基于形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)的海陸雜波場景分割方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)的海陸雜波場景分割方法，主要解決現(xiàn)有技術(shù)分割質(zhì)量差的問題，其技術(shù)方案是：1利用雷達(dá)發(fā)射機(jī)發(fā)射脈沖信號，雷達(dá)接收機(jī)接收由海面反射回來的回波數(shù)據(jù)；2計算回波數(shù)據(jù)的平均幅度；3利用平均幅度計算回波數(shù)據(jù)的形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)gj,l；4利用回波數(shù)據(jù)的形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)gj,l，計算海陸分割測度矩陣；5根據(jù)海陸分割測度矩陣，設(shè)置閾值T；6利用閾值T進(jìn)行雙邊閾值設(shè)置，得到粗分割后的圖像；7對粗分割后的圖像進(jìn)行修正，得到修正后的圖像；8對修正后的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，得到最終的雜波場景分割結(jié)果。本發(fā)明提高了海陸雜波場景分割的質(zhì)量，可用于非相參掃描模式下的海陸雜波場景分割。
【專利說明】
基于形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)的海陸雜波場景分割方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于信號處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種海陸雜波場景分割方法，可用于非 相參掃描模式下的海陸雜波場景分割。
【背景技術(shù)】
[0002] 海雜波背景下的目標(biāo)檢測技術(shù)是雷達(dá)應(yīng)用技術(shù)中一個至關(guān)重要的研究方向，在軍 事和民用領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。當(dāng)雷達(dá)在對海模式下工作時，掃描場景復(fù)雜并且范圍較 大，雷達(dá)回波中往往包含著各種類型的雜波，包括海雜波、地雜波、島礁雜波、近海雜波等。 地雜波和島礁雜波回波強(qiáng)度較強(qiáng)，嚴(yán)重影響著海雜波背景下的目標(biāo)檢測，復(fù)雜的雜波場景 和雜波特性構(gòu)成了海面目標(biāo)檢測的主要障礙。因此，在海面目標(biāo)檢測前，對海陸雜波場景進(jìn) 行分割是必須的預(yù)處理。通過海陸雜波場景分割將雷達(dá)回波雜波場景中陸地及島礁部分給 分離出去，在目標(biāo)檢測的過程中，地雜波和島礁雜波被排除，減少了地雜波和大型島礁雜波 對海雜波背景下目標(biāo)檢測的影響。海陸雜波場景分割的質(zhì)量將直接影響海雜波背景下目標(biāo) 檢測性能的好壞。
[0003]海陸雜波場景分割是在分析雷達(dá)回波數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對雜波場景進(jìn)行分割。不同于 傳統(tǒng)的圖像分割方法，雷達(dá)雜波場景的分割包括將雷達(dá)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成灰度圖像和灰度圖像分 割兩部分。在海陸混合的復(fù)雜雜波場景中，由于海態(tài)、水深、鹽度、溫度等環(huán)境因素和雷達(dá)波 束入射角、波束寬度等雷達(dá)參數(shù)對雜波強(qiáng)度的影響，雜波回波功率在很大的動態(tài)范圍內(nèi)變 化，僅僅依靠雜波功率測度進(jìn)行海陸雜波場景分割是不可行的。由于載機(jī)運(yùn)動，回波多普勒 偏移隨著方位角變化，依靠多普勒頻率測度的海陸雜波場景分割往往是高計算代價的，難 以滿足實時海陸雜波場景分割的要求。如果利用人工的方法直接對雜波場景進(jìn)行描繪分 害J，費(fèi)時費(fèi)力，將帶來巨大的工作量，無法滿足實時的場景分割要求。
[0004] 文獻(xiàn)"單子力，王超，張紅.基于優(yōu)化活動輪廓模型的SAR影像海陸分割方法研究 [J].計算機(jī)應(yīng)用研究.2011,28(6)."中提出了一種以活動輪廓模型為基礎(chǔ)的海陸自動分割 方法，將圖像的邊緣和區(qū)域統(tǒng)計信息融合到能量函數(shù)中，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行圖像分割，該方法 是通過提取圖像中的某些特征來進(jìn)行海陸分割。但對于工作在非相參快掃描模式下的對海 觀測雷達(dá)，每個波位可利用的脈沖數(shù)目不多，雷達(dá)回波的相位也不可利用，上述所提取出的 圖像特征都無法很好的區(qū)分陸地和海洋，很難得到較好的分割效果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于針對上述已有技術(shù)的不足，提出一種基于形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)的海 陸雜波場景分割方法，以實現(xiàn)非相參體制平臺下，海陸雜波場景的快速、實時分割，提高分 割的質(zhì)量。
[0006] 為實現(xiàn)上述技術(shù)目的，本發(fā)明的技術(shù)方案包括如下：
[0007] (1)利用雷達(dá)發(fā)射機(jī)發(fā)射脈沖信號，利用雷達(dá)接收機(jī)接收經(jīng)過海面散射形成的回 波數(shù)據(jù)，該回波數(shù)據(jù)的每個分辨單元中的脈沖回波序列為X:
[0008] Χ=[χι，χ2, · · ·，Xi，· · ·，xn]，
[0009] 其中，X1表示第i個脈沖回波，N表示脈沖數(shù)；
[0010] (2)利用每個分辨單元中的脈沖回波序列X，計算回波數(shù)據(jù)的平均幅度：
[0011]
[0012] 其中，aw表示回波數(shù)據(jù)中第j個距離維、第1個波位維的平均幅度，I · I表示取模 運(yùn)算，W表示距離總數(shù)，L表示波位總數(shù)；
[0013] (3)利用回波數(shù)據(jù)的平均幅度，計算回波數(shù)據(jù)的形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)gJ>1:
[0014] 3a)對回波數(shù)據(jù)的平均幅度ay做對數(shù)變換，得到對數(shù)變換后的平均幅度丐./ =
[0015] Oi., = 20log," Ojj
[0016] 3b)利用對數(shù)變換后的平均幅度，計算回波數(shù)據(jù)的形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)gJ>1:
[0017]
[0018] 其中，median{ · }表示取中值運(yùn)算；
[0019] ⑷利用回波數(shù)據(jù)的形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)gy，計算海陸分割測度矩陣V:
[0020] 4a)利用回波數(shù)據(jù)的形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)gy計算起伏變差Sj,1:
[0021]
[0022] 釤態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)gj,i的局部平均值；
[0023] 4b)利用回波數(shù)據(jù)的形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)gy和起伏變差得到海陸分割測度Vj, 1:
[0024] vj,i = gj,i+sign(gj,i) Xsj.i,
[0025] 其中，sign(gj,i)表示符號函數(shù)，其根據(jù)gj,i的數(shù)值大小確定取值，如果gj,i>0,則 sign(gj,i) = l，如果gj,i<0,貝ljsign(gj,i)=-l，如果gj,i = 0,貝ljsign(gj,i)=0;
[0026] 4c)利用海陸分割測度得到海陸分割測度矩陣V，即vq>1是海陸分割測度矩陣V 的第j個距離維、第1個波位維的海陸分割測度；
[0027] (5)根據(jù)不同雷達(dá)回波數(shù)據(jù)的海陸分割測度矩陣V的特點，設(shè)置閾值T = IO;
[0028] (6)利用閾值T對海陸分割測度矩陣V進(jìn)行雙邊閾值設(shè)置，即將海陸分割測度矩陣V 中屬于[_T，T]之間的測度置為0,其余的測度置為1，得到粗分割后的圖像B;
[0029] (7)根據(jù)粗分割后的圖像Β，將沿距離維連續(xù)長度小于K的海洋部分修正為陸地，得 到修正后的圖像C;
[0030] (8)對修正后的圖像C進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，得到最終的分割結(jié)果Ζ。
