本发明涉及电子检测技术领域，尤其涉及一种机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法。
背景技术：
海面船只目标是海上监测的重点目标，船只检测对于海上交通、渔业监测、国防安全具有重要意义。与星载sar应用相比，机载sar因其具有的数据时效强、操作灵活、分辨率高等特点，在日常海域巡查和应对突发性事件的应急监测方面均有广泛的应用前景。
但是，目前机载sar实时检测技术在海洋应用领域的发展仍相对滞后，其原因在于：1)sar系统及其图像解译技术专业性强；2)开展机载sar数据获取和实时应用所需求的飞机平台、雷达系统、测控系统乃至作业空域等软、硬件条件往往很难保障。因此，当前基于sar的海面船只目标检测应用仍集中在事后针对传统sar图像的目标检测，即利用机载或星载sar图像开展相关检测工作。
而采用非实时的事后检测方法获悉的船只信息往往缺乏时效性，仅能用于海域船只信息统计和分析应用，很难用于海域船只的实时监视或指导现场执法，发挥不出sar全天时、全天候监视的优势。另外，单纯基于机载sar图像或采用机载mmti模式的运动目标检测方式不能同时兼顾静止和运动船只目标，检测结果会遗漏大量目标，而且传统机载sar图像条幅相对较窄，海域覆盖能力有限，基于传统sar图像的检测很难支持大范围、广域的目标检测和搜索，上述缺陷限制了sar技术的推广和应用。
技术实现要素：
(一)要解决的技术问题
针对于现有的技术问题，本发明提供一种机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法，用于至少部分解决以上技术问题。
(二)技术方案
本发明提供一种机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法，包括：分别以含有目标的dbs图像的每一行像素点为中心，构建条块图；设定检测窗口，以像素点为中心，通过检测窗口检测条块图，得到检测窗口图；分别计算检测窗口图和条块图的像素灰度分布特征，根据检测窗口图和条块图的像素灰度分布特征差异，检出目标像素点；搜索目标像素点，得到目标轮廓范围。
可选地，设定检测窗口包括：计算dbs图像的像素灰度分布特征，得到第一特征值；根据第一特征值设定检测窗口的尺度。
可选地，分别以含有目标的dbs图像的每一行像素点为中心，构建条块图包括：构建高小于等于检测窗口的尺度，宽大于检测窗口的尺度的条块图。
可选地，分别计算检测窗口图和条块图的像素灰度分布特征，根据检测窗口图和条块图的像素灰度分布特征差异，检出目标像素点包括：分别计算检测窗口图和条块图的像素灰度分布特征，得到第二特征值与第三特征值；根据第二特征值与第三特征值，对每个像素点进行目标判定，得到检测二值图，检测二值图中像素点的灰度值为第一灰度值或者第二灰度值。
可选地，根据第一特征值设定目标检测窗口的尺度包括：设定目标检测窗口的尺度为奇数个像素单位，其中，目标检测窗口的尺度与第一特征值呈正相关。
可选地，根据第二特征值与第三特征值，对每个像素点进行目标判定，得到检测二值图包括：根据第二特征值得到目标检测阈值，其中，目标检测阈值大于第二特征值，目标检测阈值和第二特征值的差值与第二特征值和第一特征值比值的比值为一常数；对比第三特征值和目标检测阈值，大于目标检测阈值的第三特征值对应的像素点为目标像素点，小于或等于目标检测阈值的第三特征值对应的像素点为杂波背景；设置目标像素点的灰度值为第一灰度值，设置杂波背景的像素点的灰度值为第二灰度值，得到检测二值图。
可选地，搜索目标像素点，得到目标轮廓范围包括：逐点搜索目标像素点，获取目标像素点的最小外接矩形；扩张最小外接矩形的四条边，直到任意一条边均不含有其他目标像素点，扩张后的外接矩形构成目标轮廓范围。
可选地，设定检测窗口，以像素点为中心，通过检测窗口检测条块图包括：沿着横向或者纵向滑动检测窗口，对条块图进行检测。
可选地，计算dbs图像的像素灰度分布特征包括：计算海域dbs图像的像素灰度分布特征和/或计算陆域dbs图像的像素灰度分布特征和/或计算空域dbs图像的像素灰度分布特征。
可选地，机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法还包括：对目标轮廓进行虚警过滤，剔除与预设目标尺度的差异大于目标过滤阈值的目标。
(三)有益效果
本发明提供一种机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法，通过构建以每行像素点为中心的条块图，然后自适应设定检测窗口检测该条块图，得到体现局部像素灰度分布特征的检测窗口图，对比检测窗口图和条块图的像素灰度分布特征，可以快速准确的找到目标像素点，进而得到目标轮廓范围。本发明公开的机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法数据处理速度快，全过程无人工干预，贴近了机载sar海面船只目标实时检测的实际应用需求。
