CN102200575B - 一种基于恒虚警率的影像舰船检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于恒虚警率的遥感影像舰船检测方法，属于雷达遥感影像目标检测领域。其步骤为：ENVISATASAR影像数据读取与格式转换，设定目标窗口、保护窗口与背景窗口三个检测窗口，在影像数据数组上滑动检测窗口，计算窗口均值与标准偏差，设定虚警率检测控制系数，按照舰船目标检测准则生成舰船目标-背景二值影像，遍历舰船目标-背景二值影像，生成矢量点状舰船目标。本发明解决了ENVISATASAR遥感影像舰船检测时滑动窗口与虚警率检测控制系数的设置问题，提出了矢量点状舰船目标的生成方法。应用本发明能够从ENVISATASAR影像中提取矢量点状舰船目标，服务于海洋环境与安全监测分析。

Description

一种基于恒虚警率的影像舰船检测方法

技术领域

本发明涉及一种雷达影像舰船检测方法，特别是涉及一种基于恒虚警率的遥感影像舰船检测方法。

背景技术

舰船目标检测可用于特定海域的水运交通、遇难船只救助、非法捕鱼、非法走私、舰船非法倾倒油污等的监测和管理，在管理海运交通、提高海防预警能力、维护海洋权益等方面具有重要意义，是海洋环境与安全监测的重要内容。随着遥感技术手段在海洋观测中的广泛应用，通过遥感影像进行海上舰船目标的检测已成为可能，但光学遥感影像在海洋应用中受限于多变的海洋天气，难以实现宏观、长期、连续、动态的海洋观测。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)具有观测范围广、观测周期短、数据时效强、空间分辨率高、全天候和全天时等优点，因而近年来被广泛应用于包括舰船在内的海洋目标检测研究中。世界各国研究学者对于利用SAR影像进行舰船目标检测都十分重视，开展了多项关于SAR舰船检测的研究项目，美国、加拿大、挪威、英国和我国都开展了SAR影像舰船目标及其尾迹研究的实地实验研究；各国还开发了多个针对SAR影像的舰船目标检测系统，例如加拿大的OMW系统、欧洲联合中心的SUMO系统、法国Boost-Technologies公司的SARTool系统，以及我国的ShipServeillance系统等。舰船目标检测系统大都根据舰船SAR影像上呈现为典型的亮目标，通过各类舰船目标检测方法实现舰船提取。，基于雷达信号的恒虚警率(Constant False Alarm Rate，CFAR)的舰船检测方法是目前应用最为广泛的一种方法，在其基础上衍生的双参数CFAR方法、单元平均CFAR方法的应用集中于空间分辨率较低的SAR影像，K-分布CFAR方法则主要用于高空间分辨率RADARSAT影像的舰船检测，KSW双阈值图像分割方法同样适应于高分辨率SAR影像，而多极化检测方法只能应用于具有多极化通道观测的SAR影像。ENVISAT卫星是欧空局的对地观测卫星系列之一，于2002年3月1日发射升空，在ENVISAT-1卫星上载有多个传感器，分别对陆地、海洋、大气进行观测，其中最主要的是名为ASAR(Advanced SyntheticAperture Radar)的合成孔径雷达传感器，作为一种先进的合成孔径雷达传感器，ASAR在继承SAR优势的基础上，在雷达数据获取的覆盖范围、入射角范围、极化方式和操作模式等方面还具有其独特之处，在海洋目标检测领域具有广阔的应用前景。但目前绝大多数SAR影像舰船检测方法，均是针对较早发射的ERS-1/2、RADARSAT-1卫星的SAR传感器，不能直接使用面向SAR影像的舰船检测方法从ENVISAT ASAR数据中提取舰船。可查的面向ENVISAT ASAR影像的舰船检测方法仅有法国Boost-Technologies公司SARTool系统的舰船检测功能，但该功能的实现方法并未公开，且难以实现大批量影像的舰船检测，识别结果难以导出用于后续分析。Boost-Technologies公司的Guillaume H ajduch在2006年SEASAR，Advances in SAR Oceanography fromENVISAT and ERS Missions会议中撰文“Ship Detection on ENVISAT ASAR Data：Results，Limitations and Perspectives”，提出了从ENVISATASAR影像中检测舰船的技术框架，并给出了舰船检测结果的示例，但文章并未对ENVISATASAR影像舰船检测的具体方法进行阐述。此外，现有的舰船目标检测方法获取的检测结果为舰船目标-背景二值影像，不能在空间数据库中对其进行有效管理，不能直接对其进行空间查询、分析等操作，很难直接应用于海洋环境与安全监测分析。

