專利名稱：一種根據船只的高分辨率sar 圖像識別船只類型的方法
技術領域：
本發明涉及高分辨率SAR圖像處理領域，特別涉及一種根據船只的高分辨率SAR圖像識別船只類型的方法。
背景技術：
對海洋船只進行監測與識別是每個沿海國家的重要任務，在海洋資源保護、漁船監測與管理、打擊走私偷渡等方面均起到了重要作用。
傳統的海上船只監測手段通常為飛機或者快艇，并且輔以船只監測系統(vesselmonitoring system,簡稱 VMS 系統)和船只自動識別系統(Automatic IdentificationSystem，簡稱AIS系統)。VMS和AIS系統由岸基(基站)設施和船載設備共同組成，是一種基于GPS收發機制的系統，只有安裝了 VMS的船只才能向岸基接收站發射船只位置、速度、方向、類別、型號和捕魚狀態等信息。
但是VMS和AIS具有缺點和不足:(I) 一些小型船只可不受VMS和AIS管制；(2)某些情況下，VMS和AIS可能會失效、關閉或者卸載；(3)人為操作失誤和軟件錯誤導致包括船只屬性錯誤。因此利用VMS系統和AIS系統進行船只識別具有局限性，而星載SAR具有能夠全天候全天時觀測、覆蓋范圍廣、平臺穩定等突出優勢，因此利用星載SAR數據對海洋船只目標進行監測與識別是彌補VMS和AIS缺陷的首選技術手段。目前在美國、加拿大和歐盟，利用星載SAR技術進行船只監測已經形成了多套完整的體系和工作流程，但是作為船只監測的下一步船只識別，主要限于SAR數據分辨率的原因，發展不及船只檢測技術成熟。但隨著SAR成像技術的快速發展，圖像分辨率得以迅速提高，國外先后發射的多顆新一代的星載SAR系統，如意大利的COSMO-SkyMed衛星，德國的TerraSAR-X衛星和加拿大的Radarsat-2衛星，最高分辨率可以達到米級，對陸地及海洋目標的準確識別提供了新的契機，為SAR在船只識別中的應用帶來了更為廣闊的前景。發明內容
有鑒于此，本發明的目的是提供一種根據船只的高分辨率SAR圖像識別船只類型的方法，以解決現有技術中采用VMS和AIS系統對船只類型進行識別所存在的一些小型船只可不受VMS和AIS管制，某些情況下VMS和AIS可能會失效、關閉或者卸載，人為操作失誤和軟件錯誤導致包括船只屬性錯誤等問題。
為了實現上述目的，本發明提供了 一種根據船只的高分辨率SAR圖像識別船只類型的方法，包括以下步驟:
S1:對含船只的SAR圖像切片進行處理，去除其中的海洋背景，得到船體圖像；
S2:對所述船體圖像進行后向散射特征統計和縱向自相關特征統計，得到船只的后向散射特征和縱向自相關特征；
S3:根據船只的后向散射特征和縱向自相關特征確定船只類型。
作為優選,所述步驟SI具體包括:
Sll:輸入含船只的SAR圖像切片數據；
S12:消除由于旁瓣在SAR圖像切片中形成的亮線；
S13:將執行步驟S12后得到的圖像重新量化；
S14:計算執行步驟S13后得到的圖像中船只的重心和方向，并根據船只的重心和方向旋轉執行步驟S13后得到的圖像，使船只呈垂直狀態；
S16:提取執行步驟S14后得到的圖像中船只的邊界位置，并據此去除圖像中的海洋背景，得到船體圖像。
作為優選,所述步驟SI具體包括:
Sll:輸入含船只的SAR圖像切片數據；
S12:消除由于旁瓣在SAR圖像切片中形成的亮線；
S13:將執行步驟S12后得到的圖像重新量化；
S14:計算執行步驟S13后得到的圖像中船只的重心和方向，并根據船只的重心和方向旋轉執行步驟S13后得到的圖像，使船只呈垂直狀態；
S15:放大執行步驟S14后得到的圖像；
S16:提取執行步驟S15后得到的圖像中船只的邊界位置，并據此去除圖像中的海洋背景，得到船體圖像。
作為進一步地優選，所述步驟Sll中，所述SAR圖像切片數據表示為以dB為單位的浮點型幅度數據x(i，j)，其中，i對應所述SAR圖像切片的垂直方向即方位向，j對應所述SAR圖像切片的水平方向即距離向，O≤i≤M-1，0≤j≤N-1，MXN為所述SAR圖像切片包含的像素數。
作為進一步地優選，M = N= 128ο
作為進一步地優選，所述步驟S12進一步包括:
S121:消除由于旁瓣在所述SAR圖像切片中形成的沿方位向的亮線，具體為:
沿距離向設置一維數組
權利要求
1.一種根據船只的高分辨率SAR圖像識別船只類型的方法，其特征在于，包括以下步驟: 51:對含船只的SAR圖像切片進行處理，去除其中的海洋背景，得到船體圖像； 52:對所述船體圖像進行后向散射特征統計和縱向自相關特征統計，得到船只的后向散射特征和縱向自相關特征； 53:根據船只的后向散射特征和縱向自相關特征確定船只類型。
2.根據權利要求1所述的根據船只的高分辨率SAR圖像識別船只類型的方法，其特征在于，所述步驟SI具體包括: 511:輸入含船只的SAR圖像切片數據； 512:消除由于旁瓣在SAR圖像切片中形成的亮線； 513:將執行步驟S12后得到的圖像重新量化； 514:計算執行步驟S13后得到的圖像中船只的重心和方向，并根據船只的重心和方向旋轉執行步驟S13后得到的圖像，使船只呈垂直狀態； S16:提取執行步驟S14后得到的圖像中船只的邊界位置，并據此去除圖像中的海洋背景，得到船體圖像。
