基于無訓(xùn)練單樣本有效特征的SAR目標(biāo)檢測

曾麗娜周德云 李梟揚 張 堃

(西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院 西安 710072)

基于無訓(xùn)練單樣本有效特征的SAR目標(biāo)檢測

曾麗娜*周德云 李梟揚 張 堃

(西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院 西安 710072)

該文提出了一種基于單樣本特征提取的SAR感興趣目標(biāo)檢測方法，充分利用選取的單個目標(biāo)樣本的有效特征實現(xiàn)SAR圖像中同類目標(biāo)的檢測。該方法首先檢測SAR圖像中的潛在感興趣目標(biāo)，然后分別提取目標(biāo)樣本和潛在目標(biāo)中的面積特征和紋理描述特征，并通過不同的匹配方式逐步剔除潛在興趣目標(biāo)中的虛假目標(biāo)。文中提出的紋理描述通過提取具有一定旋轉(zhuǎn)不變性的區(qū)域特征描述的方式來適應(yīng)目標(biāo)的不同方位，并對SAR噪聲和形變具有一定的抑制作用。與多種特征描述方式的對比測試表明了該文提出方法的可行性和有效性。

合成孔徑雷達；特征提取；目標(biāo)檢測；快速魯棒性特征算法

1 引言

隨著分辨率的提高，地面目標(biāo)的形狀、尺寸等信息在合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)圖像中得到豐富的表達，使得SAR圖像中目標(biāo)的檢測和識別成為可能。尤其是對坦克、裝甲運兵車、軍用卡車、導(dǎo)彈發(fā)射車、火炮等感興趣目標(biāo)的自動檢測可以產(chǎn)生巨大的軍事效益。對感興趣目標(biāo)進行檢測可以實現(xiàn)對地面的偵查、戰(zhàn)場態(tài)勢感知和打擊評估，進一步影響指揮決策[1,2]。因此，SAR圖像興趣目標(biāo)檢測一直是熱點問題，且隨著 SAR圖像應(yīng)用場景的增多，目標(biāo)檢測的研究工作更加受到關(guān)注。

在現(xiàn)實場景中，興趣目標(biāo)不同于自然雜波，通常為金屬材質(zhì)制成，相對于周圍的環(huán)境，其具有較強的雷達回波。因此，和其他傳感器相比，SAR在興趣目標(biāo)的檢測和定位應(yīng)用上具有獨特的優(yōu)勢。基于圖像灰度的恒虛警率[3](Constant False Alarm Rate,CFAR)算法由于方法簡單，計算速度快等優(yōu)勢被廣泛應(yīng)用。此基礎(chǔ)上，Novak提出了經(jīng)典的雙參數(shù)CFAR[4]檢測方法。此外，為了進一步實現(xiàn)檢測速度和檢測精度上的突破，從不同角度提升檢測性能，大量的基于雙參數(shù)CFAR檢測器的改進算法被提出，如OS-CFAR[5]、CM-CFAR[6]、VICFAR[7]和OC-CFAR[8]等。但對于從復(fù)雜背景中檢測興趣目標(biāo)而言，基于分布統(tǒng)計的CFAR系列算法有一定的局限性，其在復(fù)雜背景下需要更多目標(biāo)信息量的特征來甄別目標(biāo)與非目標(biāo)。目前常用的SAR圖像目標(biāo)檢測系統(tǒng)如圖1所示，主要包括檢測、特征提取和特征鑒別3個步驟[9]。

在檢測階段，通常使用CFAR檢測器、視覺注意模型等方法[10]利用興趣目標(biāo)在SAR圖像中的獨特的呈現(xiàn)方式篩選出潛在的目標(biāo)感興趣區(qū)域(Region of Interest,ROI)；特征提取步驟是提取潛在目標(biāo)的特征，即尋找更具有獨立性的數(shù)值或圖形特征來表示目標(biāo)，以便更高效地識別正確的興趣目標(biāo)。根據(jù)SAR圖像的特點、目標(biāo)物理意義以及成像條件等，興趣目標(biāo)的特征大致可以分為以下幾類：對比度特征、尺寸特征和紋理特征等[1,11]。檢測階段已經(jīng)去除了大部分雜波，對提取特征的鑒別往往對應(yīng)于兩種類別的模式分類問題。目前常用的分類方法包括模板匹配法、模型分類法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器和支持向量機等[12–15]。

