CN110095774A - 一种圆迹视频sar动目标检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种圆迹视频SAR动目标检测方法。首先，将圆迹视频SAR成像后的每一帧数据生成一系列重叠子孔径图像，并进行直方图均衡化及相干斑抑制；对该序列每一像素沿时间维求方差，得到前景图像；前景图像进行阈值化处理获得二值图像，再进行数学形态学处理即得当前帧图像动目标检测结果。然后，读取前一帧图像动目标检测结果，将当前帧动目标与前一帧所有动目标求相关系数，取出相关性最高的动目标标记相同颜色，若相关性较低，即判定为新目标，标记为新颜色，即完成对视频SAR动目标的检测处理。本发明的检测方法简单，计算量小，在视频SAR高分辨率实时成像的同时可以检测动目标，可以满足实时性要求。

Description

一种圆迹视频SAR动目标检测方法
技术领域
本发明属于雷达运动目标检测技术领域，尤其涉及一种圆迹视频SAR动目标检测方法。
背景技术
传统的合成孔径雷达(SAR)可以对静止场景和静止目标高分辨率成像，而对于运动目标通常采用地面运动目标指示系统(GMTI)实现对动目标的检测，但是为了达到所需的成像精度通常需要长的合成孔径时间，进而导致成像帧率较低，通常仅约为0.1Hz，无法满足对目标实时检测，快速响应等军事需求。另外，传统SAR平台多采用直线轨迹，方位向分辨率受观测视角限制，不能获取目标在各方向上的散射特征，会带来阴影效应，而雷达对动目标的径向速度敏感，对切向速度不敏感，不利于估计目标速度。直线观测几何的SAR动目标检测算法分为单通道和多通道两种类型。单通道算法利用多普勒偏移与散焦特性来对动目标进行检测分析。早期的频域滤波法利用了动目标信号超出地杂波频谱的特性，能够检测出较快速的目标，无法检测地杂波频谱中的慢速运动目标；迭代聚焦法进行动目标检测缺点是运算量太大，不适合实时检测。多通道方面，则主要通过杂波抑制来检测动目标，多通道技术检测性能好，但硬件复杂造价高，对飞行平台性能要求较高。
发明内容
发明目的：为了克服传统直线轨迹SAR不能实时检测动目标、目标速度不易估计、缓慢运动目标不易检测、计算量大等缺陷，本发明提供一种圆迹视频SAR动目标检测方法。
技术方案：本发明提供一种圆迹视频SAR动目标检测方法，该方法包括如下步骤：
步骤1：将圆迹视频SAR进行成像处理得到Y帧图像，将第X帧(X＝1,2,3,…,Y)图像对应的数据生成一系列重叠子孔径图像序列，并对该子孔径图像序列进行直方图均衡化及相干斑抑制的操作；
步骤2：对步骤1中子孔径图像序列中的每一像素沿时间维求方差，得到一幅前景图像；
步骤3：对前景图像进行阈值化处理，去除掉前景图像的残余背景，获得前景图像的二值图像；并消除二值图像中较小的干扰点；
步骤4：利用8邻域的连通域检测方法扫描整个二值图像，并将统计检测到的动目标的个数n保存；
步骤5：如果X＝1，则对该帧图像中检测到的不同的动目标标记不同的颜色，并将每个动目标的长度、宽度、颜色和位置信息作为每个动目标的检测结果保存，X+1并转步骤1；否则直接转步骤6；
步骤6：读取前一帧图像中所有动目标的检测结果，
步骤7：将当前帧中的第i个动目标的长度分别与前一帧图像中所有动目标的长度进行求均值计算，得到E个长度均值，并将当前帧中的第i个动目标的宽度分别与前一帧图像中所有动目标的宽度进行求均值计算，得到E个宽度均值，E为前一帧图像中所有动目标的个数，i＝1,2,..,n；
步骤8：利用第e个长度均值与第e个宽度均值作为窗口的长宽，并利用该窗口依次截取当前帧图像中的第i个动目标和前一帧图像中第e个动目标，得到图像pi和图像qe；e＝1,2,3,…,E，pi为当前帧中第i个动目标对应的图像，qe为前一帧中第e个动目标对应的图像；
步骤9：计算图像pi和图像qe的相关系数，并保存该相关系数，如果e＜E，则e+1并转步骤8；否则转步骤10；
步骤10：得到T个相关系数，T＝E；取T个相关系数中的最大值得到maxα，该maxα为图像pi和图像qj的相关系数，qj为前一帧中第j个动目标对应的图像；1≤j≤E；如果maxα≥0.5；则判定当前帧中的第i个动目标与前一帧中第j个动目标为同一个动目标，赋予当前帧中的第i个动目标与前一帧中第j个动目标一样的颜色，否则判定当前帧中的第i个动目标为新的动目标，赋予新的颜色；并将当前帧中第i个动目标对应的颜色与位置信息作为第i个动目标的检测结果保存；
