055] 步驟5, Canny邊緣檢測。
[0056]對海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度的RGB圖像作Canny邊緣檢測，得到艦船檢測的結(jié)果。
[0057] 步驟6,計算機輸出艦船檢測的結(jié)果圖像。
[0058] 下面結(jié)合圖2對本發(fā)明的仿真效果做進一步的描述。
[0059] 1.仿真條件：
[0060] 本發(fā)明的仿真實驗是在主頻2.4GHz的Intel Core i7-5500U、內(nèi)存8.0GB的硬件環(huán) 境和MATLAB R2015a的軟件環(huán)境下進行的。
[00611 2.仿真內(nèi)容：
[0062]參照附圖2(a)，附圖2(a)為本發(fā)明的仿真實驗中所用的極化合成孔徑雷達圖像的 數(shù)據(jù)的Pauli圖。該極化合成孔徑雷達圖像來自日本海域的極化合成孔徑雷達圖像的一部 分，該極化合成孔徑雷達圖像的分辨率為3.33 X 4.63，其中3.33表示方位向分辨率為3.33 米，4.63表示距離向分辨率為4.63米，圖片大小為1216X721個像素。從附圖2(a)的圖像中 可以看出，海域中白色亮點處均為艦船，一些弱小的艦船并不是清晰可見。
[0063] 3.仿真效果分析：
[0064]圖2(b)為本發(fā)明的仿真實驗中海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度的RGB圖像，圖2(b)中白 色線條處表示相關(guān)峭度圖像中艦船，從圖2(b)中可以看出，弱小艦船與海的對比亮度存在 明顯的增強，海與艦船的對比度明顯提高，圖像的可視化程度提高。
[0065]圖2(c)為本發(fā)明的仿真實驗中艦船檢測的結(jié)果圖像，圖2(c)中的白色線條表示艦 船與海的邊界線，從圖2(c)中可以看出，相關(guān)峭度的RGB圖像經(jīng)過Canny邊緣檢測后艦船定 位清晰并且邊緣平滑，弱小艦船的灰度增加，艦船檢測效果良好。
【主權(quán)項】
1. 一種基于極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)的艦船檢測方法，包括如下步驟： (1) 獲取極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)： (la) 計算機讀取由極化合成孔徑雷達獲取的海域極化數(shù)據(jù)； (lb) 海域極化數(shù)據(jù)以Y(m X η X d X d)形式存儲于計算機內(nèi)存中，其中，m和η分別表示海 域極化數(shù)據(jù)的總行數(shù)和總列數(shù)，每個海域極化數(shù)據(jù)由d X d維的矩陣表示，d表示每個海域極 化數(shù)據(jù)矩陣的維度； (2) 計算海域極化數(shù)據(jù)的形狀參數(shù)： (2a)采用非高斯K-Wi shar t分布模型擬合海域極化數(shù)據(jù)Y (mXnXdXd)的分布； (2b)按照下式，計算海域極化數(shù)據(jù)中所有LXL鄰域內(nèi)的形狀參數(shù)： / 其中，α表示海域極化數(shù)據(jù)中所有L X L鄰域內(nèi)的形狀參數(shù)，L表示海域極化數(shù)據(jù)的多視 數(shù)，d表示每個海域極化數(shù)據(jù)矩陣的維度，X表示相乘操作，var( ·)表示方差操作，Σ表示 海域極化數(shù)據(jù)的均值，?=ε(υ)，ε( ·)表示均值操作，（· Γ1表示逆操作，Y表示海域極化數(shù) 據(jù)，Y = Y(mXη X d X d)，m和η分別表示海域極化數(shù)據(jù)的總行數(shù)和總列數(shù)，每個海域極化數(shù)據(jù) 由dXd維的矩陣表示； (3) 獲取海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度： 將海域極化數(shù)據(jù)中所有LXL鄰域內(nèi)的形狀參數(shù)α帶入下式，獲取海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān) 峭度：其中，RK表示海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度，d表示每個海域極化數(shù)據(jù)矩陣的維度，X表示 相乘操作，L表示海域極化數(shù)據(jù)的多視數(shù)，α表示海域極化數(shù)據(jù)Y的L X L鄰域內(nèi)的形狀參數(shù)； (4) 獲取海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度圖像： 將獲得的海域極化數(shù)據(jù)的相關(guān)峭度轉(zhuǎn)化為相關(guān)峭度的RGB圖像，并存儲在計算機內(nèi)存 中； (5) Canny邊緣檢測： 對相關(guān)峭度的RGB圖像作Canny邊緣檢測，得到艦船檢測的結(jié)果； (6) 計算機輸出艦船檢測的結(jié)果圖像。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于極化合成孔徑雷達數(shù)據(jù)的艦船檢測方法，其特征在于，步 驟(2a)中所述的非高斯K-Wi shar t分布模型的公式如下： Y = Z · C 其中，Υ表示海域極化數(shù)據(jù)，Y = Y(mXnXdXd)，m和η分別表示海域極化數(shù)據(jù)的總行數(shù) 和總列數(shù)，每個海域極化數(shù)據(jù)由dXd維的矩陣表示，d表示每個海域極化數(shù)據(jù)矩陣的維度，Ζ 表示海域極化數(shù)據(jù)的非高斯分布系數(shù)，Z服從伽馬Gamma分布，Z~Γ (α)，Γ (·)表示Gamma 分布函數(shù)，α表示Gamma分布函數(shù)的形狀參數(shù)，C表示服從標準高斯分布的海域極化數(shù)據(jù)，C~ N(0,1)〇
【文檔編號】G06K9/00GK105866778SQ201610369295
【公開日】2016年8月17日
【申請日】2016年5月30日
【發(fā)明人】湯建龍, 徐曉煜, 王雅婧, 羅勇江
【申請人】西安電子科技大學