CN105242269B - 基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船只目标检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船只目标检测方法。该方法运用HV和VH极化通道间方位向模糊噪声相互共轭的散射特性，基于二维卷积函数2D‑CF对体散射和螺旋体散射进行相干，不仅避免了由方位向模糊噪声引起的检测虚警，而且提高了海船对比度，大幅度减少了弱小船只目标的漏检，进而显著提高了船只目标的检测精度。

Description

基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船只目 标检测方法

技术领域

本发明属于遥感影像的SAR(Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达)图像处理领域，特别涉及一种基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船只目标检测方法。

背景技术

我国领海广阔，海洋资源丰富，海面船只目标检测是海洋监测的关键技术之一，对监视海运交通、非法捕鱼、监测船只非法倾倒油污、维护海洋权益以及提高海防预警能力等方面具有重要意义。

SAR作为一种工作在微波波段的主动式遥感传感器，相对于光学遥感，具有全天时全天候的对地观测能力，而且还对硬目标非常敏感。这就使得SAR遥感技术在海面船只目标检测中的应用研究得到了各个海洋大国的广泛关注和学术界的日益重视。

在SAR成像时，一般情况下海面的后向散射较弱，因此在影像上通常表现为暗背景；而海面船只目标具有强散射性，在暗背景下往往表现为亮点目标。但是，在某些情况下，由于发射脉冲的重复频率(Pulse Repetition Frequency,PRF)过低，使得回波信号的多普勒频谱欠采样，导致SAR影像上存在着方位向模糊噪声，尤其是短波长的SAR影像(如X波段、C波段)。当方位向模糊噪声严重时，后向散射强度相对较低的海杂波在雷达影像上也通常表现为亮度较大的点(虚假目标)，往往会被误判为船只目标，从而导致检测错误，即虚警。

2006年，Liu等人结合模拟数据和CV-580机载全极化数据研究，发现方位向模糊噪声不满足互易性，提出利用|HV-VH|算子区分运动目标和方位向模糊，并将其推广到海面船只目标检测。2013年，Velotto等人使用TerraSAR-X全极化数据，基于HV和VH极化通道间方位向模糊相互共轭的特性，利用极化通道HV和VH的组合，提出了抑制方位向模糊的方法，并基于广义K分布CFAR检测算法得到了较好的检测精度。上述方法的应用前提是存在极化散射矩阵S₂(HH/HV/VH/VV)。但是，由于SAR固有的相干成像机理，获取的影像上通常存在较为严重的相干斑噪声。故在数据应用处理过程中，通常要进行相干斑噪声抑制。这就导致处理结果中经常以全极化SAR数据的后向散射矩阵S₂的二阶统计量——协方差矩阵C或相干矩阵T等形式存在，而无法获得HV和VH影像，进而限制了上述区分方位向模糊噪声检测方法的进一步推广。2008年，Wang等基于Cloude目标分解法，分析了全极化SAR数据船只目标及其方位向模糊噪声、海杂波的极化散射特性，并提出了一种基于极化散射特征的船只目标检测方法，即利用第三特征值λ₃来区分船只目标及其方位向模糊噪声。但是，该算法未考虑当方位向模糊与其周围其它弱小船只目标具有相近的第三特征值λ₃时同样会出现检测虚警或目标漏检的情况。

发明内容

本发明提供了一种基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船只目标检测方法。该方法运用HV和VH极化通道间方位向模糊噪声相互共轭的散射特性，基于二维卷积函数2D-CF对体散射和螺旋体散射进行相干，不仅避免了由方位向模糊噪声引起的检测虚警，而且提高了海船对比度，大幅度减少了弱小船只目标的漏检，进而显著提高了船只目标的检测精度。

本发明所述的基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船只目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤10：对全极化SAR数据进行Yamaguchi四分成分解，获得奇次散射、偶次散射、体散射和螺旋体散射成分；

步骤20：设置滑窗大小M×N，基于二维卷积函数2D-CF(Two DimensionsConvolution Function)对所述体散射和螺旋体散射成分进行相干，获得所述体散射和螺旋体散射成分的相干影像；

