本發(fā)明涉及雷達目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及自適應(yīng)的人造目標(biāo)恒虛警率檢測方法。

背景技術(shù)：

人造目標(biāo)檢測是目標(biāo)跟蹤和識別的基礎(chǔ)，在智能交通、城市道路檢測、視頻監(jiān)控、遙感圖像處理、軍事目標(biāo)的探測等方面有著廣泛的應(yīng)用。在sar(合成孔徑雷達)圖像中，把人造目標(biāo)(坦克、車輛、飛機、建筑物、艦船等)從復(fù)雜背景中分離出來，對復(fù)雜自然背景中人造目標(biāo)進行實時檢測，可以提高sar對軍事目標(biāo)的監(jiān)視、識別、定位和描述能力等偵察能力；若結(jié)合圖像識別技術(shù)與紅外技術(shù)，可實現(xiàn)精確命中目標(biāo)，提升國防戰(zhàn)略預(yù)警系統(tǒng)和導(dǎo)彈打擊能力的作戰(zhàn)效能。

當(dāng)前人造目標(biāo)檢測的方法主要為基于統(tǒng)計模型的恒虛警率(cfar)檢測方法，其最早應(yīng)用于人造目標(biāo)檢測，是最常用最有效的人造目標(biāo)檢測方法。其中基于背景為高斯分布的雙參數(shù)cfar算法，以參數(shù)計算簡單、適應(yīng)性強、局部統(tǒng)計特征強等優(yōu)勢，成為目前應(yīng)用最多的方法之一，但是該方法存在一些不足：

1、由于檢測門限單一，檢測結(jié)果一般不理想，漏檢和誤檢率很高；

2、目標(biāo)所在候選區(qū)域的尺寸，不能自動選取，需要根據(jù)經(jīng)驗不斷的進行仿真試驗，檢測效率低；

3、對于多目標(biāo)的情形，干擾目標(biāo)對主目標(biāo)的檢測有影響，檢測器難以保持穩(wěn)定的檢測性能。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的至少一種缺陷，本發(fā)明提供了一種自適應(yīng)的人造目標(biāo)恒虛警率檢測方法，包括如下步驟：

步驟一，獲取sar圖像，sar為合成孔徑雷達，設(shè)所述sar圖像為i，求出所述sar圖像的均值，將所述sar圖像與所述sar圖像均值之差的絕對值作為成像區(qū)域的顯著特征，定義該絕對值對應(yīng)的圖像為i′，設(shè)定像素點灰度閾值t，根據(jù)閾值t篩選并提取符合條件的候選區(qū)域，并將該候選區(qū)域轉(zhuǎn)化為二值圖像ibw；

步驟二，通過公式(1)對二值圖像ibw進行形態(tài)學(xué)處理得到優(yōu)化后的二值圖像i″，

其中b1和b2均為目標(biāo)的結(jié)構(gòu)元素，b1的尺寸大于b2，對i″進行形態(tài)學(xué)重構(gòu)得到重構(gòu)后的二值圖像ibw′；

步驟三，根據(jù)ibw′確定圖像i中的各像素點的滑窗的尺寸；

步驟四，通過雙參數(shù)恒虛警率算法對圖像i進行人造目標(biāo)檢測，得到目標(biāo)檢測結(jié)果，具體人造目標(biāo)檢測方式為：

通過公式(2)求出檢測統(tǒng)計量d，

其中it為待測像素的灰度值，μc、σc分別為估計的雜波均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差，剔除圖像i中各像素點對應(yīng)背景中的干擾目標(biāo)，干擾目標(biāo)為在ibw′圖像中對應(yīng)的像素值為1的像素點；

設(shè)定恒虛警檢測規(guī)則為：當(dāng)檢測統(tǒng)計量d大于等于檢測閾值scfar時，判定檢測單元存在信號，當(dāng)檢測統(tǒng)計量d小于檢測閾值scfar時，判定檢測單元不存在信號，檢測閾值scfar與虛警概率pfa的關(guān)系式為：

其中g(shù)和b均為常量；

通過上述恒虛警檢測規(guī)則得到圖像i的目標(biāo)檢測結(jié)果二值圖。

優(yōu)選的，步驟三中，圖像i中的各像素點滑窗尺寸的確定方式為：

若待檢測像素點在ibw′圖像中對應(yīng)的像素值為0，則設(shè)定該像素點的滑窗尺寸為l*l，若待檢測像素點在ibw′圖像中對應(yīng)的像素值為1，則以單像素點尺寸為單位逐步增大滑窗的尺寸，計算并記錄該待檢測像素點對應(yīng)的不同尺寸滑窗的平均值，根據(jù)該平均值變化情況確定該待檢測像素點對應(yīng)的背景窗的尺寸。

優(yōu)選的，根據(jù)平均值變化情況確定該待檢測像素點對應(yīng)背景窗尺寸的方式為：

當(dāng)平均值變化至小于待檢測像素灰度值的m倍之前的滑窗尺寸作為檢測窗尺寸，或當(dāng)平均值變化至大于待檢測像素灰度值的n倍之前的滑窗尺寸作為檢測窗尺寸，其中m的范圍為0.7～1，n的范圍為2～2.5。

