7(d)、圖7(f)、圖7化）、圖7(j)、圖7(1)、 圖7(n)和圖7(q)所示為運些區域在輸入SAR圖像即圖2上所對應的區域。
[0088] 圖8所示為本實例提取到的虛警目標區域即自然目標，其中圖8(a)、圖8(c)、圖8 (e)和圖8(g)是在圖3上得到的候選目標區域，圖8(b)、圖8(d)、圖8(f)和圖8化)所示為運些 區域在輸入SAR圖像即圖2上所對應的區域。
[0089] 步驟6，采用規整區域的線密度和候選目標區域的灰度方差特征，剔除虛警目標區 域，得到人工目標區域集合。
[0090] (6.1)按照下式，計算每個規整區域的線密度： V
[0091] 公二一 P
[0092] 其中，V表示規整區域內與種子線段具有平行和垂直關系的素描線段的長度之和， P表示規整區域內總的素描點數目；
[0093] (6.2)計算每個候選目標區域的灰度方差；
[0094] (6.3)將候選目標區域按照區域灰度方差值從大到小進行排序，將區域灰度方差 值大于指定闊值τ的候選目標區域加入到人工目標區域集合中；
[00Μ] (6.4)將區域灰度方差值小于指定闊值τ的候選目標區域，按照其在素描圖上對應 的規整區域的線密度從小到大進行排序，將線密度小于指定闊值ω的規整區域對應在SAR 圖像上的候選目標區域加入到人工目標區域集合中，得到剔除虛警目標區域后的人工目標 區域集合。
[0096] 步驟7,構造人工目標區域的觀測矩陣。
[0097] (7.1)提取素描圖上與人工目標區域對應的規整區域中種子線段的方向，并將其 作為滑窗指定方向；
[0098] (7.2)在組成人工目標區域的長邊和寬邊中，選擇與滑窗指定方向一致的邊作為 滑窗指定邊；
[0099] (7.3)設定滑窗步長為Ρ個像素點，在SAR圖像中沿著垂直于滑窗指定邊的方向與 其反方向各滑窗k次，得到人工目標區域對應的圖像塊集合；
[0100] (7.4)選擇人工目標區域的頂點中y坐標值最小且唯一的像素點作為起始點，當y 坐標值最小的像素點不唯一時，選擇其中X坐標值最小的像素點作為起始點，沿著水平方向 對人工目標區域進行拉列操作，得到列向量，使用該列向量構成觀測矩陣的第一列；
[0101] (7.5)按照步驟(7.4)對圖像塊集合中的每個圖像塊進行拉列操作，得到列向量集 合，使用該列向量集合作為觀測矩陣中除第一列之外的其余列元素來構造人工目標區域的 觀測矩陣。
[0102] 步驟8,采用低秩分解的方法對觀測矩陣進行分解，定位人工目標，得到最終的人 工目標檢測結果。
[0103] (8.1)采用魯棒主成份分析化ca方法，對人工目標區域的觀測矩陣進行低秩分解， 得到觀測矩陣對應的低秩矩陣和稀疏矩陣；
[0104] (8.2)采用步驟(7.4)中拉列操作的逆操作，將稀疏矩陣中的第一列向量還原為與 人工目標區域大小和形狀相同的矩陣，并將該矩陣中的非零元素進行標記得到人工目標區 域的稀疏圖；
[0105] (8.3)對稀疏圖中的非零像素值進行直方圖統計，將直方圖上峰值點所對應的像 素值乘W標記比率得到標記闊值，并將稀疏圖中小于標記闊值的像素值置為0,將剩余非零 像素在人工目標區域中所對應的位置進行標記，得到最終的人工目標檢測結果，如圖9所 /J、- 〇
[0106] 圖9所示為本實例最終的目標檢測結果，其中圖9(a)、圖9(c)、圖9(e)、圖9(g)、圖9 。）、圖9化）、圖9(111)、圖9(9)、圖9片）、圖9(〇、圖9(乂)和圖9(7)所示為在輸入541?圖像即圖2 上所提取到的人工目標區域，圖9(b)、圖9(d)、圖9(f)、圖9化）、圖9(j)、圖9(1)、圖9(n)、圖9 (q)、圖9(s)、圖9(11)、圖9(x)和圖9(z)所示為相應區域中人工目標定位的結果。
[0107] 從圖5、圖6、圖7、圖8和圖9可見，本發明在根據SAR素描模型提取的素描圖的基礎 上，對組成素描圖的素描線段定義自適應幾何結構窗口并計算規整度和規整比率，再在自 適應幾何結構窗口的基礎上進行一定規則的區域擴充得到候選目標區域，最后采用基于素 描圖與低秩分解的SAR圖像目標檢測方法進行人工目標的定位，能夠有效的檢測到SAR圖像 中不同類型的人工目標，并且降低了目標區域中虛警目標的比例。