本发明采用对比可定量描述图像信息复杂度的图像像素灰度分布特征的方法，对图像信息的度量符合人眼视觉感官，同时，对图像中的突变点较为敏感，不依赖于目标尺度等先验知识，因此，在保证实时性的前提下，可以满足一定复杂度背景下的多尺度船只目标和弱小船只目标的检测。在应对多尺度目标和弱小船只目标的实时检测方面适应性强，目标实时检出率高。
本发明采用机载sar的dbs图像替代传统的sar图像，充分考虑了dbs图像能够对静止和运动船只目标同时成像的特点，特别是对于运动船只目标更加有效，进而实现了对海面静止和运动船只目标的兼顾处理。避免了检测结果遗漏大量目标的问题。
本发明采用的机载dbs图像与传统机载sar图像相比，分辨率较低，在同等图像尺度条件下，dbs图像覆盖的海域远远大于sar图像覆盖的海域，因此，基于dbs图像的船只目标检测能支持大范围、广域的目标检测和搜索。
附图说明
通过以下参照附图对本发明实施例的描述，本发明的上述以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
图1示意性示出了根据本发明实施例的机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法的应用场景图；
图2示意性示出了根据本发明实施例的机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法流程图；
图3示意性示出了根据本发明实施例的目标滑动窗口检测示意图；
图4示意性示出了根据本发明实施例的检测窗口及条块图尺寸的获取方法流程图；
图5示意性示出了根据本发明实施例的目标像素点的获取方法流程图；
图6示意性示出了根据本发明实施例的目标轮廓范围获取方法流程图；
图7示意性示出了根据本发明另一实施例的机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法流程图。
【附图标记说明】
100-dbs图像
110-第一运动船只
120-第二运动船只
130-第一静止船只
140-第二静止船只
310-条块图
320-中心像素点
330-检测窗口
340-中心像素行
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。
需要说明的是，在附图或说明书描述中，相似或相同的部分都使用相同的图号。说明书中示例的各个实施例中的技术特征在无冲突的前提下可以进行自由组合形成新的方案，另外每个权利要求可以单独作为一个实施例或者各个权利要求中的技术特征可以进行组合作为新的实施例，且在附图中，实施例的形状或是厚度可扩大，并以简化或是方便标示。再者，附图中未绘示或描述的元件或实现方式，为所属技术领域中普通技术人员所知的形式。另外，虽然本文可提供包含特定值的参数的示范，但应了解，参数无需确切等于相应的值，而是可在可接受的误差容限或设计约束内近似于相应的值。
除非存在技术障碍或矛盾，本发明的上述各种实施方式可以自由组合以形成另外的实施例，这些另外的实施例均在本发明的保护范围中。
虽然结合附图对本发明进行了说明，但是附图中公开的实施例旨在对本发明优选实施方式进行示例性说明，而不能理解为对本发明的一种限制。附图中的尺寸比例仅仅是示意性的，并不能理解为对本发明的限制。
虽然本发明总体构思的一些实施例已被显示和说明，本领域普通技术人员将理解，在不背离本总体发明构思的原则和精神的情况下，可对这些实施例做出改变，本发明的范围以权利要求和它们的等同物限定。
图1示意性示出了本发明实施例的机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法的应用场景图。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本发明实施例的应用场景的示例，以帮助本领域技术人员理解本发明的技术内容，但并不意味着本发明实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
根据本发明的实施例，如图1所示，本发明实施例的机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法例如可以用于机载sar系统的海面船只目标实时检测，dbs图像100中例如包括4个目标，分别是第一运动船只110，第二运动船只120，以及第一静止船只130和第二静止船只140。各个船只的大小可以相同或相近，也可以不相同或不相近，dbs图像例如可以是8bit的灰度图像。本发明通过将机载sar多普勒波束锐化(dopplerbeamsharpening，dbs)图作为检测输入，可以保证图中各个目标数据的实时处理，以达到对海面多种类目标的实时监测。
可以理解的是，本发明的检测方法不限于对海面目标进行检测，当应用于陆地目标或空域目标实时检测时，本发明方案中的机载sar海域dbs图像可以用陆域dbs图像或空域dbs图像来代替。当应用于非实时sar海面船只目标检测时，本发明方案中的机载sar海域dbs图像也可以用传统sar图像来代替。