步骤11：如果i＜n，则i+1，并转步骤7，否则转步骤12；
步骤12：如果X＜Y，则X+1，并转步骤1，否则整个检测流程结束。
进一步的，步骤1中利用子孔径分解技术生成一系列重叠子孔径图像。
进一步的，步骤1中利用平滑滤波的方法实现相干斑抑制的操作。
进一步的，步骤3中利用迭代法进行阈值化处理，去除掉前景图像的残余背景，获得前景图像的二值图像。
进一步的，步骤3中利用数学形态学中的膨胀与腐蚀消除二值图像中较小的干扰点。
进一步的，采用如下公式计算步骤9中的相关系数：
其中,Qk和Tk分别为图像pi和图像qe的第k个复数值，N为窗口中像素点大小，符号*表示复共轭。
有益效果：本发明获得动目标前景图像的检测方法及对同一动目标的检测方法简单，计算量小，在视频SAR高分辨率实时成像的同时可以检测动目标，可以满足实时性要求；对不同速度运动的目标均可以提取出其信息；在动目标检测的过程中仅用到前后两帧图像的检测信息，并不需要将所有图像的检测结果都储存下来，内存需求不大。
附图说明
图1为圆迹视频SAR成像几何示意图；
图2为子孔径序列图像检测动目标示意图；
图3为本发明的流程示意图。
具体实施方式
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
如图1所示，圆迹视频SAR具有长时间观测，及获得360°全方位信息的能力，成像过程中，为了同时实现高帧率和高分辨率，图像序列须由明显重叠的大子孔径构成，即在划分视频SAR数据的过程中，每帧数据方位向数据的划分要尽可能的多一点。
为了检测动目标，可以利用圆迹视频SAR划分大子孔径高分辨率成像的能力，如图2所示将单帧宽孔径成像图对应的数据生成一系列重叠子孔径图像。在子孔径图像中静止场景的散射特性是缓变的，运动目标的图像是运动的，所以动目标经过的像素点幅值会明显变化，因此，对每一像素沿时间维进行求方差计算，得到一幅前景图像。再对前景图做二值化处理。
针对圆迹视频SAR的动目标检测方法如图3所示，具体包括以下步骤：
步骤1：将圆迹视频SAR进行成像处理得到Y帧图像，将第X帧(X＝1,2,3,…,Y)图像对应的数据生成一系列重叠子孔径图像序列，并对该子孔径图像序列进行直方图均衡化及相干斑抑制的操作；
步骤2：对步骤1中子孔径图像序列中的每一像素沿时间维求方差，得到一幅前景图像；
步骤3：对前景图像进行阈值化处理，去除掉前景图像的残余背景，获得前景图像的二值图像；并消除二值图像中较小的干扰点；
步骤4：利用8邻域的连通域检测方法扫描整个二值图像，并将统计检测到的动目标的个数n保存；
步骤5：如果X＝1，则对该帧图像中检测到的不同的动目标标记不同的颜色，并将每个动目标的长度、宽度、颜色和位置信息作为每个动目标的检测结果保存，X+1并转步骤1；否则直接转步骤6；
步骤6：读取前一帧图像中所有动目标的检测结果，
步骤7：将当前帧中的第i个动目标的长度分别与前一帧图像中所有动目标的长度进行求均值计算，得到E个长度均值，并将当前帧中的第i个动目标的宽度分别与前一帧图像中所有动目标的宽度进行求均值计算，得到E个宽度均值，E为前一帧图像中所有动目标的个数，i＝1,2,..,n；
步骤8：利用第e个长度均值与第e个宽度均值作为窗口的长宽，并利用该窗口依次截取当前帧图像中的第i个动目标和前一帧图像中第e个动目标，得到图像pi和图像qe；e＝1,2,3,…,E，pi为当前帧中第i个动目标对应的图像，qe为前一帧中第e个动目标对应的图像；
步骤9：计算图像pi和图像qe的相关系数，并保存该相关系数，如果e＜E，则e+1并转步骤8；否则转步骤10；
步骤10：得到T个相关系数，T＝E；取T个相关系数中的最大值得到maxα，该maxα为图像pi和图像qj的相关系数，qj为前一帧中第j个动目标对应的图像；1≤j≤E；如果maxα≥0.5；则判定当前帧中的第i个动目标与前一帧中第j个动目标为同一个动目标，赋予当前帧中的第i个动目标与前一帧中第j个动目标一样的颜色，否则判定当前帧中的第i个动目标为新的动目标，赋予新的颜色；并将当前帧中第i个动目标对应的颜色与位置信息作为第i个动目标的检测结果保存；
步骤11：如果i＜n，则i+1，并转步骤7，否则转步骤12；
步骤12：如果X＜Y，则X+1，并转步骤1，否则整个检测流程结束。
上述步骤1中利用子孔径分解技术生成一系列重叠子孔径图。每帧图像在频域划分一系列子孔径序列图像，相干斑抑制采用平滑滤波实现。