但與光學(xué)圖像不同，SAR圖像中目標(biāo)在不同分辨率、不同方位角下自身結(jié)構(gòu)形成的強散射分布差別很大。此外，SAR目標(biāo)受點目標(biāo)擴散函數(shù)(Point Spread Function,PSF)的影響較為嚴(yán)重，并且PSF十字的方向與SAR成像視角有特定關(guān)系，不同視角下SAR圖像旁瓣的影響是不一樣的。因此，相同目標(biāo)在不同尺度和方位的SAR成像中表現(xiàn)的結(jié)果不一致。如果采用基于訓(xùn)練庫的方式進行目標(biāo)檢測，則需要大量不同尺度，不同方位的目標(biāo)樣本，運算比較大，可能會造成訓(xùn)練困難，甚至出現(xiàn)某一場景下的目標(biāo)與另一場景下的雜波具有類似的SAR成像。此外，對于難以獲取較多樣本的目標(biāo)來說，采用訓(xùn)練庫方式進行檢測存在較大難度。因此如何實現(xiàn)一種無需樣本庫以及諸多先驗知識的地面目標(biāo)檢測方法是一個值得研究的問題。

本文提出一種無需樣本庫以及諸多先驗知識的地面目標(biāo)檢測方法。該方法充分利用目標(biāo)在同一場景SAR成像中的自身特征進行同類目標(biāo)檢測。首先，選取待檢測SAR圖像中的一個目標(biāo)樣本，充分分析該目標(biāo)樣本的特點，并提取其獨立性特征；對目標(biāo)樣本與潛在目標(biāo)進行特征匹配，剔除潛在目標(biāo)中的非興趣目標(biāo)，獲取最終的檢測結(jié)果。實驗測試結(jié)果表明本文提出的檢測方法可以實現(xiàn)無訓(xùn)練集和先驗信息的目標(biāo)檢測，并取得較好效果。文章后續(xù)安排如下：第2節(jié)基于(Speeded Up Robust Features,SURF)描述符對新描述符進行分析，并介紹特征向量計算流程；第3節(jié)對本文檢測方法的流程進行介紹；第4節(jié)通過實驗驗證本文提出新的目標(biāo)檢測的可行性和有效性；最后是結(jié)論部分。

2 興趣目標(biāo)有效特征提取

對于不基于樣本訓(xùn)練的目標(biāo)檢測算法來說，目標(biāo)特征的提取就顯得尤為重要。目標(biāo)特征不僅需要對背景雜波具有較好的分離性，還要滿足同類目標(biāo)的一致性。因為局部區(qū)域紋理特征的提取在目前特征提取方法中具有一定的性能優(yōu)勢且有著較好的應(yīng)用場景，如尺度不變特征變換[16](Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算子、Moravec算子、Harris算子等。這些方法運用場景較多、適應(yīng)性較強，并且可以在多尺度、多角度下應(yīng)用，可以提取較為穩(wěn)定的目標(biāo)特征。

通過對比分析各種點特征描述子的性能可以得出，SIFT算子和快速魯棒性特征算法[17]SURF算子是一個較優(yōu)的選擇，能夠準(zhǔn)確描述目標(biāo)邊界紋理變化。其中SURF用積分圖像降低運算量，其運行效率大約為SIFT的3倍；同時，SURF的魯棒性很好，在視角、光照、尺度變化等情形下，大體上都優(yōu)于SIFT算法。因此，本文基于SURF特征描述對SAR圖像中的興趣目標(biāo)進行特征提取。

