一种SAR图像目标提取方法及系统

本发明涉及sar图像处理领域，具体而言，涉及一种sar图像目标提取方法及系统。

背景技术：

1、sar传感器是一种具备全天时、全天候工作能力的观测设备，广泛用于对地、对海观测领域，搭载的平台包括卫星、飞机、无人机等，输出信息为sar图像，提取和识别sar图像中的目标是sar传感器运用的终极目标。现有的sar图像目标提取方法主要基于灰度相关特征，基本都需要滑窗搜索、滤波去噪、边缘检测等处理过程。现有技术中存在以下不足：1.能量相关特征的模糊性：灰度相关特征是sar图像处理依赖的主要特征，属于能量相关特征，与目标不存在必然对应关系，当噪声能量较强而目标能量较弱时，使用灰度相关特征可能会丢失目标。2.滑窗搜索的局限性：滑窗搜索是一种局域处理方法，窗口大小和特征事先已经确定，而窗口特性与目标特性不一定匹配，窗口过大可能掩盖局部特征，窗口过小可能增加虚假特征，窗口特征不匹配会导致类似的结果。同时，滑窗搜索过程比较繁琐，算法执行效率不高。3.滤波去噪和边缘检测的矛盾性：滤波去噪会导致图像平滑，噪声虽然得到抑制，但突变特征也会减弱或消失，给边缘检测带来困难。而直接对图像边缘检测，虽然会保留突变特征，但同样会保留噪声，使边缘检测中微分运算误差变大。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明的目的是提供一种新的sar图像目标提取技术，旨在解决sar图像处理中的目标提取领域的相关技术问题。

2、为了实现上述技术目的，本申请提供了一种sar图像目标提取方法，包括以下步骤：

3、基于sar图像进行奇异值分解，获取用于表达目标结构特征的奇异向量；

4、利用奇异向量，拟合获取折线奇异向量；

5、利用折线奇异向的量峰谷三角形面积特征，筛选目标相关折线奇异向量，进行目标重构。

6、优选地，在获取奇异向量时，通过左奇异向量表达目标水平方向结构特征，以及，通过右奇异向量表达目标垂直方向结构特征，其中，左奇异向量来自格拉姆矩阵xxt特征向量的标准正交化，右奇异向量来自格拉姆矩阵xtx特征向量的标准正交化，sar图像矩阵为x。

7、优选地，在获取折线奇异向量时，通过峰值和谷值搜索确认奇异向量分段拟合端点，在相邻的峰值和谷值之间采用线性最小二乘拟合，得到折线奇异向量。或者，在获取折线奇异向量时，采用非线性最小二乘拟合，得到折线奇异向量。

8、优选地，在筛选目标相关折线奇异向量时，利用折线奇异向量峰谷三角形面积作为门限，判断折线奇异向量是否与目标相关。

9、优选地，在设置门限时，统计全部折线奇异向量峰谷三角形面积的均值和标准差，用均值加上标准差作为门限。

10、本发明还公开了一种sar图像目标提取系统，包括：

11、奇异值分解模块，用于基于sar图像进行奇异值分解，获取用于表达目标结构特征的奇异向量；

12、奇异向量拟合模块，用于利用奇异向量，拟合获取折线奇异向量；

13、目标重构模块，用于利用折线奇异向量的峰谷三角形面积特征，筛选目标相关折线奇异向量，进行目标重构。

14、优选地，奇异值分解模块，还用于通过左奇异向量表达目标水平方向结构特征，以及，通过右奇异向量表达目标垂直方向结构特征，其中，左奇异向量来自格拉姆矩阵xxt特征向量的标准正交化，右奇异向量来自格拉姆矩阵xtx特征向量的标准正交化，sar图像矩阵为x。

15、优选地，奇异向量拟合模块，采用线性最小二乘拟合或非线性最小二乘拟合，获取折线奇异向量，其中，通过峰值和谷值搜索确认奇异向量分段拟合端点，在相邻的峰值和谷值之间采用线性最小二乘拟合，得到折线奇异向量；或，基于奇异向量，采用非线性最小二乘拟合，得到折线奇异向量。

16、优选地，目标重构模块，还用于利用折线奇异向量峰谷三角形面积作为门限，判断折线奇异向量是否与目标相关，其中，通过统计全部折线奇异向量峰谷三角形面积的均值和标准差，利用均值加上标准差作为门限。

17、本发明公开了以下技术效果：

18、本发明同时抓住了目标的能量和结构特征，能够更全面反映目标信息，通过分段线性最小二乘拟合奇异向量能够同步实现去除噪声和保留目标，利用目标相关奇异向量重构目标实现目标提取，能够更精准利用有效信息，适用于sar图像处理中的目标提取领域。

19、本发明提出在奇异值分解基础上借助奇异向量实现sar图像目标提取，可同步实现目标提取和噪声去除，不涉及滤波去噪、边缘检测等常规处理手段，避免滤波去噪导致图像边缘模糊和边缘检测受噪声影响大的问题，不存在滑窗搜索过程，提高了算法的执行效率。

1.一种sar图像目标提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述一种sar图像目标提取方法，其特征在于：

3.根据权利要求1所述一种sar图像目标提取方法，其特征在于：

4.根据权利要求1所述一种sar图像目标提取方法，其特征在于：

5.根据权利要求3所述一种sar图像目标提取方法，其特征在于：

6.根据权利要求5所述一种sar图像目标提取方法，其特征在于：

7.一种sar图像目标提取系统，其特征在于，包括：

8.根据权利要求7所述一种sar图像目标提取系统，其特征在于：

9.根据权利要求8所述一种sar图像目标提取系统，其特征在于：

10.根据权利要求9所述一种sar图像目标提取系统，其特征在于：