发明内容

1.发明要解决的技术问题

本发明的目的是提供一种基于恒虚警率的影像舰船检测方法，生成矢量点状舰船目标，解决现有公开的雷达影像舰船检测方法不能提取ENVISAT ASAR影像舰船目标，以及舰船检测结果为舰船目标-背景二值影像，难以直接应用于海洋环境与安全监测分析的问题。

2.本发明的技术方案如下：

一种基于恒虚警率的影像舰船检测方法，步骤如下：

步骤1：通过卫星遥感地面接收站获取ENVISAT ASAR Level 1B级影像数据，读取ENVISAT ASAR影像，进行从原始数据格式.N1向带有空间参考的JPG数据格式的转换；

步骤2：读取格式转换后的ENVISAT ASAR影像数据至一维16位整型数组，作为检测窗口滑动检测的对象；

步骤3：设定基于恒虚警率的ENVISAT ASAR影像舰船检测窗口，共设定三个滑动窗口：目标窗口T，保护窗口P，背景窗口B，大小分别为3×3，5×5，7×7个影像单元点；

步骤4：滑动检测窗口，以待检测影像单元点为中心，计算目标窗口均值μ_t，背景窗口的均值μ_b，背景窗口的标准偏差σ_b；

步骤5：设定虚警率检测控制系数t＝50，舰船目标检测准则μ_t＞μ_b+σ_bt，满足该准则的待检测影像单元点判定为舰船目标，否则判定为影像背景，完成遍历后生成舰船目标-背景二值影像，其中舰船目标值为1，影像背景值为0；

步骤6：遍历舰船目标-背景二值影像，生成矢量点状舰船目标文件。

上述步骤1读取ENVISAT ASAR影像的方法如下：利用ENVI IDL读取ENVISAT ASAR原始数据格式^＊.N1数据，通过ENVI_ENVISAT_GEOREF_DOIT方法进行数据格式转换，生成带输入ENVISAT ASAR影像空间参考的JPG格式数据；

上述步骤2读取JPG格式的ENVISATASAR影像数据的方法如下：利用GDAL构建影像数据为Dataset数据集，利用Dataset的Read方法读取影像数据灰度数据至一维16位整型数组W，数组第i^＊columnNumber+j个位置的值对应影像数据第i行，第j列影像单元点的灰度值，i的取值范围为0至rowNumber-1，j的取值范围为0至columnNumber-1，其中columnNumber为影像的列数，rowNumber为影像的行数；

上述步骤4计算窗口均值μ与标准偏差σ的方法如下：在计算背景窗口均值μ_b和标准偏差σ_b时，位于保护窗口内的影像单元不参与运算，仅通过位于背景窗口中，同时位于保护窗口外的影像单元点进行计算；以待检测影像单元点为中心，遍历指定位置、大小窗口内的影像单元点，按照如下公式计算均值与标准偏差：

$\mathrm{\μ}=\frac{\mathrm{\Σ}{s}_i}{N},$ $\mathrm{\σ}=\sqrt{\frac{1}{N-1}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(s_i-\mathrm{\μ})}^2}$

其中，s_i为位于背景窗口中，同时位于保护窗口外的影像单元点的灰度值，N为位于背景窗口中，同时位于保护窗口外的影像单元点的数量；

上述步骤6生成矢量点状舰船目标文件的方法如下：经过步骤1至步骤5处理生成舰船目标-背景二值影像，舰船目标表现为被背景分隔的、由1个或多个单元点组成的影像对象，其中舰船目标对应的影像灰度值为1，背景对应的影像灰度值为0，生成矢量点状舰船目标文件的具体流程如下：

