【船舶检测】合成孔径雷达图像中船舶检测Matlab实现

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布 · 597 阅读

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#matlab #目标跟踪 #开发语言

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🔥 内容介绍

合成孔径雷达(SAR)图像中的海杂波统计特性，由其边缘分布和空间相关性共同决定。然而，由于海杂波的非高斯特性，同时对这两方面信息进行建模仍然是一个难题。本文提出一种半参数方法来解决这个问题。首先，我们研究了非参数核密度估计(KDE)在估计SAR海杂波边缘分布中的适用性，并证明KDE在对数强度域最为有效。其次，我们提出采用Copula方法估计潜在的空间相关结构，并证明高斯Copula是一个足够精确的模型。因此，KDE结合高斯Copula可以完整地刻画联合概率分布，在此基础上，可以方便地设计一个由著名的卡方律控制零分布的二次检测器，以实现恒虚警率(CFAR)检测。实验结果表明，与仅利用边缘分布的单点检测器相比，该方法通过结合空间相关性，显著提高了目标检测性能，无论是在接收机工作特性曲线(ROC)还是检测到的目标像素数量方面均有体现。然而，这种方法的代价在于，由于估计高维分布的不确定性增加，导致虚警率控制能力下降。

引言:

合成孔径雷达(SAR)以其全天候、全天时成像能力，广泛应用于海洋监视、目标识别等领域。然而，SAR图像中普遍存在的强海杂波严重影响了目标检测的性能。准确建模海杂波的统计特性对于提高目标检测精度至关重要。传统的目标检测方法通常只考虑海杂波的边缘分布，忽略了其重要的空间相关性。这种忽略会导致检测性能的下降，尤其是在低信噪比环境下。因此，对海杂波的边缘分布和空间相关性进行联合建模，对于提高SAR目标检测性能具有重要的意义。

方法:

本文提出一种基于半参数方法的SAR海杂波联合概率密度建模方案，该方案结合了非参数核密度估计(KDE)和Copula方法。KDE是一种强大的非参数方法，能够有效地估计任意形状的概率密度函数，而无需对数据的分布做出任何先验假设。Copula方法则能够有效地对变量之间的相关性进行建模，即使这些变量的边缘分布具有复杂的非线性结构。

首先，我们对SAR海杂波数据的对数强度进行KDE估计，以获得其边缘概率密度函数。选择对数强度域的原因在于，实验证明，在该域中，海杂波的边缘分布更接近于对称分布，从而提高了KDE估计的精度和稳定性。我们通过比较不同带宽参数下的KDE估计结果，选择最佳带宽参数，以平衡估计的偏差和方差。

其次，我们采用高斯Copula来建模SAR海杂波的空间相关性。高斯Copula具有参数少、计算效率高等优点，并且在许多应用中都表现出良好的性能。为了估计高斯Copula的参数，我们利用海杂波数据的样本相关矩阵，并通过最大似然估计等方法来拟合高斯Copula的参数。通过对不同Copula模型的比较，我们证明高斯Copula能够有效地捕捉SAR海杂波的空间相关性。

最后，我们将KDE估计的边缘分布和高斯Copula估计的空间相关性结合起来，构造出海杂波的联合概率密度函数。基于此联合概率密度函数，我们设计了一个二次检测器，其零分布服从卡方分布，从而实现恒虚警率检测。

实验结果与分析:

我们在模拟数据和真实SAR数据上进行了实验，并与传统的单点检测器进行了比较。实验结果表明，本文提出的方法显著提高了目标检测性能。具体来说，在相同的虚警率下，该方法能够显著提高目标检测率，在ROC曲线上的表现也优于传统的单点检测器。同时，该方法能够检测到更多目标像素。

然而，我们也观察到，在估计高维分布时，不确定性会增加，从而导致虚警率控制能力下降。这是高维概率密度估计固有的挑战。未来的研究将集中于如何减轻这种影响，例如探索更有效的参数估计方法或者使用更鲁棒的Copula模型。

结论:

本文提出了一种基于KDE和高斯Copula的半参数方法，用于对SAR海杂波的联合概率密度进行建模，并在此基础上设计了一个CFAR检测器。实验结果表明，该方法能够显著提高SAR目标检测性能。虽然存在虚警率控制能力下降的缺点，但这是一种有效处理SAR海杂波空间相关性的方法，为提高SAR目标检测精度提供了新的途径。未来的工作将集中于进一步改进该方法，以更好地平衡检测性能和虚警率控制。

📣 部分代码

% Pf: false alarm rate, e.g., Pf = 0.0005

% OUTPUT:

% I_prob: image same size of I, pixel value is probability

% I_bw: binary image of detected ships, I_bw = I > 1-Pf

% transform the image into log-domain

I_log = log(I);

% user needs to select a homogeneous sea area

figure, imshow(I, []);

title('请拖动一个海杂波矩形并双击以继续')

h = imrect;

pos = wait(h);

close;

xmin = pos(1);

ymin = pos(2);

width = pos(3);

height = pos(4);

% estimate correlation structure of sea clutter

I_train = I_log(ymin:(ymin+height),xmin:(xmin+width)); % train samples

N = numel(I_train);

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

Yi Cui, Jian Yang, Yoshio Yamaguchi, Gulab Singh, Sang-Eun Park, and Hirokazu Kobayashi. "On semiparametric clutter estimation for ship detection in synthetic aperture radar images." IEEE transactions on geoscience and remote sensing 51, no. 5 (2013): 3170-3180.

Yi Cui, Jian Yang, and Yoshio Yamaguchi, “CFAR ship detection in SAR images based on lognormal mixture models,” in Proc. 3rd IEEE Int. Asia-Pacific Conf. on Synthetic Aperture Radar, pp. 1–3, IEEE, Seoul, South Korea (2011).