2.1 特征描述符分析

在同一場景中，處于不同方位的興趣目標(biāo)成像存在角度差異，因此，目標(biāo)特征具有旋轉(zhuǎn)不變性也是有必要的。傳統(tǒng)的SURF特征描述的主方向的計算依賴于局部區(qū)域像素的梯度和方向，對于存在嚴(yán)重斑點噪聲和形變的SAR圖像而言，特征點主方向的一致性較差。如圖2(a)所示，不同視角成像的SAR圖像同一位置的關(guān)鍵點主方向存在偏差。而在計算具有旋轉(zhuǎn)不變性特征向量時，需要對關(guān)鍵點所在局部區(qū)域按主方向進行旋轉(zhuǎn)，重新確定橫縱坐標(biāo)的方向，并基于旋轉(zhuǎn)過的局部區(qū)域的計算特征向量，如圖2(b)所示。因此，當(dāng)主方向的計算存在誤差，即使不大的角度偏差也會造成特征描述誤差的放大。

為了提取目標(biāo)帶有旋轉(zhuǎn)性能的特征，文章提出一種不依賴于主方向且可保持旋轉(zhuǎn)不變性的特征描述模型：極坐標(biāo)變換SURF(Polar Speeded Up Robust Features,PSURF)。通過SURF描述構(gòu)造過程可以看出，為保持旋轉(zhuǎn)不變性，主方向之所以被依賴是由于特征向量由和構(gòu)成，即與水平方向和垂直方向的灰度變化相關(guān)。當(dāng)目標(biāo)旋轉(zhuǎn)時，水平方向和垂直方向發(fā)生相應(yīng)的變化，但分布在局部區(qū)域中心周圍的像素點在半徑方向和角度方向的灰度變化是不受影響的。因此，文章提出的具有旋轉(zhuǎn)不變特性的PSURF描述符在進行向量構(gòu)造時，采用半徑r方向和角度θ方向的灰度變化對區(qū)域紋理進行描述可以省略主方向的分配。

如圖3所示，以局部區(qū)域中心像素點為中心，將該局部區(qū)域劃分為若干個同心圓，并計算環(huán)形上采樣點r方向和角度θ方向的灰度變化，最終由同一環(huán)形上的采樣點變化的疊加和構(gòu)成PSURF描述向量。由圖形旋轉(zhuǎn)特性可知PSURF描述符具有旋轉(zhuǎn)不變性。

2.2 PSURF特征向量構(gòu)建

為增加特征向量的魯棒性，首先，使用高斯核對局部區(qū)域圖像中的每個像素點在一定范圍內(nèi)加權(quán)，增強鄰近像素該像素的影響，弱化較遠像素的影響。加權(quán)后的圖像Ig由原始圖像I和高斯函數(shù)G的卷積計算獲得，如式(1)所示。

其中，(x,y)為每一個像素點的位置，高斯核G可由式(2)表示：

其次，為方便r方向和角度θ方向的灰度變化dr和dθ的計算，對局部區(qū)域進行坐標(biāo)變換，將像素通過式(3)變換到極坐標(biāo)中，如圖4所示。

其中，(xc,yc)為區(qū)域中心點O所在位置；(x,y)為直角坐標(biāo)系中各個像素的坐標(biāo)。針對以上分析可見，文章通過坐標(biāo)變換將局部區(qū)域旋轉(zhuǎn)運動轉(zhuǎn)化為在極坐標(biāo)系中沿極角θ方向的平移運動。通過描述符分析，計算r方向和θ方向灰度變化具有旋轉(zhuǎn)不變特性。

在通過進行圖像灰度方向響應(yīng)前，使用積分圖像進行圖像卷積操作，可以顯著加快計算速度。積分圖像通過式(4)計算獲得。

其中，I(i,j)表示圖像中(i,j)位置像素點灰度值；m,n分別表示圖像高度和寬度。Haar小波可以反映圖像灰度變化，通過Haar小波模板計算r方向和θ方向的響應(yīng)，其模板如圖5所示，其中黑色、白色代表的權(quán)值分別為–1和+1。從圖5中可以看出坐標(biāo)變換后的圖像在經(jīng)過Haar小波響應(yīng)后可以體現(xiàn)出r方向和θ方向的變化，符合圖像的紋理走向，具有紋理的可描述性。