(1)构建与影像等大的标记数组sign，初始值均设为0；

(2)遍历舰船目标-背景二值影像，对于遍历到的待检测影像单元点，若其对应位置标记数组sign值为0，舰船目标-背景二值影像值为1，并且其八邻域单元点标记值sign均为0，则将该待检测影像单元点作为检测到舰船的位置，同时更新其八邻域单元点的标记值sign为1；单元点(i，j)的八邻域点为(i-1，j)，(i+1，j)，(i，j-1)，(i，j+1)，(i-1，j-1)，(i-1，j+1)，(i+1，j-1)，(i+1，j+1)。遍历完成后，每个舰船目标均以其第一个被遍历的影像单元点表示；

(3)获取表征每个舰船目标的影像单元点的行列位置(i，j)，以行数i作为点的Y坐标，以列数j作为点的X坐标，读取完毕后通过OGR程序集读取舰船目标点位信息并构造矢量点状对象，作为提取的矢量点状舰船目标，利用OGR程序集的Datasource.CreateDataSource()方法生成Shapefile格式矢量点状舰船目标数据文件。

3.有益效果

本发明公开了一种基于恒虚警率的影像舰船检测方法，实现了矢量点状舰船目标的生成方法。具体有益效果如下：

第一，提出了利用CFAR进行ENVISAT ASAR影像舰船提取滑动窗口与虚警率检测控制系数的设置方法。CFAR目标窗口、保护窗口及背景窗口的设置会对舰船提取结果产生重要影响，本发明根据ENVISAT ASAR影像中舰船目标的特征，提出了三个窗口大小的设置。虚警率表示背景被错误的检测为舰船目标的概率，虚警率检测控制系数的设置会显著影响虚警率，从而影响舰船目标提取结果，本发明提出了虚警率检测控制系数的设置。

第二，提出了从舰船目标-背景二值影像生成矢量点状舰船目标的方法。应用恒虚警率或其它方法从雷达影像中提取海上舰船目标，生成的是舰船目标-背景二值影像，不能直接将检测结果应用于海洋环境与安全监测分析。本发明提出了由舰船目标-背景二值影像向矢量点状舰船目标的转换方法，最终生成的矢量点状舰船目标可直接集成到舰船目标检测系统，便于根据舰船目标进行海洋环境与安全的监测分析。

综上，本发明提出了基于恒虚警率的影像舰船目标检测方法，解决了滑动窗口与虚警率检测控制系数的设置问题，提出了矢量点状舰船目标的生成方法。应用本发明能够从ENVISATASAR影像中提取矢量点状舰船目标，发明公布的方法能够集成至舰船目标检测系统，服务于海洋环境与安全监测相关分析。

附图说明

附图1为ENVISAT海上研究区影像；

附图2为CFAR舰船目标检测窗口(T目标窗口，P保护窗口，B背景窗口)；

附图3为舰船目标-背景二值影像与区域放大图；

附图4矢量点状舰船提取结果。

具体实施方式

下面结合附图进一步说明本发明

实施例1

步骤1：ENVISAT ASAR影像获取与数据格式转换。由香港中文大学卫星遥感地面接收站2006年6月1日获取的名为ASA_WSM_1PNCUH20060601_022221_000000422048_00132_22230_0151.N1的ENVISAT ASAR WSM(WideSwath Mode)宽幅成像模式影像，通过ENVI IDL软件提供的ENVI_ENVISAT_GEOREF_DOIT方法读取ENVISAT ASAR^＊.N1格式影像数据，进行影像数据几何校正，并将其转换为JPG图像文件格式。利用ERDAS IMAGE软件Subset影像裁剪功能裁剪出大小为1654行，1181列的研究区影像(附图1)；

步骤2：ENVISAT ASAR影像数据读取。利用GDAL/OGR的GDAL.Open方法打开研究区影像JPG格式数据集Dataset，利用Dataset的Read方法按行依次读取影像数据灰度数据至一维数组W，数组W的长度为1654×1181，数据类型为16位整型数组，数组第i^＊columnNumber+j个位置的值对应影像数据第i行，第j列影像单元点的灰度值，i的取值范围为0至rowNumber-1，j的取值范围为0至columnNumber-1，其中columnNumber为影像的列数，在本实例中为1181，rowNumber为影像的行数，在本实例中为1654；