为了实现该对海面多种类目标的实时监测，本发明设计了如图2所示的机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法。
根据本发明的实施例，如图2所示，机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法例如包括：
s210，分别以含有目标的dbs图像的每一行像素点为中心，构建条块图。
s220，设定检测窗口，以像素点为中心，通过检测窗口检测条块图，得到检测窗口图。
s230，分别计算检测窗口图和条块图的像素灰度分布特征，根据检测窗口图和条块图的像素灰度分布特征差异，检出目标像素点。
s240，搜索目标像素点，得到目标轮廓范围。
图3示意性示出了根据本发明实施例的目标滑动窗口检测示意图。
根据本发明的实施例，例如可以通过机载sar系统实时处理生成并输入的单幅海域dbs图像的全局方差加权信息熵来表示该dbs图像的像素灰度分布特征，并根据计算的全局方差加权信息熵值自适应地设定船只的目标检测窗口以及条块图的尺度大小。如图3所示，例如含有目标船只的dbs图像的宽度和高度分别为w和h，可以设置使目标检测窗口和条块图的高大小相同。可以根据图4中的步骤s410～步骤s420来计算检测窗口尺度以及条块图的大小。
s410，根据实时输入的dbs图像及其宽度、高度信息，利用公式(1)～(3)统计计算整幅dbs图像的全局方差加权信息熵。
ps＝ns/n(3)
其中，e为dbs图像的全局方差加权信息熵，s为图像的灰度级别，s的值域范围例如为0≤s≤255；
s420，基于计算得到的全局方差加权信息熵e，按照公式(4)自适应设定针对该图像的检测窗口的尺度大小(单位：像素)。
其中，检测窗口例如为正方形的检测窗口，r为该正方形检测窗口的边长，e为dbs图像的全局方差加权信息熵。当全局方差加权信息熵例如小于5000的时候，正方形检测窗口的边长例如可以为5个像素单位，当全局方差加权信息熵例如大于等于5000，同时小于等于10000的时候，正方形检测窗口的边长例如可以为9个像素单位，当全局方差加权信息熵例如大于10000的时候，正方形检测窗口的边长例如可以为13个像素单位。
可以理解的是，在本发明实施例的检测方法中，由于是以每一行像素点为中心来建立条块图，并且例如设置目标检测窗口和该条块图的高大小相等，而每一行的上下其他行像素点都需要被检测，因而可以设定目标检测窗口的尺度为奇数个像素单位，其中，目标检测窗口的尺度与dbs图像的全局方差加权信息熵的值呈正相关。公式(4)中的数值仅仅是作为示例，并不限制本发明采用其他数值的像素单位以及dbs图像的全局方差加权信息熵值。而当以第一行或最后一行像素点为中心时，由于该行像素点的上方或下方没有其他像素点，以及对类似的dbs图像上下边界不足r/2的条块图进行检测时，即图像中心行的上部(上边界)或下部(下边界)可用于统计的图像行数出现不足的情况，可以按实际行数进行统计计算。
图5示意性示出了根据本发明实施例的目标像素点的获取方法流程图。
根据本发明的实施例，如图5所示，例如可以通过步骤s510～步骤s520来对比检测窗口和条块图的像素灰度分布特征，进而得到目标像素点。例如可以在dbs图像上，逐行计算以各图像行为中心、以设定滑窗尺度为高、以dbs图像宽度为宽的条块图的局部方差加权信息熵，基于计算值自适应设定各图像行对应的目标检测阈值。
具体地，s510，根据公式(1)～公式(3)，自上而下逐行计算dbs图中以当前图像行l为中心行，以检测窗口尺度r为高，以dbs图像宽度w为宽的条块图的局部方差加权信息熵el。其中，l为图像行号，1≤l≤h。
s520，基于计算得到的各条块图的局部方差加权信息熵el，根据公式(5)和公式(6)自适应地计算对应图像行l的检测阈值thl。
thl＝k×el(5)
k＝1000/e 1.0(6)其中，thl为检测阈值，k为权值系数，e为dbs图像的全局方差加权信息熵，el为条块图的方差加权信息熵。
可以理解的是，对于更高的处理速度需求，本发明方案中用于自适应计算图像行检测阈值的条块图局部方差加权信息熵可以用图像全局方差加权信息熵来代替。此代替可省去逐行计算条块图局部方差加权信息熵的处理过程，大幅缩短图像处理时间，但也会降低检测性能。
图6示意性示出了根据本发明实施例的目标轮廓范围获取方法流程图。
根据本发明的实施例，如图6所示，例如可以通过步骤s610～步骤s620来搜索目标像素点，得到目标轮廓范围。例如可以在dbs图像上，采用逐行、逐像素的滑动扫描检测方式，以设定的检测窗口进行滑动，计算以各像素为中心的滑窗内图像的局部方差加权信息熵，将之与其所在行的阈值进行比较，大于阈值判为目标，否则为杂波，完成整幅图像处理，形成目标检测二值图。
具体地，s610，以自适应设定的r为边长，采用正方形检测窗口，在dbs图中如图3所示，自左向右、从上到下的检测顺序逐行、逐像素的滑动窗口进行滑动处理，针对每个像素，根据公式(1)～公式(3)计算以当前像素为中心的检测窗口所覆盖dbs图像块的局部方差加权信息熵ei。