最后，將Haar小波特征的r方向之和，θ方向之和，r方向絕對值之和，θ方向絕對值之和聯(lián)合構(gòu)成PSURF特征向量。當(dāng)圖像發(fā)生旋轉(zhuǎn)時，θ方向的發(fā)生平移運動，但沿著θ方向的疊加運算并不受到影響，因此可以保證特征向量具有旋轉(zhuǎn)不變性。

3 目標(biāo)檢測

基于無訓(xùn)練集的SAR目標(biāo)檢測主要步驟是對樣本進行特征提取，而對樣本特征的充分利用可以提高興趣目標(biāo)的檢測率。在對樣本進行PSURF特征提取之前，通過目標(biāo)樣本的亮度特征可以提出部分虛假目標(biāo)。因而，本文的興趣目標(biāo)的檢測過程如圖6所示。

首先，由于興趣目標(biāo)的強反射特性，目標(biāo)相對于田地等其他背景具有明顯的灰度對比度。因而，對SAR圖像進行全局CFAR檢測可以檢測出灰度值相對較高的潛在目標(biāo)。由于興趣目標(biāo)在SAR圖像中所占比例較小，可以將整個SAR圖像作為背景雜波區(qū)，由統(tǒng)計模型計算的全局閾值T，然后將所有像素與T進行比較，可以獲取潛在興趣目標(biāo)的高亮像素點。以該點為中心選取與樣本目標(biāo)同樣大小的切片作為潛在興趣目標(biāo)。

其次，使用樣本目標(biāo)中的灰度值與全局閾值T進行比較，根據(jù)比較結(jié)果計算目標(biāo)面積，即統(tǒng)計高亮度值的個數(shù)。對潛在目標(biāo)的面積與樣本目標(biāo)面積進行比較，使得潛在目標(biāo)的面積必須滿足一定范圍，如：

其中，Sy,Sq分別為樣本目標(biāo)和潛在目標(biāo)高亮度面積；m,n分別為比例因子，一般m＞1,0＜n＜1。其值根據(jù)目標(biāo)類型和經(jīng)驗值確定。經(jīng)過面積的比較，可以剔除部分較大或較小不可能成為目標(biāo)的高亮區(qū)域。

最后，對潛在目標(biāo)所在區(qū)域進行特征提取，并和目標(biāo)樣本的特征向量進行比較，確定最終興趣目標(biāo)。具體為：按照式(6)計算樣本目標(biāo)特征向量和潛在目標(biāo)向量的歐式空間距離，并按由小到大的順序進行排序；

其中，X為樣本目標(biāo)的特征向量，Yj為J個潛在目標(biāo)的特征向量，Dim為特征向量的維度。

由于同類目標(biāo)紋理相似，所以其特征相鄰的歐氏空間距離較小，而非目標(biāo)與樣本的歐式空間距離則偏大，因而需要找出一個界限來劃分目標(biāo)與非目標(biāo)。本文通過計算所有距離值的和，并在其中選取一定比例的具有較小距離值的潛在目標(biāo)作為最終興趣目標(biāo)，具體如式(7)所示。

