SAR圖像CFAR檢測(cè)的快速算法研究

1、    sar圖像cfar檢測(cè)的快速算法研究    摘要：所謂sar，指的是一種主動(dòng)成像的傳感器合成孔徑雷達(dá)，這種雷達(dá)具備全天候、全天時(shí)以及穿透能力強(qiáng)的特點(diǎn)，在我國(guó)當(dāng)下的民用與軍用領(lǐng)域都有著極為廣泛的運(yùn)用。本文針對(duì)合成孔徑雷達(dá)圖像目標(biāo)檢測(cè)中恒虛警率算法進(jìn)行了相關(guān)研究，提出了一種研究cfar檢測(cè)快速算法的基本框架，而在對(duì)這一框架的可行性與性能的檢測(cè)中，該框架有效提高了cfar算法在sar圖像檢測(cè)應(yīng)用中的執(zhí)行效率。關(guān)鍵詞：合成孔徑雷達(dá)圖像 快速算法 迭代計(jì)算：tn957.5 ：a ：1007-9416（2016）10-0134-01在sar技術(shù)中，其本身存在

2、著檢測(cè)、鑒別和分類三階段的sar數(shù)據(jù)處理程序，這也使得其在應(yīng)用中能夠擁有較好的精度與速度。在sar技術(shù)應(yīng)用的大場(chǎng)景高分辨率sar圖像的檢測(cè)中，cfar也就是恒虛警率算法是sar圖像檢測(cè)的一種有效算法。筆者將在下文中提出一種cfar 檢測(cè)快速算法的基本框架，希望能夠更好的實(shí)現(xiàn)cfar檢測(cè)算法在sar圖像中的應(yīng)用。1 快速算法研究現(xiàn)狀在對(duì)各種sar圖像cfar檢測(cè)的快速算法研究中，我們可以得知采用滑動(dòng)窗口的自適應(yīng)閾值cfar算法計(jì)算，計(jì)算量將主要集中在大量背景雜波像素處與局部背景雜波自身的分布參數(shù)處。其中，在大量背景雜波像素處的研究中，該處的快速算法旨在避免每個(gè)像素點(diǎn)發(fā)生的復(fù)雜計(jì)算，加拿大海洋監(jiān)視

3、工作站所采用的系統(tǒng)檢測(cè)算法，就通過對(duì)每一幅圖像的分割，較好的實(shí)現(xiàn)了這一構(gòu)思，而在這一系統(tǒng)中采用的全局閾值的cfar檢測(cè)算法，相較于傳統(tǒng)的雙參數(shù)cfar算法，也具備著較強(qiáng)的運(yùn)算速度優(yōu)勢(shì)，不過全局閾值的cfar檢測(cè)算法場(chǎng)景變化負(fù)責(zé)時(shí)失配嚴(yán)重的理論缺陷，所以只有兩種算法共同使用才能夠發(fā)揮較好的應(yīng)用效果。而在對(duì)大量背景雜波像素處的研究中，潘卓等提出了一種基于聚類的sar圖像快速目標(biāo)檢測(cè)算法，這種算法我們可以將其看成是一種初始聚類，而由于其采用了經(jīng)典的雙參數(shù)cfar算法對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行精細(xì)檢測(cè)，這也使得其在運(yùn)用中能夠發(fā)揮較好的效果1。而在對(duì)局部背景雜波自身的分布參數(shù)處的快速算法研究中，主要需要解決減少滑窗

4、內(nèi)雜波數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算量以及減少雜波模型參數(shù)估計(jì)的計(jì)算量?jī)煞矫娴膯栴}，為此這一階段的工作將主要集中在計(jì)算滑窗內(nèi)雜波數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)量方面。由于傳統(tǒng)cfar算法存在的大量重復(fù)計(jì)算，而為了解決這一問題，我們就可以通過迭代計(jì)算相鄰像素的雜波數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)量，真正實(shí)現(xiàn)快速算法的要求。在相關(guān)研究中，sun等人根據(jù)前人的構(gòu)思，提出了一種os-cfar檢測(cè)器的快速實(shí)現(xiàn)方法，這一實(shí)現(xiàn)方法相較于以往眾人提出的構(gòu)思與不完善的設(shè)想有著具體的操作流程，這就為局部背景雜波自身的分布參數(shù)處的快速算法研究提供了有利基礎(chǔ)。2 cfar檢測(cè)快速算法基本框架經(jīng)過上文的論述我們不難看出快速預(yù)篩選和迭代計(jì)算在sar圖像cfar檢測(cè)快速算法中所能

5、夠發(fā)揮的重要效用，筆者所提出的cfar檢測(cè)快速算法框架本身也是基于這兩方面技術(shù)所實(shí)現(xiàn)的。在筆者所設(shè)計(jì)的cfar檢測(cè)快速算法的基本框架中，這一框架能夠通過對(duì)預(yù)先判斷前一個(gè)像素點(diǎn)是否為潛在目標(biāo)點(diǎn)，大大提高sar圖像cfar檢測(cè)的運(yùn)算效率，避免以往的檢測(cè)算法中大量周圍滑窗內(nèi)背景雜波數(shù)據(jù)的重復(fù)運(yùn)算出現(xiàn)2。3 實(shí)驗(yàn)方法與結(jié)果為了能夠?qū)@一cfar檢測(cè)快速算法的基本框架的可行性與有效性進(jìn)行檢驗(yàn)，筆者選擇了經(jīng)典的高斯分布函數(shù)的雙參數(shù)cfar檢測(cè)，并在虛警概率為1.0×10-5的情況下，在47.27s的運(yùn)行時(shí)間中得到了如圖1（a）所示的檢測(cè)結(jié)果，這里我們就可以設(shè)pt=0.01，繼續(xù)應(yīng)用高斯分布函數(shù)的雙參數(shù)cfar檢測(cè)方法，并仍然采用鋼管使用的虛警概率數(shù)值，筆者在0.58s的時(shí)間內(nèi)得到了圖1（a）與（b），通過這一結(jié)果我們能夠明顯發(fā)現(xiàn)，筆者提出的cfar檢測(cè)快速算法的基本框架不僅檢測(cè)出了全部目標(biāo)，還大大提高了運(yùn)算速度，我們可以在這里宣布這種cfar檢測(cè)快速算法的基本框架的可行性與有效性。4 結(jié)語(yǔ)經(jīng)過這一系列研究，我們了解到了快速預(yù)篩選處理方法的多種多樣以及通過對(duì)滑窗內(nèi)背景雜波數(shù)據(jù)的處理能夠有效提高迭代計(jì)算方法效率這兩方面的結(jié)論，希望這一結(jié)論能夠?qū)ξ覈?guó)sar圖像cfar檢測(cè)的快速算法研究帶來一定幫助。參考文獻(xiàn)1陳祥，孫俊，尹奎英，于俊朋.基于cfar級(jí)聯(lián)的sar圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)