上述步骤3中利用迭代法进行阈值化处理去除掉前景图像的残余背景，获得前景图像的二值图像。并且利用数学形态学中的膨胀与腐蚀消除二值图像中较小的干扰点；膨胀和腐蚀是数学形态学的基本操作，膨胀是一种扩展的变换，增大原物体的面积，填充物体间小的孔洞和沟壑；腐蚀是一种反扩展变换，压缩物体并将有细微联系的物体分离，膨胀和腐蚀组合处理前景图可去除较小的干扰点。
本实施中采用如下公式计算步骤9中的相关系数：
其中,Qk和Tk分别为图像pi和图像qe的第k个复数值，N为窗口中像素点大小，符号*表示复共轭。
上述方案中对视频SAR每成一帧图像即进行检测，即能够满足实时性要求。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。

Claims (6)

1.一种圆迹视频SAR动目标检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
步骤1：将圆迹视频SAR进行成像处理得到Y帧图像，将第X帧图像对应的数据生成一系列重叠子孔径图像序列，X＝1,2,3,…,Y，并对该子孔径图像序列进行直方图均衡化及相干斑抑制的操作；
步骤2：对步骤1中子孔径图像序列中的每一像素沿时间维求方差，得到一幅前景图像；
步骤3：对前景图像进行阈值化处理，去除掉前景图像的残余背景，获得前景图像的二值图像；并消除二值图像中较小的干扰点；
步骤4：利用8邻域的连通域检测方法扫描整个二值图像，并将统计检测到的动目标的个数n保存；
步骤5：如果X＝1，则对该帧图像中检测到的不同的动目标标记不同的颜色，并将每个动目标的长度、宽度、颜色和位置信息作为每个动目标的检测结果保存，X+1并转步骤1；否则直接转步骤6；
步骤6：读取前一帧图像中所有动目标的检测结果；
步骤7：将当前帧中的第i个动目标的长度分别与前一帧图像中所有动目标的长度进行求均值计算，得到E个长度均值，并将当前帧中的第i个动目标的宽度分别与前一帧图像中所有动目标的宽度进行求均值计算，得到E个宽度均值，E为前一帧图像中所有动目标的个数，i＝1,2,..,n；
步骤8：利用第e个长度均值与第e个宽度均值作为窗口的长宽，并利用该窗口依次截取当前帧图像中的第i个动目标和前一帧图像中第e个动目标，得到图像pi和图像qe；e＝1,2,3,…,E，pi为当前帧中第i个动目标对应的图像，qe为前一帧中第e个动目标对应的图像；
步骤9：计算图像pi和图像qe的相关系数，并保存该相关系数，如果e＜E，则e+1并转步骤8；否则转步骤10；
步骤10：得到T个相关系数，T＝E；取T个相关系数中的最大值得到maxα，该maxα为图像pi和图像qj的相关系数，qj为前一帧中第j个动目标对应的图像；1≤j≤E；如果maxα≥0.5；则判定当前帧中的第i个动目标与前一帧中第j个动目标为同一个动目标，赋予当前帧中的第i个动目标与前一帧中第j个动目标一样的颜色，否则判定当前帧中的第i个动目标为新的动目标，赋予新的颜色；并将当前帧中第i个动目标对应的颜色与位置信息作为第i个动目标的检测结果保存；
步骤11：如果i＜n，则i+1，并转步骤7，否则转步骤12；
步骤12：如果X＜Y，则X+1，并转步骤1，否则整个检测流程结束。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中利用子孔径分解技术生成一系列重叠子孔径图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中利用平滑滤波的方法实现相干斑抑制的操作。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3中利用迭代法进行阈值化处理，去除掉前景图像的残余背景，获得前景图像的二值图像。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3中利用数学形态学中的膨胀与腐蚀消除二值图像中较小的干扰点。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用如下公式计算步骤9中的相关系数：
其中,Qk和Tk分别为图像pi和图像qe的第k个复数值，N为窗口中像素点大小，符号*表示复共轭。
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