其中，c為給定百分比，本文根據(jù)目標(biāo)的類型、尺寸以及SAR圖像背景雜波選取具體值，并由該式確定最終興趣目標(biāo)的個數(shù)C。

4 試驗結(jié)果

4.1 SAR圖像中坦克檢測

4.1.1 與CFAR等檢測方法對比試驗本文實驗數(shù)據(jù)采用公開的機載RTV SAR圖像進行實驗驗證，該圖中的興趣目標(biāo)為坦克。從圖7(a)可以看出，除13個目標(biāo)外，SAR圖像還包括較多高亮非目標(biāo)區(qū)域，有些在面積和紋理上都與目標(biāo)較為接近，并且斑點噪聲特別突出。本文方法選取其中的一個目標(biāo)作為樣本目標(biāo)，進行面積和紋理特征提取，并與SAR圖像中的潛在目標(biāo)進行逐步匹配。此外，在該組實驗中，作者對本文方法與全局CFAR和雙參CFAR的檢測進行了對比。圖7給出了各個方法的檢測結(jié)果，其中，CFAR和雙參CFAR的檢測結(jié)果采用了與本文方法相同的面積匹配方式，剔除了檢測結(jié)果中過大或過小的區(qū)域。

從圖7中的檢測結(jié)果可以看出，本文檢測方法的最終結(jié)果中除了漏檢1個興趣目標(biāo)外，剔除了全部非興趣目標(biāo)。其中圖7(b)為虛警率為0.05的全局CFAR檢測，并進一步剔除過大或過小不可能成為目標(biāo)的區(qū)域的結(jié)果。可以看出檢查出的高亮區(qū)域已經(jīng)剔除了雜波背景和部分人工非目標(biāo)，剩余潛在目標(biāo)在面積上和樣本目標(biāo)比較近。圖7(c)為虛警率為0.10的雙參CFAR檢測，并進一步剔除過大或過小不可能成為目標(biāo)的區(qū)域的結(jié)果。其結(jié)果與圖7(b)使用全局CFAR的實驗結(jié)果較為接近，都是除了興趣目標(biāo)外，同時也檢測出了與目標(biāo)較為接近的虛警目標(biāo)。圖7(d)是經(jīng)過樣本目標(biāo)的PSURF紋理特征和潛在目標(biāo)的PSURF紋理特征進行匹配的結(jié)果，可以看出，圖中已經(jīng)完全剔除了非興趣目標(biāo)。雖然最終結(jié)果造成一個興趣目標(biāo)的漏檢，但對于無訓(xùn)練集、單目標(biāo)樣本檢測來說，該結(jié)果較為理想。

圖7(d)中漏檢情況的出現(xiàn)與參數(shù)設(shè)置有關(guān)系，c的存在是為了控制最終選取多少目標(biāo)作為最終目標(biāo)，這可以根據(jù)不同的目標(biāo)進行不同的調(diào)整，比如，有的應(yīng)用是為了獲取全面的目標(biāo)，不介意多幾個虛警，而有的應(yīng)用只需要確切的目標(biāo)，虛警盡量少。所以作者選取的c值是為了在虛警較低的情況下獲取最多的目標(biāo)，如果c的值對結(jié)果放松的話，可以檢測出該漏檢目標(biāo)，但是可能會有虛警產(chǎn)生，這是由于該虛假目標(biāo)在尺寸和紋理上和該漏檢目標(biāo)非常接近，甚至比漏檢目標(biāo)更接近樣本目標(biāo)。

4.1.2 與其它特征描述符的對比試驗為了驗證PSURF描述符的有效性，本文實驗中還對PSURF描述符與SURF,SIFT,DAISY等描述符進行了對比檢測，其結(jié)果如圖8所示。對比算法中，SURF描述符有一種簡化框架SURF+upriht，即將局部區(qū)域右上方定位其主方向計算特征向量。這類簡化框架省略了主方向計算的步驟，但需要目標(biāo)在方位上保持一致或相差不多，否則會造成檢測失敗。SIFT描述符框架與SURF類似，對區(qū)域內(nèi)種子點的梯度方向和幅值的描述，在計算SIFT特征時，對整個區(qū)域高斯加權(quán)，同時采用雙線性插值的方法，對每個目標(biāo)區(qū)域的種子點均勻采樣。此外，在局部特征點描述中，DAISY描述符[18]也得到廣泛研究。DAISY描述符具有3層不同半徑的同心圓，相較于SIFT,SURF的矩形鄰域，具有更好的定位性能。從圖8中可以看出幾種特征描述符的檢測結(jié)果都不盡理想，有多個目標(biāo)漏檢，并且存在非興趣目標(biāo)被檢測到。