可以理解的是，本发明方案中采用滑动窗口进行局部方差加权信息熵计算时，滑动方式不限于横向以图像行方式逐行、逐像素滑动，还可以采用纵向例如以图像列的方式来代替。
s620，比较局部方差加权信息熵ei和检测阈值thl的大小，ei大于thl的像素点为目标像素点，例如设置其像素值为255(白色)，ei小于等于thl的像素点为杂波背景像素点，例如设置其像素值为0(黑色)。当完成整幅dbs图像像素点的比较后，可以得到一幅基于方差加权信息熵的船只目标检测二值图。
根据本发明的实施例，基于该目标检测二值图，例如可以采用基于目标点(像素值为255)扩张搜索的方法来确定图中各船只目标的尺度范围。例如可以在目标检测二值图上，采用逐行、逐点搜索方式，依次搜索图中白色的目标点。针对搜索到的目标点，以当前目标点为中心，以包围该点的8个紧邻像素点组成的矩形为扩张基础，将四条边分别向上、下、左、右四个方向各扩张一个像素距离，检测扩张后新矩形的四条边上是否包含新的白色目标点，对于包含有新目标点的矩形边，继续向外扩张，对于不再包含新目标点的矩形边，则停止扩张，直至完成四条边的扩张。由此形成的矩形即为该目标的最小外接矩形，记录矩形左上角和右下角点的像素点坐标。搜索和扩张完所有目标像素点，即可获得所有目标的轮廓范围。
可以理解的是，本发明实施例中采用逐行、逐点搜索法对目标点进行搜索、扩张处理时，已经完成扩张处理的目标区域要在后续搜索时进行剔除，以避免重复处理。
根据本发明的实施例，在获取到各目标的外接矩形之后，还可以以预设的船只目标尺度范围对各外接矩形进行基于尺度的虚警过滤，剔除尺度上明显不符的目标，针对保留的目标，依次输出其外接矩形在dbs图中左上点和右下点的像素点坐标，得到最终的目标轮廓范围。基于预设的船只目标尺度范围滤除尺度上不符合的目标，预设船只目标尺度范围例如可以是期望检测出的船只目标尺度范围，包括最小尺度和最大尺度。实际应用中，目标尺度可以按照dbs图像的分辨率折算为图像像素尺度大小。
图7示意性示出了根据本发明另一实施例的机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法流程图。
根据本发明的实施例，以机载sar海面船只目标的实时检测为例，如图7所示，针对机载sar海面船只目标的实时检测方法例如包括：
s710，计算机载sar系统实时生成的海域dbs图像的全局方差加权信息熵，根据计算值自适应的设定正方形船只目标检测窗口的尺度大小。
s720，逐行计算以当前图像行为中心、以设定目标检测窗口的尺度为高、以dbs图像宽度为宽的条块图的局部方差加权信息熵，基于计算值自适应设定各图像行的目标检测阈值。
s730，采用逐行、逐像素的滑动扫描检测方式，在dbs图像上以目标检测窗口进行滑动，计算以每个像素为中心的滑窗内图像的局部方差加权信息熵，并将其与该像素所在图像行的检测阈值进行比较，大于阈值判为目标，否则为杂波，直至完成整幅图像的处理，形成检测二值图。
s740，采用目标点外扩搜索边界的方法对检测二值图进行逐像素的目标边界界定处理，记录目标边界像素坐标。
s750，基于预设的船只目标尺度范围滤除不符合的目标，输出符合目标的边界坐标信息。
该另一实施例的检测方法的其他细节可以参考上面实施例部分的描述，在此不再赘述。
综上所述，本发明实施例提出一种机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法。在图像域检测的基础上，提供了一种运算量小、处理速度快和对弱小目标灵敏度高的实时广域检测方法，设计了基于方差加权信息熵算法的局部参数自适应、滑窗处理的方案，保障了船只目标检测处理过程中数据处理的实时性和自适应性，实现了机载sar海面船只检测处理过程的实时自动化。在流程设计中，充分考虑了实际应用中对静止目标和运动目标同时监测的应用需求，将运算量少、生成速度快且能够在图像中同时反映出静止和运动两类目标的dbs图作为输入，保证了数据的实时处理和检测对象的全面；在算法设计上，以方差加权信息熵方法作为dbs图中船只目标的检测方法，充分发挥其计算量小、算法灵活且目标灵敏度高的优势，并以dbs图的全局和局部统计信息去自适应性设置目标的局部检测参数，提高了海面船只目标检测过程的自适应性和结果鲁棒性。
应该明白，公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好，应该理解，过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素，并且不是要限于的特定顺序或层次。