[0031 ]本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有以下優(yōu)點：
[0032] 1)由于本發(fā)明利用形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)及起伏變差作為海陸雜波場景分割的測度，將 非參體制平臺下海陸雜波的導(dǎo)數(shù)差異和導(dǎo)數(shù)起伏差異相結(jié)合，改善了海陸雜波場景分割的 效果；
[0033] 2)由于本發(fā)明利用形態(tài)學(xué)濾波對分割后的圖像進(jìn)行處理，保證了分割結(jié)果中陸地 區(qū)域和海洋區(qū)域的連通性，提高了海陸雜波場景分割的質(zhì)量。
【附圖說明】
[0034] 圖1為本發(fā)明的實現(xiàn)流程圖；
[0035] 圖2為采用本發(fā)明和現(xiàn)有方法得到的海陸雜波場景分割對比圖。
【具體實施方式】
[0036] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步說明：
[0037]參照圖1，本發(fā)明的實現(xiàn)步驟如下：
[0038]步驟1，利用雷達(dá)發(fā)射機(jī)發(fā)射脈沖信號，利用雷達(dá)接收機(jī)接收經(jīng)過海面散射形成的 回波數(shù)據(jù)。
[0039]回波數(shù)據(jù)是一個包括脈沖維，距離維和波位維的三維矩陣，每個距離維和波位維 構(gòu)成一個分辨單元，每個分辨單元中的脈沖回波序列為X:
[0040] X=[xi,X2, . . . ,xi, . . . ,xn] , <1>
[0041 ]其中，X1表示第i個脈沖回波，N表示脈沖數(shù)。
[0042]步驟2,計算回波數(shù)據(jù)的平均幅度。
[0043] 利用每個分辨單元中的脈沖回波序列X，計算回波數(shù)據(jù)的平均幅度：
[0044]
<2>
[0045] 其中，ay表示回波數(shù)據(jù)中第j個距離維、第1個波位維的平均幅度，I · I表示取模 運(yùn)算，W表示距離總數(shù)，L表示波位總數(shù)。
[0046] 步驟3,利用回波數(shù)據(jù)的平均幅度，計算回波數(shù)據(jù)的形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)％,u
[0047] (3.1)對回波數(shù)據(jù)的平均幅度ay做對數(shù)變換，得到對數(shù)變換后的平均幅度:
[0048]
<3>
[0049] (3.2)利用對數(shù)變換后的平均幅度/，計算回波數(shù)據(jù)的形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)gj, 1:
[0050]
<4>
[0051] 其中，median{ · }表示取中值運(yùn)算；
[0052]這里M的取值為任意的正整數(shù)，本發(fā)明實例中，根據(jù)仿真實驗所用海雜波數(shù)據(jù)的特 性，將M取值為20。
[0053] 步驟4,利用回波數(shù)據(jù)的形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)gm計算海陸分割測度矩陣V;
[0054] (4.1)利用回波數(shù)據(jù)的形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)gy計算起伏變差Sj,1:
[0055] <5>
[0056] $態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)幻,1的局部平均值；
[0057] (4.2)利用形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)和式〈5>表示的起伏變差計算海陸分割測度 Vj,i：
[0058] Vq,l = gq,l+sign(gq,l) X Sq,l <6>
[0059] 其中，s ign (gj, I)表示符號函數(shù)，其根據(jù)gj, 1的數(shù)值大小確定取值，如果gj, I > 0，則 sign(gj,i) = l，如果gj,i<0,貝ljsign(gj,i)=-l，如果gj,i = 0,貝ljsign(gj,i)=0;
[0060] (4.3)利用海陸分割測度vrn得到海陸分割測度矩陣V，即VW是海陸分割測度矩 陣V的第j個距離維、第1個波位維的海陸分割測度。