3.根據權利要求1所述的根據船只的高分辨率SAR圖像識別船只類型的方法，其特征在于，所述步驟Si具體包括: 511:輸入含船只的SAR圖像切片數據； 512:消除由于旁瓣在SAR圖像切片中形成的亮線； 513:將執行步驟S12后得到的圖像重新量化； S14:計算執行步驟S13后得到的圖像中船只的重心和方向，并根據船只的重心和方向旋轉執行步驟S13后得到的圖像，使船只呈垂直狀態； 515:放大執行步驟S14后得到的圖像； 516:提取執行步驟S15后得到的圖像中船只的邊界位置，并據此去除圖像中的海洋背景，得到船體圖像。
4.根據權利要求3所述的根據船只的高分辨率SAR圖像識別船只類型的方法，其特征在于，所述步驟Sll中，所述SAR圖像切片數據表示為以dB為單位的浮點型幅度數據x(i，j)，其中，i對應所述SAR圖像切片的垂直方向即方位向，j對應所述SAR圖像切片的水平方向即距離向,O ^ i ^ M-1,0 ^ j ^ Ν-Ι,ΜΧΝ為所述SAR圖像切片包含的像素數。
5.根據權利要求4所述的根據船只的高分辨率SAR圖像識別船只類型的方法，其特征在于，M = N = 128。
6.根據權利要求5所述的根據船只的高分辨率SAR圖像識別船只類型的方法，其特征在于，所述步驟S12進一步包括: S121:消除由于旁瓣在所述SAR圖像切片中形成的沿方位向的亮線，具體為: 沿距離向設置一維數組
7.根據權利要求6所述的根據船只的高分辨率SAR圖像識別船只類型的方法，其特征在于，所述步驟S13具體為: 設y(i，j)表示執行步驟S12后得到的圖像，I(i，j)為重新量化后得到的圖像，如果y(i, j) ( _30dB,則 I(i，j) = I ;如果 _30dB < y(i, j) ^ 33dB，則 I(i，j) = BYTE((y(i,j)+31.0) X 4.0);如果 y(i，j) > 33dB,則 I(i，j) = 256 ;其中，BYTE 為取整運算符，0 ^ i ^ M-1,0 ( j ( N-10
8.根據權利要求7所述的根據船只的高分辨率SAR圖像識別船只類型的方法，其特征在于，所述步驟S14具體為: 對于 MXN 圖像 I(i，j)，其(i+j)階矩=ΣΣχ>;/(χ，>0 ’ 其中，f (x, y)是圖像I(i, j)中坐標(x, y)的灰度值，若f (x，y) < 140,則f (x, y)取
9.根據權利要求8所述的根據船只的高分辨率SAR圖像識別船只類型的方法，其特征在于，所述步驟S16中，所述船只的邊界位置包括船只的左、右側輪廓邊界和上、下側輪廓邊界。
10.根據權利要求1所述的根據船只的高分辨率SAR圖像識別船只類型的方法，其特征在于，所述步驟S2具體包括:521:根據所述船體圖像計算船只的最大后向散射系數omax和平均后向散射系數σ mean ； 522:根據所述船體圖像計算船體縱向自相關周期t。
11.根據權利要求10所述的根據船只的高分辨率SAR圖像識別船只類型的方法，其特征在于，所述步驟S21具體為: 設所述船體圖像為 (i，j)，其中，O≤i≤FM-1，0彡j彡FN-1，FMXFN為所述船體圖像包含的像素數； 設σ max為σ (i，j)的最大值，σ max是最大后向散射系數,σ0(/,_/+)為σ (i，j)中大于O米樣點的集合，
12.根據權利要求10所述的根據船只的高分辨率SAR圖像識別船只類型的方法，其特征在于，所述步驟S22具體為: 設所述船體圖像為s(i，j)，其中，O彡i彡FM-1，O ( j ( FN-1, FMXFN為所示船體圖像包含的像素數； FN-1 s(i, j)沿橫軸方向積分形成沿縱向方向的一維樣本沖
13.根據權利要求12所述的根據船只的高分辨率SAR圖像識別船只類型的方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括: 531:當所述船體縱向自相關周期t > 3時，如果3 < t < 12，則執行步驟S32，如果t> 12，則船只類型為集裝箱船；當t < 3時，如果所述最大后向散射系數omax > 30，則船只類型為集裝箱船，如果σ max ( 30，則執行步驟S33 ； 532:如果所述平均后向散射系數omean ^ 7，則船只類型為貨船，如果所述平均后向散射系數σ mean < 7則，則船只類型為集裝箱船； 533:如果所述平均后向散射系數omean > 7，則船只類型為貨船，如果所述平均后向散射系數σ mean ( 7，則船只類型為油船。
全文摘要
本發明公開了一種根據船只的高分辨率SAR圖像識別船只類型的方法，包括以下步驟S1對含船只的SAR圖像切片進行處理，去除其中的海洋背景，得到船體圖像；S2對所述船體圖像進行后向散射特征統計和縱向自相關特征統計，得到船只的后向散射特征和縱向自相關特征；S3根據船只的后向散射特征和縱向自相關特征確定船只類型。本發明提供的根據船只的高分辨率SAR圖像識別船只類型的方法根據船只的后向散射特征和縱向自相關特征將船只分為貨船、集裝箱船和油船，為海上船只監測和科研提供了科學的參考依據。
文檔編號G06K9/00GK103164686SQ20111041282
公開日2013年6月19日 申請日期2011年12月12日 優先權日2011年12月12日
發明者王超, 張紅, 吳樊 申請人:中國科學院對地觀測與數字地球科學中心