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考慮海雜波特征的SAR 圖像海上運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測(cè)方法

2024-04-13 06:54:22胡哲王寧高東明鄧杰黃永立
電子設(shè)計(jì)工程 2024年7期
關(guān)鍵詞:特征檢測(cè)方法

胡哲,王寧,高東明,鄧杰,黃永立

(中國(guó)南方電網(wǎng)超高壓輸電公司廣州局,海南海口 570106)

合成孔徑雷達(dá)(SAR)應(yīng)用范圍廣,成像效果好,但是在海面環(huán)境下,由于其復(fù)雜多變,難以對(duì)其進(jìn)行相關(guān)特性的分析,無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)。隨著海洋利用技術(shù)的不斷發(fā)展,近幾年來(lái),各國(guó)對(duì)海洋權(quán)益保護(hù)日益關(guān)注,如何從SAR 海洋圖像中提取運(yùn)動(dòng)小目標(biāo),已成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[1]提出了基于自適應(yīng)小波閾值的目標(biāo)檢測(cè)方法,該方法使用小波閾值去噪方式,對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理。通過(guò)對(duì)點(diǎn)奇異特征函數(shù)的最優(yōu)逼近,使檢測(cè)結(jié)果能夠獲取最優(yōu)解。文獻(xiàn)[2]提出了基于子帶矩陣CFAR 的目標(biāo)檢測(cè)方法,該方法以濾波器組對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行濾波處理,獲取多普勒頻率。構(gòu)建基于濾波器組子帶分解最大特征值的矩陣,結(jié)合雙雜波抑制方法解決求解矩陣,獲取目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。

由于在移動(dòng)平臺(tái)上觀察到的海雜波特征和海浪特征有很大的不同,因此要準(zhǔn)確地檢測(cè)到海面上的運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)是非常必要的。因此,提出了考慮海雜波特征的SAR 圖像海上運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測(cè)方法。

1 海雜波特征分析

海雜波的運(yùn)動(dòng)特征與大多數(shù)雜波的運(yùn)動(dòng)特征不同,其移動(dòng)速率隨時(shí)間、空間而改變,其徑向速度具有非恒定性[3]。海洋表面是一種隨時(shí)間而變的隨機(jī)過(guò)程,其歷經(jīng)度和穩(wěn)定性都較好[4-5]。通過(guò)雷達(dá)觀察到的波浪傳播方向如圖1 所示。

圖1 波浪傳播方向示意圖

波浪的傳播沿各個(gè)方向的能量平均分配,其表達(dá)方式為:

式中,φ(E)表示波浪譜;f(θ)表示角度擴(kuò)展函數(shù)。假設(shè)主要波浪傳播方向是β,由此得到的角度擴(kuò)展函數(shù)為:

由式(2)可看出,假定波浪方向不變,則沿波浪方向,忽略其他方向的海浪分量。β方向具有最大的波浪能量。

2 SAR圖像海上運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測(cè)

2.1 SAR圖像海雜波抑制處理

移動(dòng)平臺(tái)陣列雷達(dá)具有高靈活性和大視野[6]。但是,雷達(dá)檢測(cè)造成的多普勒頻譜擴(kuò)展,使得慢目標(biāo)很容易淹沒(méi)在多普勒信號(hào)中。為了提高運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果,需要抑制海雜波[7-8]。雷達(dá)在工作時(shí),將天線分成若干個(gè)信道,其中第一個(gè)信道作為基準(zhǔn)信道,兩者之間的距離是相同的[9]。SAR 圖像正側(cè)視工作示意圖如圖2 所示。

圖2 運(yùn)動(dòng)平臺(tái)SAR正側(cè)視工作示意圖

自適應(yīng)處理SAR 圖像時(shí)需要利用空域相位分布差異優(yōu)化參數(shù),進(jìn)行海雜波抑制[10]。以現(xiàn)行約束最小方差準(zhǔn)則為依據(jù),構(gòu)建最優(yōu)自適應(yīng)海雜波抑制權(quán)矢量函數(shù),公式為:

式中,λ表示海雜波抑制權(quán)矢量;μ表示海雜波加噪聲協(xié)方差;ν表示運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)和靜止海雜波速度矢量;x表示共軛轉(zhuǎn)置;vz表示徑向速度。實(shí)際上,未檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)之前并不能預(yù)先確定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的精準(zhǔn)信息[11-13]。設(shè)理想目標(biāo)矢量與實(shí)際目標(biāo)矢量的適配角余弦為:

式中,νs表示理想目標(biāo)矢量;表示實(shí)際目標(biāo)矢量。式(2)計(jì)算結(jié)果越大,海雜波對(duì)檢測(cè)結(jié)果造成的影響也就越大[14]。因此,控制適配角余弦,就能抑制SAR 圖像海雜波。

2.2 運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測(cè)