[0061] 步驟5,根據(jù)不同雷達(dá)回波數(shù)據(jù)的海陸分割測度矩陣V的特點，設(shè)置閾值T。
[0062]本發(fā)明實例中設(shè)閾值T為任意非負(fù)數(shù)，其取值為T = 10。
[0063] 步驟6,利用閾值T對海陸分割測度矩陣V進(jìn)行雙邊閾值設(shè)置，實現(xiàn)對海陸分割測度 矩陣V的粗分割。
[0064] (6.1)將海陸分割測度矩陣V中屬于[_T，T]之間的測度置為0,即海洋區(qū)域的測度 值為〇;
[0065] (6.2)將海陸分割測度矩陣V中不屬于[_Τ，Τ]之間的測度置為1，即陸地區(qū)域的測 度值為1，得到粗分割后的圖像B。
[0066]步驟7,對粗分割后的圖像B進(jìn)行修正，得到修正后的圖像C。
[0067]將粗分割后的圖像B中沿距離維連續(xù)長度小于K的海洋部分修正為陸地，其中K的 取值是按照雷達(dá)參數(shù)和探測場景的特性設(shè)置的正整數(shù)，本發(fā)明實例中，K取值為100。
[0068]修正后的圖像C中，沿距離維連續(xù)長度大于K的海洋區(qū)域含有大型目標(biāo)或島礁孤立 點需要被去除，陸地區(qū)域中有很多的孔洞需要填充。
[0069]步驟8,對修正后的圖像C進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，得到最終的分割結(jié)果Ζ。
[0070] (8.1)在修正后的圖像C中，找出海洋區(qū)域中需要被去除的大型目標(biāo)或島礁孤立 點，找出陸地區(qū)域中需要填充的孔洞；
[0071] (8.2)根據(jù)圖像特點，選擇形態(tài)學(xué)濾波的結(jié)構(gòu)元素；
[0072]這里形態(tài)學(xué)濾波的結(jié)構(gòu)元素采用但不限于圓形、矩形、正方形和八邊形這些規(guī)則 圖形，本發(fā)明實例選擇的是邊長為7的正方形；
[0073] (8.3)對修正后的圖像C進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波中的開運(yùn)算，將海洋區(qū)域中比結(jié)構(gòu)元素小 的大型目標(biāo)、島礁孤立點去除掉；
[0074] (8.4)對開運(yùn)算后的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波中的閉運(yùn)算，對陸地區(qū)域中比結(jié)構(gòu)元素 小的孔洞進(jìn)行填充；
[0075] (8.5)對閉運(yùn)算后的圖像進(jìn)行孔洞填充操作，即對陸地區(qū)域中剩余的孔洞進(jìn)行填 充，得到最終的分割結(jié)果Ζ。
[0076]下面結(jié)合仿真實驗對本發(fā)明的效果做進(jìn)一步說明。
[0077] 1.仿真參數(shù)
[0078] 仿真實驗中采用的數(shù)據(jù)是某雷達(dá)獲取的實測海雜波數(shù)據(jù)。
[0079] 2.仿真實驗內(nèi)容
[0080] 仿真實驗，對某雷達(dá)獲取的實測海雜波數(shù)據(jù)，分別采用本發(fā)明方法和現(xiàn)有的區(qū)域 生長法進(jìn)行海陸雜波場景分割，結(jié)果如圖2所示，圖2中兩幅子圖的橫軸均表示波位維，縱軸 均表示距離維，白色表示陸地，黑色表示海洋，其中：
[0081] 圖2(a)表示采用本發(fā)明得到的海陸雜波場景分割結(jié)果；
[0082] 圖2(b)表示采用區(qū)域生長方法得到的分割結(jié)果。
[0083] 從圖2中可以看出，采用本發(fā)明方法得到的分割結(jié)果明顯優(yōu)于區(qū)域生長法得到的 分割結(jié)果。
【主權(quán)項】
1. 一種基于形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)的海陸雜波場景分割方法，其特征在于，包括： (1) 利用雷達(dá)發(fā)射機(jī)發(fā)射脈沖信號，利用雷達(dá)接收機(jī)接收經(jīng)過海面散射形成的回波數(shù) 據(jù)，該回波數(shù)據(jù)的每個分辨單元中的脈沖回波序列為X: X= [xi,X2, . . . ,Xi, . . . ,χν], 其中，Χι表示第i個脈沖回波，Ν表示脈沖數(shù)； (2) 利用每個分辨單元中的脈沖回波序列X，計算回波數(shù)據(jù)的平均幅度：其中，ay表示回波數(shù)據(jù)中第j個距離維、第1個波位維的平均幅度，I · I表示取模運(yùn)算， W表示距離總數(shù)，L表示波位總數(shù)； (3) 