專利名稱：一種基于統計特性的合成孔徑聲納目標檢測方法
技術領域：
本發明涉及聲納系統圖像處理領域，特別涉及一種基于統計特性的合成孔徑聲納 目標檢測方法。
背景技術：
現在利用圖像對各種水雷進行檢測和識別是一項關鍵的戰略任務，在過去的十年 中，合成孔徑聲納越來越多的用于海底成像，并且獲得了高分辨率的圖像。合成孔徑聲納包 括一種沿直線運動的主動聲納，因此，可以模擬很長的天線。而在現實中，這么長的天線是 不可能建造的。其中包括經濟和技術上的原因。圖像信息包括常規處理收集的回聲通過 延時補償和波束形成組合起來，但是，就像其它的主動相干成像系統一樣，這些像素點組成 的圖像包含顆粒狀性質，嚴重妨礙了數據的判讀。
現在已經提出了幾種方法來克服這個問題。例如，可以通過把斑點平滑到一定程 度來增強有關特征。常規的斑點濾波器起源于合成孔徑雷達領域，例如Lee濾波器，其基于 斑點的乘法性質。同形濾波器可以把乘法噪聲轉換為加性噪聲，因此可以使用為加性噪聲 設計的普通濾波器，普通濾波器包括均值濾波器和中值濾波器。在搜索水雷的文獻中，以前 的研究主要關注于圖像分割和投射陰影的細節分析，其使用聲納圖像的馬爾可夫模型。另 一個策略是把聲納圖像的每一個像素分為三類海底反射、陰影和回聲，相應于目標回聲的 圖像像素分割是在其鄰域內存在分段陰影的情況下進行的。在分割出來后，一些描述陰影 的特征被提取出來，從而可以對相應的目標進行檢測和識別。使用數據融合，這些特性和其 他數據綜合起來可以獲得更好的分類效果。在已知尋找目標的回聲和陰影形狀的情況下， Hyland和Dobeck設計了一個聲納目標信號。在標準化和自適應雜波濾除后，聲納圖像便 接近于給定的模型，增強匹配特征。類水雷像素使用貝葉斯判決準則檢測，他們被分類為目 標。最后，使用神經網絡來區分這些目標是水雷或者是非水雷。然而，以上方法為了提高識 別率，算法的計算量變得復雜，并且不易實現。發明內容
本發明的目的在于，解決在保證識別率的基礎上，算法的簡單可易實現。
為達到上述目的，本發明提供了一種基于統計特性的合成孔徑聲納目標檢測方 法。該方法基于回聲統計模型進行檢測，使用假定回聲有背景噪聲包圍的大小依賴于像素 分辨率和預處理環節設計的確定性成分的模型；所述的合成孔徑聲納目標檢測方法具體步 驟包括
步驟1)把SAS原始圖像映射到均值-標準差平面；
步驟2)對SAS原始圖像通過熵準則設定標準差門限；
步驟幻通過SAS原始圖像的統計分析模型統計得出均值-標準差平面中的均值 和標準差之間的比例因子，利用比例因子與步驟2)得到的標準差門限得到均值門限；
步驟4)利用步驟2)得出的標準差門限和步驟3)得出的均值門限對SAS原始圖像進行雙閾值圖像分割；像素值同時大于標準差門限和均值門限，則像素賦值為“1”;否則， 像素賦值為“0”該方法還包括步驟5);所述的步驟5)對分割后的圖像進行基于形態學的圖像處理。所述的基于形態學的圖像處理的方法包括對分割后的圖像先進行腐蝕后進行膨脹。所述的步驟3)中，所述的SAS原始圖像的統計分析模型中的幅度統計分布特征采 用Weibull分布、K-分布或混合Rayleigh擬合。所述的步驟1)中，所述的SAS原始圖像的均值-標準差平面可以通過滑動窗來獲 取；對于圖像中的像素SM，若選取的滑動窗的大小為m行，j列，則該像素的均值μ u和局 部標準差σ υ分別為式(5)和式(6)
權利要求
1.一種基于統計特性的合成孔徑聲納目標檢測方法，該方法基于回聲統計模型進行檢 測，使用假定回聲有背景噪聲包圍的大小依賴于像素分辨率和預處理環節設計的確定性成 分的模型；所述的合成孔徑聲納目標檢測方法具體步驟包括步驟1)把SAS原始圖像映射到均值-標準差平面；步驟2)對SAS原始圖像通過熵準則設定標準差門限；步驟幻通過SAS原始圖像的統計分析模型統計得出均值-標準差平面中的均值和標 準差之間的比例因子，利用比例因子與步驟2)得到的標準差門限得到均值門限；步驟4)利用步驟幻得出的標準差門限和步驟幻得出的均值門限對SAS原始圖像進 行雙閾值圖像分割；像素值同時大于標準差門限和均值門限，則像素賦值為“1”;否則，像素 賦值為“0”。
2.根據權利要求1所述的基于統計特性的合成孔徑聲納目標檢測方法，其特征在于， 該方法還包括步驟5)；所述的步驟5)對分割后的圖像進行基于形態學的圖像處理。
3.根據權利要求2所述的基于統計特性的合成孔徑聲納目標檢測方法，其特征在于， 所述的基于形態學的圖像處理的方法為對分割后的圖像先進行腐蝕后進行膨脹。
4.根據權利要求1所述的基于統計特性的合成孔徑聲納目標檢測方法，其特征在 于，所述的步驟幻中，所述的SAS原始圖像的統計分析模型中的幅度統計分布特征采用 Weibull分布、K-分布或混合Rayleigh擬合。
5.根據權利要求1所述的基于統計特性的合成孔徑聲納目標檢測方法，其特征在于， 所述的步驟1)中，所述的SAS原始圖像的均值-標準差平面可以通過滑動窗來獲取；對于 圖像中的像素Sy，若選取的滑動窗的大小為m行，j列，則該像素的均值Py和局部標準 差σ υ分別為式(5)和式(6)
6.根據權利要求1所述的基于統計特性的合成孔徑聲納目標檢測方法，其特征在于， 所述的步驟2)中，所述的熵準則中的熵X軸和Y軸的熵分別由式⑵和式⑶表示
全文摘要
本發明涉及一種基于統計特性的合成孔徑聲納目標檢測方法，該方法基于回聲統計模型進行檢測，使用假定回聲有背景噪聲包圍的大小依賴于像素分辨率和預處理環節設計的確定性成分的模型；所述的合成孔徑聲納目標檢測方法具體步驟包括首先，把SAS原始圖像映射到均值-標準差平面；其次，對SAS原始圖像通過熵準則自動設定標準差門限；然后，通過SAS原始圖像的統計分析模型統計得出均值-標準差平面中的均值和標準差之間的比例因子，利用比例因子與標準差門限中得到均值門限；最后，利用標準差門限和均值門限對SAS原始圖像進行雙閾值圖像分割。
文檔編號G06K9/62GK102034109SQ20101057573
公開日2011年4月27日 申請日期2010年11月30日 優先權日2009年12月8日
發明者劉維, 李保利, 田杰, 陳強 申請人:中國科學院聲學研究所