經(jīng)過(guò)SAR 圖像海雜波抑制處理能夠獲得干擾較少的海上運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息。在SAR 成像中,采用Sobel算子和形態(tài)學(xué)方法對(duì)SAR 圖像進(jìn)行了海陸分離,以消除地面散射對(duì)SAR 圖像影響。采用二值化方法對(duì)梯度圖像進(jìn)行二值化,并針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)置適當(dāng)閾值[15]。在閾值較大情況下,將此像素點(diǎn)視為邊緣點(diǎn)。在閾值以下,則將其視為非邊緣點(diǎn);通過(guò)形態(tài)學(xué)上的擴(kuò)展算子和腐蝕算子,實(shí)現(xiàn)了二值化梯度圖像的分割[16]。膨脹算子計(jì)算公式為:

式中,X表示需要膨脹的圖像;Y表示結(jié)構(gòu)元素。腐蝕算子計(jì)算公式為:

式中,X表示需要腐蝕的圖像;Y表示結(jié)構(gòu)元素。為了進(jìn)一步縮小區(qū)域范圍,移動(dòng)相鄰節(jié)點(diǎn),控制節(jié)點(diǎn)在領(lǐng)域梯度最小位置處。充分考慮海雜波特征,使用統(tǒng)計(jì)平均方式獲取海雜波背景下的平均干涉幅度,公式為:

式中,d表示目標(biāo)與海雜波背景距離;E表示能量參數(shù)。平均干涉相位計(jì)算公式為:

式中,a表示相位角度。在干涉的二維特征平面上,由于干涉幅度與相位是不同的量綱物理量,所以使用高斯核函數(shù)定義的干涉特征距離可表示為:

式中,H、Hs分別表示潛在目標(biāo)干涉特征和海雜波干涉特征;Gp表示帶寬系數(shù);p表示干涉特征向量范數(shù);⊕表示向量外積。在干涉空間中,如果目標(biāo)與海雜波背景差異明顯,那么距離雜波特征越遠(yuǎn)的向量就越代表其是運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)。

3 實(shí)驗(yàn)

3.1 不同海況設(shè)置

在不同海況情況下,對(duì)SAR 圖像中的部分海雜波進(jìn)行了提取,如圖3 所示。

圖3 不同海況背景

圖3 所示三幅圖片均選自于某2 號(hào)衛(wèi)星,分辨率為25 m。海雜波背景的灰度分布主要集中在海面上,當(dāng)海雜波背景面積太小時(shí),其擬合效果不理想。在中等海況和復(fù)雜海況下,由于背景灰度值分布已發(fā)生了局部的改變,為了使海雜波的擬合盡可能精確,采用100×100 的海雜波區(qū)域進(jìn)行擬合處理。

3.2 檢測(cè)裝置

實(shí)驗(yàn)所選取的檢測(cè)裝置為CA-CFAR 檢測(cè)器,該檢測(cè)器使用了CA-CFAR 算法,通過(guò)提取兩個(gè)滑窗內(nèi)的樣本數(shù)據(jù),求得采樣平均值,其基本原理如圖4所示。

圖4 CA-CFAR檢測(cè)器原理示意圖

由圖4 可知,CA-CFAR 檢測(cè)器能夠在不同海況下提取海雜波相關(guān)數(shù)據(jù),其海雜波數(shù)據(jù)處理主要通過(guò)求和采集來(lái)實(shí)現(xiàn)。選取少量海雜波背景取樣值進(jìn)行處理,能夠有效地去除某些干擾,而且當(dāng)目標(biāo)距離很近時(shí),該方法應(yīng)用效果更好。

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

在正常海況條件下,使用文獻(xiàn)[1]、文獻(xiàn)[2]和所研究方法不會(huì)受到海雜波影響,檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)不會(huì)出現(xiàn)丟失情況,但對(duì)于目標(biāo)位置的檢測(cè)需要進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)果如表1 所示。

表1 三種方法目標(biāo)位置檢測(cè)對(duì)比分析

由表1 可知,使用文獻(xiàn)[1]、文獻(xiàn)[2]的目標(biāo)位置中均存在三個(gè)位置與實(shí)際位置不一致,而使用文中方法所有位置與實(shí)際位置均一致。

在中等海況和復(fù)雜海況條件下,可能會(huì)出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)出現(xiàn)丟失情況。基于此對(duì)比三種方法的運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果,如圖5 所示。

圖5 三種方法目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果對(duì)比分析

由圖5 可知,使用文獻(xiàn)[1]、文獻(xiàn)[2]目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果出現(xiàn)了丟失情況,且部分位置發(fā)生改變,這與實(shí)際運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)位置不一致。使用文中方法目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果沒(méi)有出現(xiàn)丟失情況,且位置均與實(shí)際位置一致。由此可知,使用文中方法檢測(cè)結(jié)果精準(zhǔn)。

4 結(jié)束語(yǔ)

在SAR 圖像中進(jìn)行運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測(cè)時(shí),由于傳統(tǒng)SAR 目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)存在著能量依賴(lài)性,采用了一種結(jié)合海雜波特性的SAR 圖像海上運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測(cè)方法。有效區(qū)分海雜波與海上運(yùn)動(dòng)小目標(biāo),提高目標(biāo)檢測(cè)精度,有助于改善海雜波與實(shí)際干擾特征分布的差異。隨著觀察場(chǎng)景的復(fù)雜性和可觀察性的持續(xù)下降,所提方法的性能將不斷下降,相關(guān)的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)還需要進(jìn)一步研究和探索。

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