步骤3：设定基于恒虚警率的ENVISAT ASAR影像舰船检测算法对应的检测窗口。设定目标窗口T，保护窗口P，背景窗口B，目标窗口是待检测舰船目标所在窗口，根据ENVISATASAR影像中海上舰船目标的特征，设定目标窗口大小为3×3，保护窗口是确保目标的像素没有被包含在背景窗口中，同样根据ENVISAT ASAR影像中舰船目标的大小特征，设定背景窗口大小为5×5，即舰船目标在影像上不会表现为超过该窗口大小的特征，背景窗口代表的是背景统计信息，用于在一定大小的范围内对ENVISATASAR影像舰船目标与影像背景信息进行区分，应保证在该范围内舰船目标与影像背景特征有显著区分，据此设定背景窗口大小为7×7(附图2)；

步骤4：滑动检测窗口，计算窗口均值与标准偏差。同时滑动目标窗口T，保护窗口P，背景窗口B，计算以待检测影像单元点为中心，3×3大小的目标窗口的均值μ_t，7×7大小的背景窗口的均值μ_b和标准偏差σ_b，在计算背景窗口均值μ_b和标准偏差σ_b时，位于保护窗口内的影像单元不参与运算，即仅通过位于背景窗口中，同时位于保护窗口外的影像单元点进行计算，均值与标准偏差的计算公式为：

$\mathrm{\μ}=\frac{\mathrm{\Σ}{s}_i}{N},$ $\mathrm{\σ}=\sqrt{\frac{1}{N-1}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(s_i-\mathrm{\μ})}^2}$

其中，s_i为位于背景窗口中，同时位于保护窗口外的影像单元点的灰度值，N为位于背景窗口中，同时位于保护窗口外的影像单元点的数量。均值反映了背景窗口中除去舰船目标的背景单元点灰度的平均特征，标准方差则反映了这些单元点灰度值的偏离程度。

步骤5：设定舰船目标检测准则，获取舰船目标-背景二值影像。根据ENVISATASAR影像中舰船目标的特征，设定恒虚警率检测控制系数t＝50，设定舰船目标检测准则为μ_t＞μ_b+σ_bt，满足该准则的待检测影像单元点，即窗口中心位置影像单元，判定为舰船目标，否则判定为影像背景。滑动窗口，完成遍历后生成舰船目标-背景二值影像，舰船目标在二值影像中值为1，影像背景在二值影像中值为0，本实例舰船目标-背景二值影像1953374个影像单元点中，共有405个单元点判定为舰船目标单元点，每个舰船目标均由1个或多个彼此相连的影像单元点组成(附图3)；

步骤6：遍历舰船目标-背景二值影像，构造标记数组与提取规则，提取矢量点状舰船目标。构建长度为1654×1181的一维标记数组sign，初始值均设为0；遍历舰船目标-背景二值影像，对于遍历到的待检测影像单元点，若其对应位置sign数组标记值为0、舰船目标-背景二值影像值为1，并且其八邻域影像单元点对应标记值sign均为0，则该待检测影像单元点为检测到舰船的位置，记录其位置(i，j)，同时更新其八邻域单元点的标记值sign为1，单元点(i，j)的八邻域点为(i-1，j)，(i+1，j)，(i，j-1)，(i，j+1)，(i-1，j-1)，(i-1，j+1)，(i+1，j-1)，(i+1，j+1)，其中i为单元点在影像中的行号，j为单元点在影像中的列号。遍历完成后，每个舰船目标均以其第一个被遍历的影像单元点表示。读取表征每个舰船目标的影像单元点的行列位置(i，j)，以行数i作为点的Y坐标，以列数j作为点的X坐标，利用点位信息构造矢量点状对象，在本实例中共构造23个点状舰船目标，利用OGR程序集的Datasource.CreateDataSource()方法生成Shapefile格式矢量点状数据文件，存储检测得到的23个点状舰船目标(附图4)。将提取结果与步骤1中的研究区影像进行对比分析可知，本方法正确提取了影像中的所有舰船目标，无错误提取或遗漏的情况，提取方法具有很高的精度。

Claims (4)

1.一种基于恒虚警率的影像舰船检测方法，包括以下步骤：

步骤1：通过卫星遥感地面接收站获取ENVISAT ASAR Level1B级影像数据，读取ENVISAT ASAR影像，进行从原始数据格式*.N1向带有空间参考的JPG数据格式的转换；