步骤30：统计所述相干影像的累积分布函数；

步骤40：设定恒虚警率P_fa，结合相干影像的累积分布函数，计算检测阈值ε；

步骤50：遍历相干影像，判断相干影像的各像素值是否大于检测阈值ε，输出检测结果的二值图；若像素值大于ε，则为船只目标，该像素在二值图中赋值为1；若像素值不大于ε，则为海杂波，该像素在二值图中赋值为0。

优选的是，步骤10中获得的螺旋体散射功率f_hlx和体散射功率f_vol：

上式中，｜·｜表示取绝对值；Im(·)表示取复数的虚部；上标*表示复数共轭；S_HH、S_HV、S_VH和S_VV分别为全极化雷达测得的HH、HV、VH和VV极化通道复数数据。

优选的是，在步骤20中，设置滑窗大小M×N，基于二维卷积函数2D-CF计算体散射和螺旋体散射成分的二维卷积；所述的二维卷积函数2D-CF(Two Dimensions ConvolutionFunction)定义为

式中，x、y分别为二维卷积结果的行列号，0≤x<2M-1，0≤y<2N-1；f_vol和f_hlx分别表示体散射功率影像和螺旋体散射功率影像，m、n表示体散射功率影像的行列号；表示二维卷积操作符；

并且，基于体散射和螺旋体散射成分的二维卷积计算二者的相干影像R_c：

优选的是，在步骤30中，统计所述相干影像的累积分布函数具体包括：假定相干影像共有M个像素{x₁,x₂,…,x_M}，且各像素按升序排列(即x₁≤x₂≤…≤x_M)，那么，某像素x_k的累积分布函数F(x_k)，k＝1，2，…，M，可根据下述公式进行计算：

式中，Num(·)表示统计元素个数。

优选的是，在步骤40中，利用设定的恒虚警率P_fa并结合相干影像的累积分布函数F(·)，采用下述公式计算检测阈值ε：

与现有技术相比，本发明所述的方法运用HV和VH极化通道间方位向模糊相互共轭的散射特性，基于二维卷积函数2D-CF对体散射和螺旋体散射进行相干，不仅避免了由方位向模糊噪声引起的检测虚警，而且提高了海船对比度，大幅度减少了弱小船只目标的漏检，进而显著提高了船只目标的检测精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明所述的基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船只目标检测方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细的描述。

图1为本发明所述的基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船只目标检测方法的流程图。本发明的基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船只目标检测方法，利用Yamaguchi分解法对全极化SAR数据进行极化目标分解，获得奇次散射、偶次散射、体散射和螺旋体散射成分；运用HV和VH极化通道间的方位向模糊相互共轭的散射特性，利用二维卷积函数2D-CF对体散射和螺旋体散射成分进行相干；并利用CFAR的检测原理进行海面船只目标检测。该方法不仅避免了由方位向模糊噪声引起的检测虚警；而且基于2D-CF提高了海船对比度，大幅度减少了弱小船只目标的漏检，显著提高了船只目标的检测精度。

具体来说，本方法包括以下步骤：

步骤10：采用公式一对全极化SAR数据的协方差矩阵C或相干矩阵T进行Yamaguchi四分成分解，获得奇次散射(surface scattering)、偶次散射(double-bouncescattering)、体散射(volume scattering)和螺旋体散射(helix scattering)成分：

式中，f_surf、f_dbl、f_vol和f_hlx分别表示待求的奇次散射、偶次散射、体散射和螺旋体散射的功率值；协方差矩阵C_surf、C_dbl、C_vol和C_hlx分别为已知的奇次散射、偶次散射、体散射和螺旋体散射的散射模型，其对应的相干矩阵分别为T_surf、T_dbl、T_vol和T_hlx，具体见表一。

表一Yamaguchi四分成分解散射模型

表中的α、β为Yamaguchi分解过程中的待求参数；符号j表示复数的虚部；上标*表示复数共轭。

公式一代入已知数据后并展开，可求得螺旋体散射功率f_hlx和体散射功率f_vol，分别见公式二和公式三；

上式中，|·|表示取绝对值；Im(·)表示取复数的虚部；上标*表示复数共轭；S_HH、S_HV、S_VH和S_VV分别为全极化雷达测得的HH、HV、VH和VV极化通道复数数据。对于单基站雷达，雷达观测目标满足互易性条件，也就是测得的复数数据S_HV和S_VH的振幅和相位理论上相等。为了满足这个条件，在数据处理过程中，通常采用公式四重新计算复数数据S_HV和S_VH，

