申请/专利权人：大连理工大学;中国人民解放军海军大连舰艇学院

申请日：2023-03-21

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN116400351B

主分类号：G01S13/89

分类号：G01S13/89;G01S13/95;G01S7/41;G01C13/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.17#授权;2023.07.25#实质审查的生效;2023.07.07#公开

摘要：本发明涉及遥感技术领域，特别是涉及一种基于自适应区域生长法的雷达回波图像目标物处理方法。通过在雷达海表面回波图像中选取海浪参数反演区域并转化到笛卡尔坐标；基于自适应区域生长判定算法，确定图像中目标物所在位置；基于均值填充过渡算法，去除目标物并进行图像填充三步对雷达回波图像进行处理。本发明提出自适应区域生长方法能够实现雷达图像的目标物干扰的去除，提高后续提取信息的精度。

主权项：1.一种基于自适应区域生长法的雷达回波图像目标物处理方法，其特征在于，步骤如下：步骤一：在雷达海表面回波图像中选取海浪参数反演区域并转化到笛卡尔坐标下得到灰度图像Ix，y，Ix，y的大小为n*n；步骤二：基于自适应区域生长判定算法，确定灰度图像Ix，y中目标物所在位置；自适应区域生长判定算法的具体步骤包括：步骤2.1自适应阈值判断是否有拟目标物产生；具体步骤为：步骤2.1.1求解灰度图像Ix，y所有像素点的平均值Aaverage，计算公式为；Aaverage＝averageIx，y中所有像素点步骤2.1.2设定参数其中gray为灰度图像最大灰度值，通过平均值Aaverage和参数C1确定判断阈值D1，计算公式为：Aaverage+C1＝D1步骤2.1.3求解灰度图像Ix，y所有像素点的最大值Amax，计算公式为：Amax＝maxIx，y中所有像素点步骤2.1.4判断灰度图像Ix，y所有像素点的最大值Amax是否大于判断阈值D1，若成立则进行步骤2.2，若不成立则直接结束进程输出灰度图像Ix，y；步骤2.2梯度下降找拟目标物初始生长点并确定拟目标物区域；具体步骤为：步骤2.2.1将灰度图像Ix，y中所有像素点的灰度值进行从大到小排列，选取特定灰度值所在位置为拟目标物的生长点，其中特定灰度值选取从大到小第x位灰度值，根据实际情况确定；步骤2.2.2设置滑窗大小为p*p，寻找滑窗内与滑窗中心点具有相似特征的像素点并其作为新的噪声起始点，直到滑窗中无相似特征的像素点时停止遍历图像；具有相似特征的像素点的筛选办法为：Cij-CcentreD2式中Cij表示滑窗一内部第i行第j列像素点的灰度值，Ccentre表示滑窗一中心点的灰度值，D2为筛选阈值，若满足上式则以Cij为新的起始点继续寻找具有相似特征的像素点，直到滑窗内部上式不成立为止；步骤2.2.4重复步骤2.1至步骤2.2N次，找到一部分拟目标物噪声；步骤2.3最大值寻找步骤2.2中可能遗漏的拟目标物初始生长点并确定遗漏的拟目标物区域；具体步骤为：步骤2.3.1将灰度图像Ix，y中所有像素点的灰度值进行从大到小排列，选取最大灰度值所在位置为拟目标物的生长点；步骤2.3.2设置滑窗大小为p*p，寻找滑窗内与滑窗中心点具有相似特征的像素点并其作为新的噪声起始点，直到滑窗中无相似特征的像素点时停止遍历图像；具有相似特征的像素点的筛选办法为：Cij-CcentreD2式中Cij表示滑窗二内部第i行第j列像素点的灰度值，Ccentre表示滑窗二中心点的灰度值，D2为筛选阈值，若满足上式则以Cij为新的起始点继续寻找具有相似特征的像素点，直到滑窗内部上式不成立为止；步骤2.3.4重复步骤2.3M次，其中M＝x-1，找到剩余拟目标物噪声；步骤2.4判断拟目标物是否为真实目标物；具体步骤为：步骤2.4.1统计每个拟目标物所占像素点位numberi，并判断每个拟目标物所占像素点位总数是否大于单个目标物识别最大上限area＝m*m；拟目标物所占像素点位小于识别最大上限则认为是拟目标物，继续步骤2.4.2；反之则认为拟目标物为虚假目标物不对这一拟目标物进行后续处理，将这一拟目标物区域的初始生长点位的像素值用灰度图像Ix，y的平均值进行代替，这一拟目标物区域内的其他点位的像素值不进行处理，保留原值进行输出；步骤2.4.2计算每一部分拟目标物的像素点的平均灰度值，计算公式为：Baverage＝average单个拟目标物区域所有像素点灰度值步骤2.4.3确定目标物阈值D3；步骤2.4.4判断每一部分拟目标物平均灰度值Baverage是否大于D3，若成立则是真实目标物并进行步骤三，若不成立则认为拟目标物为虚假目标物，不对这一拟目标物进行后续处理，将这一拟目标物区域的初始生长点位的像素值用灰度图像Ix，y的平均值进行代替，这一拟目标物区域内的其他点位的像素值不进行处理，保留原值进行输出；步骤三：基于均值填充过渡算法，对步骤二找出的多个真实目标物进行处理；均值填充过渡算法的具体实现包括：步骤3.1将目标物所在像素点的灰度值用0填充；步骤3.2将灰度图像Ix，y沿最外层镜像扩充至n+2m*n+2m用于填充；步骤3.3以噪声点为中心，选择距离向和方位向距离中心点为m个点位的四个像素点的均值代替噪声点进行图像填充；步骤3.4填充完的目标物边缘与周围海浪边缘进行均值计算，进行平滑处理，以使得填充目标物边缘能够与周围海浪具有相似的纹理特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连理工大学;中国人民解放军海军大连舰艇学院 基于自适应区域生长法的雷达回波图像目标物处理方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD