CN107369163A - 一种基于最佳熵双阈值分割的快速sar图像目标检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种最佳熵双阈值分割的快速SAR图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：输入原始SAR图像；对原始SAR图像进行对比度增强预处理，然后抑制图像的相干斑噪声，得到灰度增强图像；采用中心‑周边算法提取并得到灰度增强图像的中心‑邻域差的图像特征；将灰度增强图像和特征图加权求和得到新图像；采用KSW双阈值对新图像分割，得到最终的二值检测结果。该方法在保证较高检测率的同时，以实现高分辨率SAR图像中目标的快速分离和提取，该方法简单，易于实现。

Description

一种基于最佳熵双阈值分割的快速SAR图像目标检测方法

技术领域

本发明属于图像识别技术领域，涉及一种基于最佳熵双阈值分割的快速SAR图像目标检测方法。

背景技术

SAR系统具备全天候、全天时的成像能力，还有一定的穿透性，已被广泛应用于军事和民用领域。近年来，利用SAR图像对舰船目标进行检测和监视的研究成为SAR图像海洋应用研究的重要方面。

SAR图像舰船目标检测算法的本质是根据目标和杂波散射特性的不同所表现的特征差异来完成目标的检测。基于灰度特征的检测算法能在宽阔的海域中快速准确地检测舰船目标，此类检测器往往是舰船目标检测算法的核心，并被广泛应用于已有的舰船目标检测系统中，此类检测算法可分为简单的阈值分割方法、恒虚警率(CFAR)方法、基于模板的方法、似然比检测方法等。

基于背景统计模型分布的CFAR方法及其改进的算法是一类自适应的检测算法，此类方法在保证恒虚警率的前提下，根据SAR图像的统计信息自适应选择门限，并从复杂的海杂波环境中提取目标，此类方法存在以下不足和缺陷：对海杂波统计模型建模的准确性将会直接影响检测结果；复杂的数学建模不利于工程实现；此类方法主要适用于中低分辨率的SAR图像，对高分辨率SAR图像检测效果不理想；算法需根据先验信息设定目标窗口、保护窗口等参数，且所依据局部滑动窗口的思想使得算法的检测效率很低，实际应用中不具有实时性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于最佳熵双阈值分割的快速SAR图像目标检测方法；在保证较高检测率的同时，以实现高分辨率SAR图像中目标的快速分离和提取，该方法简单，易于实现。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

这种基于最佳熵双阈值分割的快速SAR图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，输入原始SAR图像；

步骤2，对原始SAR图像进行对比度增强预处理，然后抑制图像的相干斑噪声，得到灰度增强图像；

步骤3，采用中心-周边算法提取并得到灰度增强图像的中心-邻域差的图像特征；

步骤4，将灰度增强图像和特征图加权求和得到新图像；

步骤5，采用KSW双阈值对新图像分割，得到最终的二值检测结果。

更进一步的，本发明的特点还在于：

其中步骤2中对原始SAR图像进行对比度增强预处理的过程包括：对原始SAR图像灰度直方图面积的最大和最小部分进行截断，得到最大和最小的两个截断阈值T_low、T_high；将原始SAR图像的原始数据中大于T_high的值使其等于T_high，原始数据小于T_low的值等于T_low。

其中步骤2中经过对比度增强预处理得到的新的图像数据线性映射在0-255灰度范围内。

其中步骤2中采用Lee滤波算法抑制图像的相干斑噪声。

其中步骤3中使用中心-周边算法的具体过程是：对灰度增强图像进行低通滤波并下采样，并得到9个不同空间尺度的图像金字塔，然后通过一组线性的中心-周边运算提取图像特征。

其中步骤5中采用KSW双阈值对新图像分割的具体过程是：统计新图像中各灰度值出现的概率，然后使用阈值将灰度值分为三部分，每部分分别取熵值，三个熵值之和为总熵值，使用总熵值最大的一组三部分熵值进行图像分割。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明所设计的基于中心-周边算子和KSW双阈值分割的检测算法是一种全局阈值分割的方法，与基于局部阈值分割的CFAR等方法相比，简单易实现，且具有检测效率高的优点，更有利于工程应用。引入了中心-周边算法来提取图像中心-邻域差的特征图，中心-周边结构对局部空间的不连续性比较敏感，特别适合检测局部相对周边突出的区域，SAR图像中舰船目标的特点就是相对于周围海域呈现为亮的区域。通过将灰度的邻域信息与最佳熵函数相结合，有效解决了全局最佳熵方法无法解决的局部信息缺失问题。通过结合灰度的亮度信息和邻域空间信息，能够降低强的海杂波和“旁瓣”的影响，舰船目标与背景的对比度得到提高，更有利于目标的检测提取，使得检测结果具有更高的检测率和更低的虚警率。