在上述的详细描述中，各种特征一起组合在单个的实施方案中，以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图，即，所要求保护的主题的实施方案需要比清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反，如所附的权利要求书所反映的那样，本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此，所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中，其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于术语“包括”，就如同“包括，”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它性的或者”。
1.一种机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法，其特征在于，包括：
分别以含有目标的dbs图像的每一行像素点为中心，构建条块图；
设定检测窗口，以像素点为中心，通过所述检测窗口检测所述条块图，得到检测窗口图；
分别计算所述检测窗口图和所述条块图的像素灰度分布特征，根据所述检测窗口图和所述条块图的像素灰度分布特征差异，检出目标像素点；
搜索所述目标像素点，得到目标轮廓范围。
2.根据权利要求1所述的机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法，其特征在于，所述设定检测窗口包括：
计算所述dbs图像的像素灰度分布特征，得到第一特征值；
根据所述第一特征值设定所述检测窗口的尺度。
3.根据权利要求2所述的机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法，其特征在于，所述分别以含有目标的dbs图像的每一行像素点为中心，构建条块图包括：
构建高小于等于所述检测窗口的尺度，宽大于所述检测窗口的尺度的所述条块图。
4.根据权利要求1所述的机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法，其特征在于，所述分别计算所述检测窗口图和所述条块图的像素灰度分布特征，根据所述检测窗口图和所述条块图的像素灰度分布特征差异，检出目标像素点包括：
分别计算所述检测窗口图和所述条块图的像素灰度分布特征，得到第二特征值与第三特征值；
根据所述第二特征值与所述第三特征值，对每个像素点进行目标判定，得到检测二值图，所述检测二值图中像素点的灰度值为第一灰度值或者第二灰度值。
5.根据权利要求2所述的机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法，其特征在于，所述根据所述第一特征值设定目标检测窗口的尺度包括：
设定所述目标检测窗口的尺度为奇数个像素单位，其中，所述目标检测窗口的尺度与所述第一特征值呈正相关。
6.根据权利要求4所述的机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法，其特征在于，所述根据所述第二特征值与所述第三特征值，对每个像素点进行目标判定，得到检测二值图包括：
根据所述第二特征值得到目标检测阈值，其中，所述目标检测阈值大于所述第二特征值，所述目标检测阈值和所述第二特征值的差值与所述第二特征值和所述第一特征值比值的比值为一常数；
对比所述第三特征值和所述目标检测阈值，大于所述目标检测阈值的所述第三特征值对应的像素点为所述目标像素点，小于或等于所述目标检测阈值的所述第三特征值对应的像素点为杂波背景；
设置所述目标像素点的灰度值为所述第一灰度值，设置所述杂波背景的像素点的灰度值为所述第二灰度值，得到所述检测二值图。
7.根据权利要求1所述的机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法，其特征在于，所述搜索所述目标像素点，得到目标轮廓范围包括：
逐点搜索所述目标像素点，获取所述目标像素点的最小外接矩形；
扩张所述最小外接矩形的四条边，直到任意一条边均不含有其他目标像素点，扩张后的外接矩形构成所述目标轮廓范围。
8.根据权利要求1所述的机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法，其特征在于，所述设定检测窗口，以像素点为中心，通过所述检测窗口检测所述条块图包括：
沿着横向或者纵向滑动所述检测窗口，对所述条块图进行检测。
9.根据权利要求2所述的机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法，其特征在于，所述计算所述dbs图像的像素灰度分布特征包括：
计算海域dbs图像的像素灰度分布特征和/或计算陆域dbs图像的像素灰度分布特征和/或计算空域dbs图像的像素灰度分布特征。
10.根据权利要求1所述的机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法，其特征在于，所述机载合成孔径雷达海面船只实时检测方法还包括：
对所述目标轮廓范围进行虚警过滤，剔除与预设目标尺度的差异大于目标过滤阈值的目标。
技术总结