本文在驗證PSURF描述符在興趣目標(biāo)檢測上的有效性時，采用虛警概率和檢測概率作為對比結(jié)果的評估參數(shù)。其計算公式參見式(8)，虛警概率表示目標(biāo)不存在而認為其存在的概率Pf；檢測概率是一個目標(biāo)確實存在并且被檢測到的概率Pd。

其中，AP為興趣目標(biāo)總數(shù)，TP為興趣目標(biāo)且被檢測為目標(biāo)的數(shù)目，F(xiàn)P為非興趣目標(biāo)但被檢測為目標(biāo)的數(shù)目。

表1給出了幾種對比算法的檢測概率，虛警概率以及目標(biāo)與非目標(biāo)的分離度圖示。其中，從檢測概率和虛警概率可以看出本文提出的目標(biāo)紋理特征提取方式有著較大優(yōu)勢，能夠滿足目標(biāo)檢測需求。目標(biāo)與非目標(biāo)的分離度圖示給出了潛在目標(biāo)與目標(biāo)樣本特征的歐式空間距離計算后的潛在目標(biāo)排列，可以看出，SURF,SIFT和DAISY描述符提取的特征向量對于區(qū)分目標(biāo)與非目標(biāo)來說能力不足，使得可分離性較弱。而本文提出的PSURF描述符大致可以將目標(biāo)與非目標(biāo)進行區(qū)分，具有較好的分離性。

表1 不同特征提取方法的檢測結(jié)果Tab. 1 The detection results by different feature extraction methods

4.2 SAR圖像中裝甲車檢測

為了驗證本文檢測算法的適應(yīng)性，本組實驗數(shù)據(jù)采用一組公開的瑞典國防研究機構(gòu)的機載CARABAS-II SAR系統(tǒng)獲取的VHF-band分辨率1 m，大小為3000×2000的SAR圖像。該圖像場景是位于瑞典北部的軍事靶場，以其中一幅SAR圖像為例，如圖9中所示，包括不同類型共25輛裝甲車。該組實驗中的興趣目標(biāo)與部分非目標(biāo)比較接近，因而可以選擇稍大一些的c值。

PSURF描述符與SURF,SIFT和DAISY描述的對比檢測結(jié)果如圖10和表2所示。該實驗圖像中部分非目標(biāo)的紋理與興趣目標(biāo)紋理比較接近，因而，在各測試方法中均不可避免地產(chǎn)生了虛警。但從圖中可以看出，使用PSURF描述符可以在相當(dāng)?shù)奶摼蕰r獲得更高的檢測概率，從而驗證了本文檢測方法的有效性。

4.3 雙基SAR圖像中飛機檢測

為了進一步驗證本文檢測算法的適應(yīng)性，本組實驗數(shù)據(jù)采用一張公開的我國雙基雷達成像的SAR圖像。該圖像場景是某機場，待檢測目標(biāo)位8架飛機。該組實驗中的興趣目標(biāo)與背景雜波有明顯的紋理差異，因而可以選擇稍小一些的c值。從圖11中可以看出，本實驗選取的樣本目標(biāo)與SAR圖像中的部分待檢測目標(biāo)姿態(tài)不一致，可以更好地用來評估本文算法的有效性和PSURF特征的可選擇性。

PSURF描述符與SURF,SIFT和DAISY描述的對比檢測結(jié)果如圖12和表3所示。該實驗圖像中部分待檢目標(biāo)與樣本目標(biāo)姿態(tài)不一致，因而，在測試方法中不可避免地產(chǎn)生了漏檢。但從圖中可以看出，使用PSURF描述符可以在虛警率為0的情況下正確地檢測出所有的目標(biāo)，具有更好的檢測概率。

表2 不同特征提取方法的裝甲車檢測結(jié)果Tab. 2 The armored car detection results by different feature extraction methods