利用回波數(shù)據(jù)的平均幅度，計算回波數(shù)據(jù)的形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)gj,i: 3a)對回波數(shù)據(jù)的平均幅度ay做對數(shù)變換，得到對數(shù)變換后的平均幅度丐v =3b)利用對數(shù)變換后的平均幅度，計算回波數(shù)據(jù)的形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)gj,i:其中，median! ·}表示取中值運(yùn)算； (4) 利用回波數(shù)據(jù)的形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)&,1，計算海陸分割測度矩陣V: 4a)利用回波數(shù)據(jù)的形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)扣,1計算起伏變差化1:其中表示形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)的局部平均值； 4b)利用回波數(shù)據(jù)的形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)扣，訊起伏變差SW，得到海陸分割測度vj,i: Vj,i = gj,i+sign(gj,i) Xsj.i, 其中，s i gn (g j, 1)表示符號函數(shù)，其根據(jù)g j, 1的數(shù)值大小確定取值，如果g j, 1 > Ο，則s i gn (邑j,i) = l，如果邑j,i<〇,貝ljsign(gj,i)=-l，如果gj,i = 0,貝ljsign(gj,i)=0; 4c)利用海陸分割測度vy，得到海陸分割測度矩陣V，即vq,i是海陸分割測度矩陣V的第 j個距離維、第1個波位維的海陸分割測度； (5) 根據(jù)不同雷達(dá)回波數(shù)據(jù)的海陸分割測度矩陣V的特點，設(shè)置闊值Τ=10; (6) 利用闊值Τ對海陸分割測度矩陣V進(jìn)行雙邊闊值設(shè)置，即將海陸分割測度矩陣V中屬 于[-Τ，Τ]之間的測度置為0,其余的測度置為1，得到粗分割后的圖像Β; (7) 根據(jù)粗分割后的圖像Β，將沿距離維連續(xù)長度小于Κ的海洋部分修正為陸地，得到修 正后的圖像C; (8) 對修正后的圖像C進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，得到最終的分割結(jié)果Ζ。2. 如權(quán)利要求1所述的基于形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)的海陸雜波場景分割方法，其特征在于，步 驟(1)中的回波數(shù)據(jù)是一個包括脈沖維，距離維和波位維的Ξ維矩陣，每個距離維和波位維 構(gòu)成一個分辨單元。3.如權(quán)利要求1所述的基于形態(tài)學(xué)中值導(dǎo)數(shù)的海陸雜波場景分割方法，其特征在于，步 驟(8)中對修正后的圖像C進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，按如下步驟進(jìn)行： (8.1) 對修正后的圖像C，找出海洋區(qū)域中需要被去除的大型目標(biāo)或島礁孤立點，找出 陸地區(qū)域中需要填充的孔桐； (8.2) 設(shè)置形態(tài)學(xué)濾波中的結(jié)構(gòu)元素為邊長為7的正方形結(jié)構(gòu)元素； (8.3) 對修正后的圖像C進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波中的開運(yùn)算，將海洋區(qū)域中比結(jié)構(gòu)元素小的大 型目標(biāo)、島礁孤立點去除； (8.4) 對開運(yùn)算后的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波中的閉運(yùn)算，將陸地區(qū)域中比結(jié)構(gòu)元素小的 孔桐填充； (8.5) 對閉運(yùn)算后的圖像進(jìn)行孔桐填充操作，將陸地區(qū)域中剩余的孔桐填充，得到最終 的分割結(jié)果Z。
【文檔編號】G06T7/00GK105844644SQ201610194724
【公開日】2016年8月10日
【申請日】2016年3月31日
【發(fā)明人】水鵬朗, 蔣曉薇, 樊書辰
【申請人】西安電子科技大學(xué)