[0108] 本實施例沒有具體描述的部分都屬于本技術領域的公知常識和公知技術，且W上 例舉僅僅是對本發明的舉例說明，并不構成對本發明的保護范圍的限制，凡是與本發明相 同或相似的設計均屬于本發明的保護范圍之內。
【主權項】
1. 一種基于素描線段拓撲結構的SAR圖像目標檢測方法，包括如下步驟： (1) 素描化SAR圖像得到素描圖，按照素描圖中素描點的位置得到用來表示SAR圖像稀 疏結構信息的素描線段Suiil，. . .，n，n為素描線段的總條數； (2) 構造素描線段的自適應幾何結構窗口，計算規整度心和規整比率RT1; (3) 根據規整度心的大小對素描線段51進行排序，選取規整度大于閾值δ的素描線段構 成種子線段集合Ε; (4) 定義區域擴充規則，以種子線段集合Ε中的每一條種子線段Ej的自適應幾何結構窗 口為基準進行區域擴充，將得到的矩形區域作為素描圖上的規整區域，并將其映射在SAR圖 像上的區域作為候選目標區域； (5) 采用規整區域的線密度和候選目標區域的灰度方差特征，剔除虛警目標區域，得到 人工目標區域集合； (6) 構造人工目標區域的觀測矩陣； (7) 采用低秩分解的方法對觀測矩陣進行分解，定位人工目標，得到最終的人工目標檢 測結果。2. 根據權利要求1所述的基于素描線段拓撲結構的SAR圖像目標檢測方法，其特征在 于:其中步驟(1)中素描化SAR圖像得到素描圖，按如下步驟進行： (la) 構造具有不同方向和尺度的邊、線模板，并利用模板的方向和尺度信息構造各向 異性高斯函數來計算該模板中每一點的加權系數，其中尺度個數取值為3~5,方向個數取 值為18; (lb) 按照下式，計算模板不同區域對應在合成孔徑雷達SAR圖像中像素的均值和方差：其中，μ表示區域Ω對應在合成孔徑雷達SAR圖像中像素的均值，Ω表示模板中的一個 區域，g表示區域Ω中一個像素點的位置，e表示屬于符號，^表示區域Ω中位置g處的權重 系數，wg的取值范圍為wge [〇，1 ] 48表示區域Ω中位置g對應在合成孔徑雷達SAR圖像中的 像素值，v表示區域Ω對應在合成孔徑雷達SAR圖像中像素的方差； (lc) 按照下式，計算合成孔徑雷達SAR圖像中每個像素對比值算子的響應值：其中，R表示合成孔徑雷達SAR圖像中每個像素對比值算子的響應值，min{ ·}表示求最 小值操作，a和b分別表示模板中任意兩個不同區域的編號，分別為根據(lb)得到的表 示區域a和區域b的合成孔徑雷達SAR圖像中對應像素的均值； (ld) 按照下式，計算合成孔徑雷達SAR圖像中每個像素對相關性算子的響應值：其中，C表示合成孔徑雷達SAR圖像中每個像素對相關性算子的響應值，a和b分別表示 模板中任意兩個不同區域的編號，分別表示根據（lb)得到的區域a和區域b對應在合 成孔徑雷達SAR圖像中像素的方差，分別表示根據(lb)得到的區域a和區域b對應在合 成孔徑雷達SAR圖像中像素的均值； (le) 根據（lc)和（Id)得到的結果，計算合成孔徑雷達SAR圖像中每個像素對各個模板 的響應值：其中，F表示合成孔徑雷達SAR圖像中每個像素對各個模板的響應值，R和C分別表示合 成孔徑雷達SAR圖像中像素對比值算子和合成孔徑雷達SAR圖像中像素對相關性算子的響 應值； (lf) 選擇具有最大響應值的模板作為合成孔徑雷達SAR圖像中像素的模板，并將最大 響應值作為該像素的強度，將具有最大響應值的模板的方向作為該像素的方向，獲得合成 孔徑雷達SAR圖像的邊線響應圖和方向圖； (lg) 利用SAR圖像中每個像素所選擇的模板，獲得合成孔徑雷達SAR圖像的梯度圖； (lh) 按照下式，將邊線響應圖和梯度圖歸一化到[0，1]并進行融合，得到強度圖：其中，I表示強度圖中的強度值，X表示邊線響應圖中的值，Y表示梯度圖中的值； (Π )采用非極大值抑制方法，對強度圖進行檢測，得到建議草圖； (lj) 選取建議草圖中具有最大強度的像素，將建議草圖中與該最大強度的像素連通的 像素連接形成建議線段，得到建議素描圖； (lk) 按照下式，計算建議素描圖中素描線的編碼長度增益CLG:其中，CL