附图说明

图1为本发明的流程示意图；

图2为本发明中对比度增强前图像灰度直方图；

图3为本发明的对比度增强前图像灰度直方图

图4为本发明中实施例的原始SAR图像；

图5为本发明中实施例中标注真实目标的二值图像；

图6为本发明中实施例的检测结果图；

图7为本发明中检测结果在原始SAR图像上的标注图；

图8为本发明中原始SAR图像、CFAR检测结果图和本发明的检测结果的对照。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细描述：

本发明提供了一种基于最佳熵双阈值分割的快速SAR图像目标检测方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤1，输入原始SAR图像；原始SAR图像中包含舰船目标，大小为4000×4000大小的海域图像；

步骤2，对原始SAR图像进行对比度增强预处理；如图2所示，未经处理的原始SAR图像数据格式为16位，灰度范围是0～65536，而观察其灰度直方图分布，灰度值在较大范围内基本没有像素分布，因此图像较暗，为了便于观察和分析，首先对图像进行灰度拉伸。具体过程是：分别截断原始SAR图像灰度直方图面积的最大、最小0.15％，得到最大和最小的两个截断阈值T_low、T_high；将原始数据大于T_high的值使其等于T_high，原始数据小于T_low的值等于T_low；将得到的新的数据线性映射到0～255灰度范围内，得到如图3所示的灰度分布的对比度增强后的图像。

步骤3，采用Lee滤波算法抑制步骤2得到的图像的相干斑噪声；具体的SAR图像中的相干斑噪声可以建立为乘性噪声的数学模型：

Y＝XZ

其中，Y表示被观测物体的强度，X表示物体实际的后向散射截面值，Z表示和信号X不同的相干斑噪声。将上式进行一阶泰勒公式展开，得到如下公式：

在上述公式中使用最小均方误差估计准则(MMSE)得到X的估计值如下式所示：

其中K是权重值，具体计算公式如下：

其中是滑动窗口中所有像素点的均值，σ_Y是标准差，通过滑动窗口内的像素值计算上述公式中的统计参数值，带入公式，就可以估计窗口中心像素点的像素值，以此准则遍历整个图像空间就可以得到去噪后的图像

步骤4，采用中心-周边算法提取并得到灰度增强图像的中心-邻域差的图像特征；具体过程是，对输入的图像进行低通滤波并下采样，得到九个不同空间尺度的图像金字塔，接着，通过一组线性的“中心-周边”运算提取图像特征。中心-周边通过粗尺度和细尺度之间的差建立模型，中心点(center)是在尺度c∈{2,3,4}上的像素点，邻域(surround)是在尺度s＝c+δ上对应的像素点，且δ＝{3,4}。两幅子图像的在不同尺度上的差，以下用“Θ”表示，是通过对细尺度下的图像进行插值，然后点对点做差得到的。为此，得到的六个特征图I(c,s)用下式表示：

I(c,s)＝|I(c)ΘI(s)|

步骤5，将灰度增强图像和特征图加权求和得到新图像；具体过程是：将特征图记为I_cs，并与预处理后的灰度图，记为I_lee，进行加权求和，如下式所示，得到综合了邻域信息的灰度图像：

其中，ω_cs和ω_lee分别为邻域特征图和灰度图的权重。

步骤6，采用KSW双阈值对新图像分割，得到最终的二值检测结果；最佳熵自动阈值法是通过研究图像灰度直方图的熵测量，由此自动找出图像分割的最佳阈值的区域分割法。原理是将单极化SAR幅度或强度图的灰度值进行统计，统计各灰度值出现的概率，然后用阈值将灰度值分为三部分，每部分各自求取熵值，而总的熵值即为三部分熵值之和，求取使得总熵值最大时的一组阈值。

具体过程是：设阈值t₁和t₂将SAR图像灰度值分为三部分(0＜t₁＜t₂＜255)，根据香农熵相关理论，则三部分的熵值分别为：

其中，p_i为灰度值为i时的概率，P₃＝1-P₁-P₂为两阈值分成的三部分所占概率。计算得到的总熵值为：

则可求得最佳阈值T₁和T₂为：选取较大阈值T₂作为舰船和背景区域的分割阈值，若图像灰度值大于T₂，则判断为亮的舰船目标，否则为背景区域，最终检测结果为二值图像。

本发明的具体实施例为：

采用的原始SAR图像为TerraSAR-X卫星图像数据，如图4所示，该图像是增强椭球改正产品(EEC)级别的条带式(Strip Map)成像模式，极化方式为HH模式，实际区域范围是30×50平方公里，图像尺寸为37200×54000像素，像素分辨率为3米。