優(yōu)選的，m＝0.85。

優(yōu)選的，n＝2.2。

優(yōu)選的，l＝3。

優(yōu)選的，步驟四中，雜波均值μc通過公式得出，標(biāo)準(zhǔn)偏差σc通過公式

得出，其中為背景窗口的第i個像素，nc為背景窗中去除背景雜波后的像素總數(shù)。

本發(fā)明提供的自適應(yīng)的人造目標(biāo)恒虛警率檢測方法，具有如下有益效果：

1、可以自適應(yīng)對目標(biāo)區(qū)域進行篩選，并可以自適應(yīng)的選取目標(biāo)所在背景區(qū)域的尺寸，提高了目標(biāo)的正確檢測率和檢測算法的適應(yīng)性；

2、實現(xiàn)過程簡單、效率高，有利于進行工程化的應(yīng)用。

附圖說明

圖1是自適應(yīng)的人造目標(biāo)恒虛警率檢測方法的流程圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明實施的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行更加詳細(xì)的描述。

需要說明的是：下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，旨在用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。在附圖中，自始至終相同或類似的標(biāo)號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互組合?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

本發(fā)明提出的自適應(yīng)的人造目標(biāo)恒虛警率檢測方法，通過自動選取背景窗口的尺寸，并去除背景中的干擾目標(biāo)，進一步提高目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率和檢測效率，促進sar圖像中人造目標(biāo)檢測技術(shù)的工程化應(yīng)用，如圖1所示，該方法具體實施方式如下：

步驟一，目標(biāo)候選區(qū)提?。?/p>

獲取sar圖像，sar為合成孔徑雷達，設(shè)所述sar圖像為i，求出所述sar圖像的均值，將所述sar圖像與所述sar圖像均值之差的絕對值作為成像區(qū)域的顯著特征，即根據(jù)像素相對于整幅圖像的灰度特征差異，將圖像與圖像均值之差的絕對值作為顯著特征，定義該絕對值對應(yīng)的圖像為i′，設(shè)定像素點灰度閾值t，根據(jù)閾值t篩選并提取符合條件的候選區(qū)域，并將該候選區(qū)域轉(zhuǎn)化為二值圖像ibw。

步驟二，形態(tài)學(xué)處理：

為避免二值圖像ibw中缺少目標(biāo)細(xì)節(jié)，通過公式(1)對二值圖像ibw進行形態(tài)學(xué)處理得到優(yōu)化后的二值圖像i″，

其中b1和b2均為目標(biāo)的結(jié)構(gòu)元素，b1的尺寸大于b2，這樣處理可以在有效包含目標(biāo)細(xì)節(jié)的同時保持目標(biāo)形狀，對i″進行形態(tài)學(xué)重構(gòu)得到重構(gòu)后的二值圖像ibw′，用于防止目標(biāo)內(nèi)部存在孔洞。

步驟三，根據(jù)ibw′確定圖像i中的各像素點的滑窗的尺寸，其具體確定方式為：

若待檢測像素點在ibw′圖像中對應(yīng)的像素值為0，則設(shè)定該像素點的滑窗尺寸為l*l，本實施例中優(yōu)選的是，l＝3，若待檢測像素點在ibw′圖像中對應(yīng)的像素值為1，則以單像素點尺寸為單位逐步增大滑窗的尺寸，計算并記錄該待檢測像素點對應(yīng)的不同尺寸滑窗的平均值，根據(jù)該平均值變化情況確定該待檢測像素點對應(yīng)的背景窗的尺寸，

其中該待檢測像素點對應(yīng)的背景窗的尺寸的具體確定方式為：當(dāng)平均值變化至小于待檢測像素灰度值的m倍之前的滑窗尺寸作為檢測窗尺寸，或當(dāng)平均值變化至大于待檢測像素灰度值的n倍之前的滑窗尺寸作為檢測窗尺寸，其中m的范圍為0.7～1，n的范圍為2～2.5，本實施例中優(yōu)選的是，m＝0.85，n＝2.2。

步驟四，通過雙參數(shù)恒虛警率算法對圖像i進行人造目標(biāo)檢測，得到目標(biāo)檢測結(jié)果，具體人造目標(biāo)檢測方式為：

通過公式(2)求出檢測統(tǒng)計量d，

其中it為待測像素的灰度值，μc、σc分別為估計的雜波均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差，本實施例中優(yōu)選的是，雜波均值μc通過公式得出，標(biāo)準(zhǔn)偏差σc通過公式得出，其中為背景窗口的第i個像素，nc為背景窗中去除背景雜波后的像素總數(shù)；

剔除圖像i中各像素點對應(yīng)背景中的干擾目標(biāo)，干擾目標(biāo)為在ibw′圖像中對應(yīng)的像素值為1的像素點；

設(shè)定恒虛警檢測規(guī)則為：當(dāng)檢測統(tǒng)計量d大于等于檢測閾值scfar時，判定檢測單元存在信號，當(dāng)檢測統(tǒng)計量d小于檢測閾值scfar時，判定檢測單元不存在信號，檢測閾值scfar與虛警概率pfa的關(guān)系式為：

其中g(shù)和b均為常量；

通過上述恒虛警檢測規(guī)則得到圖像i的目標(biāo)檢測結(jié)果二值圖。

本發(fā)明創(chuàng)造可應(yīng)用于sar雷達，提高sar雷達對目標(biāo)的監(jiān)視、識別、定位和描述能力等能力，若結(jié)合圖像識別技術(shù)與紅外技術(shù)，可實現(xiàn)精確命中目標(biāo)的效能。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施方式，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護范圍應(yīng)以所述權(quán)利要求的保護范圍為準(zhǔn)。