专利汇可以提供一种基于PCA和全局对比度的SAR目标检测方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且该 发明 公开了一种基于PCA和全局 对比度 的SAR目标检测方法,属于 合成孔径雷达 遥感技术目标检测领域,具体涉及利用主成分分析法和利用全局对比度想法结合的方法,生成SAR目标的显著图。本发明与传统的检测方法相比,采用超 像素 作为目标检测元,结合全局对比度的视觉注意模型,本发明可以取得更好的检测性能;本发明与传统的检测方法相比,检测所耗时间更短;本发明与传统的检测方法相比,在SAR图像中能更完整地保留目标原有形态。,下面是一种基于PCA和全局对比度的SAR目标检测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于PCA和全局对比度的SAR目标检测方法,具体包括以下步骤:
步骤1:针对原始SAR图像,使用高斯滤波器对原始图像进行滤波;设矩阵A(m,n)为原始SAR图像,A(m,n)表示原始SAR图像(m,n)位置的元素,矩阵B表示高斯核,C表示滤波后得到的图像;滤波公式为如下所示:
其中, s∈[0,MA+MB-1],t∈[0,NA+NB-1],MA为矩阵A的行
数,NA为矩阵A的列数,MB为矩阵B的行数,NB为矩阵B的列数,C(s,t)表示滤波后的图像坐标(s,t)位置的像素值;
步骤2:对滤波后的图像进行线性迭代聚类处理,分割为N个超像素{SP1,SP2,…,SPN};
步骤3:对每个超像素进行特征提取;
步骤4:通过以下公式计算每一个超像素的全局对比度特征G(i);
Wnum(j)=num(j)/max(num)
其中,g(i)表示对全局对比度的量化,Wnum(j)表示归一化的第j个超像素,max(·)表示取最大值,G(i)为第i个超像素的全局对比度;T是确定全局对比度的阈值,依据g(i)的分布来人工选取;
步骤5:融合P(i)和G(i),i=1,…,N,利用下式生成显著图;
S(i)=P(i)×G(i)i=1,…,N
S(i)为第i个超像素的显著性值;然后对进行归一化处理,得到了显著图SM;
步骤6:计算显著目标区域;
步骤6a)将显著图SM中第i个元素sm(i)中的零元素剔除,组成新的数组
其中N1表示将零元素剔除掉之后剩下的元素个数
步骤6b)按下式设置自适应阈值TD;
TD=μ+kσ
其中,μ为 的均值,σ为 的标准差,k为经验常数;
步骤6c)在显著图上通过下式确定显著目标区域Img(x);
高于阈值的地方就是显著目标区域。
2.如权利要求1所述的一种基于PCA和全局对比度的SAR目标检测方法,其特征在于所述步骤3的具体方法为:
步骤3a)对每个超像素的内部像素按照灰度大小从高到低进行排序,得到像素排列矩阵;
步骤3b)取前M个像素排成一个M维的列向量代表各个超像素;其中;
M=min({num(1),…,num(N)})
min(·)表示取最小值,{num(1),num(2),…,num(N)}为N个超像素包含的像素个数;
步骤3c)对步骤3b得到的结果取绝对值作为对应超像素的特征,即;
P(i)=abs(ξ(i))i=1,…,N
p(i)表示第i个超像素的特征,i为超像素序号,ξ(i)表示步骤3b提取的第i个超像素的前M个像素,abs(·)表示取绝对值;然后对P(i)进行归一化:P(i)=Θ(P(i)),其中Θ(·)为归一化算子,将向量归一化到[0,255],
Θ(P(i))=(P(i)/max P(i))×255
max P(i)为P(i)中元素的最大值。
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