本发明的方法的评判方法及准则为：

(1)对原始SAR图像中的真实目标(ground truth)以目视解译的方式进行标注，标注方式为目标的最小外接矩形，标注结果以二值图像形式显示。

(2)采用Blob分析工具中的bwareaopen函数去除最终检测二值结果中面积较小的区域，这是由于背景杂波相对于舰船目标来说表现为较小的亮点或亮斑；接着，采用bwlabel和regionprops函数分别标记真实目标图和最终检测结果图中的目标，并得到各个目标的面积。

(3)计算对应目标面积的重叠率，若重叠率D≥50％，则判为检测到该目标，反之，则判为未检测到该目标，即为漏检目标；若检测结果中包含ground truth图中未标注的目标，则判断其为虚警目标。

衡量舰船检测算法，常用以下3个参数作为标准，分别是检测率、虚警率和品质因数(Figure of Merit，FoM)。FoM可以用来评估检测效率，越趋近于数值1，则表明该种算法越好，它的定义如下：

其中，N_D表示正确检测的目标数，N_FA表示虚警目标数，N_T表示场景内真实的目标总数。检测率表示为：

虚警率表示为：

使用本发明的方法对如图4所示的原始图片信息进行目标检测，得到如图5所示的标注真实目标的二值图像，得到如图6所示的监测结果图，得到如图7所示的标注图。其中方框表示正确检测的目标，椭圆框表示虚警，三角表示漏检目标。参照性能指标中给出的评判准则，对结果进行评判，可以看出，虚警数为1个，且没有漏检目标数，其余目标均被检测到。通过测试多幅图像，得到如表1所示的统计结果：

表1检测结果性能指标

对于高分辨率的SAR图像舰船检测，算法的有效性还体现在是否能保证舰船的轮廓、尺寸等几何特征。为了更直观的显示检测结果，我们选取包含“旁瓣”、“十字叉”以及货船伸出的起重架的四类典型目标，并将检测结果与OS-CFAR算法的检测结果进行对比，进一步分析本发明算法的检测性能。结果如图8所示，其中a组为原图，b组为OS-CFAR检测结果，c组为本发明检测结果。可以看出，采用CFAR检测算法的结果中仍存在强反射引起的“十字叉”现象以及部分杂波噪声，而本发明检测结果中，检测区域与原始舰船区域基本匹配，强反射产生的“十字叉”现象和高海况下的海杂波也被消除，说明检测算法可以有效的保留舰船目标的轮廓特征，避免了传统形态学方法对图像边界的模糊效果。对比两种算法的运算效率，在同样的运行环境下处理一幅421×371大小的SAR图像，传统CFAR和本发明设计算法所用时间如下表2所示，说明本算法在保证良好的检测效果的前提下，具有很高的实时性。

表2传统CFAR算法和本发明方法运行时间对比

	OS-CFAR	本发明方法
			运行时间	87(s)	1.4(s)

Claims (6)

1.一种基于最佳熵双阈值分割的快速SAR图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，输入原始SAR图像；

步骤2，对原始SAR图像进行对比度增强预处理，然后抑制图像的相干斑噪声，得到灰度增强图像；

步骤3，采用中心-周边算法提取并得到灰度增强图像的中心-邻域差的图像特征；

步骤4，将灰度增强图像和特征图加权求和得到新图像；

步骤5，采用KSW双阈值对新图像分割，得到最终的二值检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于最佳熵双阈值分割的快速SAR图像目标检测方法，其特征在于，所述步骤2中对原始SAR图像进行对比度增强预处理的过程包括：对原始SAR图像灰度直方图面积的最大和最小部分进行截断，得到最大和最小的两个截断阈值T_low、T_high；将原始SAR图像的原始数据中大于T_high的值使其等于T_high，原始数据小于T_low的值等于T_low。

3.根据权利要求2所述的基于最佳熵双阈值分割的快速SAR图像目标检测方法，其特征在于，所述步骤2中经过对比度增强预处理得到的新的图像数据线性映射在0-255灰度范围内。

4.根据权利要求1所述的基于最佳熵双阈值分割的快速SAR图像目标检测方法，其特征在于，所述步骤2中采用Lee滤波算法抑制图像的相干斑噪声。

5.根据权利要求1所述的基于最佳熵双阈值分割的快速SAR图像目标检测方法，其特征在于，所述步骤3中使用中心-周边算法的具体过程是：对灰度增强图像进行低通滤波并下采样，并得到9个不同空间尺度的图像金字塔，然后通过一组线性的中心-周边运算提取图像特征。

6.根据权利要求1所述的基于最佳熵双阈值分割的快速SAR图像目标检测方法，其特征在于，所述步骤5中采用KSW双阈值对新图像分割的具体过程是：统计新图像中各灰度值出现的概率，然后使用阈值将灰度值分为三部分，每部分分别取熵值，三个熵值之和为总熵值，使用总熵值最大的一组三部分熵值进行图像分割。