S_HV＝S_VH＝1/2(S_HV+S_VH) 公式四

另外，关于方位向模糊噪声的特性，已有文献已证明全极化雷达测得的S_HV和S_VH复数数据上的方位向模糊噪声的取值成复数共轭关系，如S_HV＝a+bi，那么，S_VH＝a-bi。根据该特性和公式四，可计算得到方位向模糊噪声的S_HV为实数a，也就是其虚部为0。那么，根据公式二，可知方位向模糊噪声的螺旋体散射功率f_hlx＝0。而雷达观测目标满足互易性，根据公式四计算得到的S_HV仍为复数，那么雷达目标的螺旋体散射功率f_hlx>0。同样地，由公式三可知，通常情况下，雷达观测目标的螺旋体散射强度大于方位向模糊噪声。因此，利用体散射和螺旋体散射有利于区分雷达观测目标(此处为“船只目标”)和方位向模糊噪声。

但是，受雷达入射角度、船只目标大小和结构等因素的影响，小船在雷达影像上的后向散射强度较弱，其体散射强度和方位向模糊噪声的相近。另外，当雷达视线与船只的船舱等结构成垂直关系时，该部位的螺旋体散射同样也为0。这就影响了船只目标与方位向模糊噪声的进一步区分。在数字图像处理领域，二维卷积函数2D-CF(Two DimensionsConvolution Function)常被应用于目标特征增强和滤波。因此，为了增强船只目标，提高船海对比度，进一步区分船只目标和方位向模糊噪声，在下一步骤中引入二维卷积函数2D-CF对体散射和螺旋体散射进行相干处理。

步骤20：设置滑窗大小M×N，基于二维卷积函数2D-CF(见公式五)，对所述体散射和螺旋体散射成分进行二维卷积计算，并采用公式六计算获得二者的相干影像R_c；

式中，x、y分别为二维卷积结果的行列号，0≤x<2M-1，0≤y<2N-1；表示二维卷积操作符，m、n表示体散射功率影像的行列号；

步骤30：统计相干影像的累积分布函数；假定相干影像共有M个像素{x₁,x₂,…,x_M}，且各像素按升序排列(即x₁≤x₂≤…≤x_M)，那么，相干影像中某像素x_k的累积分布函数F(x_k)，k＝1，2，…，M，可根据公式七进行估算，

式中，Num(·)表示统计元素个数。

步骤40：设定恒虚警率P_fa，结合相干影像的累积分布函数F(·)，采用公式八计算检测阈值ε；

所述恒虚警率属于雷达信号领域的概念，是人为设定的常数，其含义是：在雷达信号检测中，当外界干扰强度变化时，雷达能自动调整其灵敏度，使雷达的虚警(虚警即检测错误)概率保持不变。

步骤50：遍历相干影像，判断各像素值是否大于检测阈值ε，输出检测结果二值图；也就是，若像素值大于ε，则为船只目标，该像素在二值图中赋值为1；若像素值不大于ε，则为海杂波，该像素在二值图中赋值为0。

与现有技术相比，本发明所述的方法运用HV和VH极化通道间方位向模糊相互共轭的散射特性，基于二维卷积函数2D-CF对体散射和螺旋体散射进行相干，不仅避免了由方位向模糊噪声引起的检测虚警，而且提高了海船对比度，大幅度减少了弱小船只目标的漏检，进而显著提高了船只目标的检测精度。

应当理解的是，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不足以限制本发明的技术方案，对本领域普通技术人员来说，在本发明的精神和原则之内，可以根据上述说明加以增减、替换、变换或改进，而所有这些增减、替换、变换或改进后的技术方案，都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船只目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤10：对全极化SAR数据进行Yamaguchi四分成分解，获得奇次散射、偶次散射、体散射和螺旋体散射成分；