表3 不同特征提取方法的飛機檢測結(jié)果Tab. 3 The airplane detection results by different feature extraction methods

5 結(jié)論

在復(fù)雜背景SAR目標(biāo)檢測中，傳統(tǒng)的基于多樣本訓(xùn)練集的檢測方式在一定場景下存在樣本獲取困難的問題，針對該問題，本文提出的基于單樣本特征提取方式和匹配方式可以無需預(yù)先獲取足夠樣本和其他先驗信息而實現(xiàn)興趣目標(biāo)檢測。該檢測方法通過全局CFAR檢測和目標(biāo)樣本面積特征匹配，剔除絕大多數(shù)背景雜波，進一步通過紋理PSURF特征對潛在目標(biāo)中的興趣目標(biāo)與非目標(biāo)進行分離，獲取最終檢測結(jié)果。本文提出的檢測方法在無法獲取較多先驗知識的情況下，對復(fù)雜背景SAR興趣目標(biāo)檢測具有重要意義。

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[18]Tola E,Lepetit V,and Fua P. DAISY: An efficient dense descriptor applied to wide-baseline stereo[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis&Machine Intelligence,2009,32(5): 815–830.

曾麗娜(1982–)，河北昌黎人，女，西北工業(yè)大學(xué)博士研究生，研究方向為SAR圖像特征分析、SAR目標(biāo)檢測、SAR圖像配準(zhǔn)。

E-mail: zenglina@mail.nwpu.edu.cn

周德云(1964–)，浙江義烏人，男，教授，博士生導(dǎo)師，西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院院長，中國航空學(xué)會航空武器系統(tǒng)專業(yè)分會委員兼秘書長，研究方向為航空火力與指揮控制、先進綜合控制理論及應(yīng)用。

E-mail: dyzhou@nwpu.edu.cn

李梟揚(1989–)，陜西西安人，男，西北工業(yè)大學(xué)博士研究生，研究方向為指揮控制、SAR圖像檢測。

E-mail: winnerlxylee@126.com

張 堃(1982–)，陜西西安人，男，西北工業(yè)大學(xué)博士，副教授，中國航空學(xué)會航空武器系統(tǒng)分會干事，研究方向為威脅評估、任務(wù)規(guī)劃、圖像處理。

E-mail: kunzhang@nwpu.edu.cn

Novel SAR Target Detection Algorithm Using Free Training

Zeng Lina Zhou Deyun Li Xiaoyang Zhang Kun
(School of Electronic Information,Northwestern Polytechnical University,Xi’an710072,China)

A detection method for Synthetic Aperture Radar (SAR) targets based on single sample feature extraction is proposed. Similar targets in a SAR image are detected according to the effective features of the selected single target sample. First,the potential targets of interest in a SAR image are detected,and the area features and texture features are extracted from the target sample and potential targets,respectively. Then,the false targets are eliminated from the potential targets via different matching methods. The proposed method for texture description in this paper can be adopted for targets with different attitudes by extracting the rotationinvariance features of the local region; these features can deal with speckle noise and deformation. The experimental results show the feasibility and validity of the proposed method.

Synthetic Aperture Radar (SAR); Feature extraction; Object detection; Speeded up robust features

TN959

A

2095-283X(2017)02-0177-09

10.12000/JR16114

曾麗娜,周德云,李梟揚,等. 基于無訓(xùn)練單樣本有效特征的SAR目標(biāo)檢測[J]. 雷達學(xué)報,2017,6(2): 177–185.

10.12000/JR16114.

Reference format:Zeng Lina,Zhou Deyun,Li Xiaoyang,et al.. Novel SAR target detection algorithm using free training[J].Journal of Radars,2017,6(2): 177–185. DOI: 10.12000/JR16114.

2016-10-12；改回日期：2016-11-29；

2016-12-30

*通信作者：曾麗娜 zenglina@mail.nwpu.edu.cn

國家自然科學(xué)基金(61401363)

Foundation Item: The National Natural Science Foundation of China (61401363)