步骤2：读取转换格式后的ENVISAT ASAR影像数据至一维16位整型数组W，作为检测窗口滑动检测的对象；

步骤3：设定基于恒虚警率的ENVISAT ASAR影像舰船检测窗口，共设定三个滑动窗口：目标窗口T，保护窗口P，背景窗口B，大小分别为3×3，5×5，7×7个影像单元点；

步骤4：滑动检测窗口，以待检测影像单元点为中心，计算目标窗口T均值μ_t，背景窗口B的均值μ_b，背景窗口B的标准偏差σ_b；

步骤5：设定虚警率检测控制系数t=50，舰船目标检测准则μ_t＞μ_b+σ_bt，满足该准则的待检测影像单元点判定为舰船目标，否则判定为影像背景，完成遍历后生成舰船目标-影像背景二值影像，其中舰船目标的影像灰度值为1，影像背景的影像灰度值为0；

步骤6：经过步骤1至步骤5处理生成舰船目标-影像背景二值影像，舰船目标表现为被影像背景分隔的、由1个或多个单元点组成的影像对象，其中舰船目标对应的影像灰度值为1，影像背景对应的影像灰度值为0，生成矢量点状舰船目标文件的具体流程如下：

（1）构建与ENVISAT ASAR影像等大的标记数组sign，初始值均设为0；

（2）遍历舰船目标-影像背景二值影像，对于遍历到的待检测影像单元点，若其对应位置标记数组sign值为0，舰船目标-影像背景二值影像值为1，并且其八邻域单元点标记数组sign值均为0，则将该待检测影像单元点作为检测到舰船的位置，同时更新其八邻域单元点的标记数组sign值为1，单元点（i,j）的八邻域点为（i-1,j），（i+1,j），（i,j-1），（i,j+1），（i-1,j-1），（i-1,j+1），（i+1,j-1），（i+1,j+1），遍历完成后，每个舰船目标均以其第一个被遍历的影像单元点表示；

（3）获取表征每个舰船目标的影像单元点的行列位置（i,j），以行数i作为点的Y坐标，以列数j作为点的X坐标，通过OGR程序集读取舰船目标的影像单元点的行列位置（i,j）并构造矢量点状对象，作为提取的矢量点状舰船目标，利用OGR程序集的Datasource.CreateDataSource()方法生成Shapefile格式矢量点状舰船目标数据文件。

2.根据权利要求1所述的基于恒虚警率的影像舰船检测方法，其特征在于步骤1读取ENVISAT ASAR影像数据，进行数据格式转换的具体实现过程为：利用ENVI IDL读取ENVISAT ASAR原始数据格式*.N1数据，通过ENVI_ENVISAT_GEOREF_DOIT方法进行数据格式转换，生成带输入ENVISATASAR影像空间参考的JPG格式数据。

3.根据权利要求1所述的基于恒虚警率的影像舰船检测方法，其特征在于步骤2读取JPG格式ENVISAT ASAR影像数据的具体实现过程为：利用GDAL构建影像数据为Dataset数据集，利用Dataset数据集的Read方法读取影像数据灰度数据至一维16位整型数组W，数组第i*columnNumber+j个位置的值对应影像数据第i行，第j列影像单元点的灰度值，i的取值范围为0至rowNumber-1，j的取值范围为0至columnNumber-1，其中columnNumber为影像的列数，rowNumber为影像的行数。

4.根据权利要求1所述的基于恒虚警率的影像舰船检测方法，其特征在于步骤4计算窗口均值与标准偏差的具体实现过程为：在计算背景窗口B均值μ_b和标准偏差σ_b时，位于保护窗口P内的影像单元不参与运算，即仅通过位于背景窗口B中，同时位于保护窗口P外的影像单元点进行计算；以待检测影像单元点为中心，遍历指定位置、大小窗口内的影像单元点，按照如下公式计算均值与标准偏差：

${\mathrm{\μ}}_b=\frac{\mathrm{\Σ}{s}_i}{N},{\mathrm{\σ}}_b=\sqrt{\frac{1}{N-1}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{(s_i-{\mathrm{\μ}}_b)}^2}$

其中，s_i为位于背景窗口B中，同时位于保护窗口P外的影像单元点的灰度值，N为位于背景窗口B中，同时位于保护窗口P外的影像单元点的数量。

Images