步骤20：设置滑窗大小M×N，基于二维卷积函数2D-CF(Two Dimensions ConvolutionFunction)对所述体散射和螺旋体散射成分进行相干，获得所述体散射和螺旋体散射成分的相干影像；

步骤30：统计所述相干影像的累积分布函数；

步骤40：设定恒虚警率P_fa，结合相干影像的累积分布函数，计算检测阈值ε；

步骤50：遍历相干影像，判断相干影像的各像素值是否大于检测阈值ε，输出检测结果的二值图；若像素值大于ε，则为船只目标，该像素在二值图中赋值为1；若像素值不大于ε，则为海杂波，该像素在二值图中赋值为0。

2.根据权利要求1所述的基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船只目标检测方法，其特征在于，步骤10中获得的螺旋体散射功率f_hlx和体散射功率f_vol：

$f_{hlx}=2|\mathrm{Im}<S_{HV}^{*}(S_{HH}-S_{VV})>|;$

$f_{vol}=\left\{\begin{array}{ccc}\frac{15}{2}<|S_{HV}{|}^2>-\frac{15}{8}{f}_{hlx}& if& 10\log \left(|S_{VV}{|}^2/|S_{HH}{|}^2\right)<-2dB\\ 8<|S_{HV}{|}^2>-2f_{hlx}& if& \left|10\log \left(|S_{VV}{|}^2/|S_{HH}{|}^2\right)\right|\&le;2dB\\ \frac{15}{2}<|S_{HV}{|}^2>-\frac{15}{8}{f}_{hlx}& if& 10\log \left(|S_{VV}{|}^2/|S_{HH}{|}^2\right)>2dB\end{array}\right.;$

上式中，|·|表示取绝对值；Im(·)表示取复数的虚部；上标*表示复数共轭；S_HH、S_HV、S_VH和S_VV分别为全极化雷达测得的HH、HV、VH和VV极化通道复数数据。

3.根据权利要求2所述的基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船只目标检测方法，其特征在于，在步骤20中，设置滑窗大小M×N，基于二维卷积函数2D-CF计算体散射和螺旋体散射成分的二维卷积；所述的二维卷积函数2D-CF(Two DimensionsConvolution Function)定义为

$F(x,y)=f_{vol}\&CircleTimes;f_{hlx}=\underset{m=0}{\overset{M-1}{\&Sigma;}}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\&Sigma;}}{f}_{vol}(m,n)f_{hlx}(x-m,y-n)$

式中，x、y分别为二维卷积结果的行列号，0≤x<2M-1，0≤y<2N-1；f_vol和f_hlx分别表示体散射功率影像和螺旋体散射功率影像，m、n表示体散射功率影像的行列号；表示二维卷积操作符；

并且，基于体散射和螺旋体散射成分的二维卷积计算二者的相干影像R_c：

$R_c(x,y)=\underset{x=0}{\overset{2M-1}{\&Sigma;}}\underset{y=0}{\overset{2N-1}{\&Sigma;}}F(x,y)/\left(\right(2M-1\left)\right(2N-1\left)\right).$

4.根据权利要求3所述的基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船只目标检测方法，其特征在于，在步骤30中，统计所述相干影像的累积分布函数具体包括：假定相干影像共有M个像素{x₁,x₂,…,x_M}，且各像素按升序排列，即x₁≤x₂≤…≤x_M，那么，某像素x_k的累积分布函数F(x_k)，k＝1，2，…，M，可根据下述公式进行计算：

$F\left(x_k\right)=\frac{Num\left(\right\{i|x_i\&le;x_k,i\&Element;\{1,2,...,M\left\}\right\})}{M}$

式中，Num(·)表示统计元素个数。

5.根据权利要求4所述的基于体散射和螺旋体散射相干的去方位模糊噪声海面船只目标检测方法，其特征在于，在步骤40中，利用设定的恒虚警率P_fa并结合相干影像的累积分布函数F(·)，采用下述公式计算检测阈值ε：

$P_{fa}={\&Integral;}_{\mathrm{\&epsiv;}}^{\mathrm{\&infin;}}f\left(x\right)dx=1-F\left(\mathrm{\&epsiv;}\right).$