SAR雷達對海上目標圖像處理的技術分析

摘要：SAR雷達能夠對目標進行全方位和全天候的監測，所以該雷達當前已經被廣泛的應用在世界多個國家的軍事和工業領域。運用SAR雷達對海上目標進行監測和識別，對于軍事發展來說有著十分重要的意義，能夠大幅度的提升海上的管理能力。因此對于SAR雷達對海上目標圖像處理的技術分析是十分必要的。

關鍵詞：SAR雷達;海上目標;圖像處理

中圖分類號：TN957.52?? 文獻標識碼：A?? 文章編號：1672-9129（2020）04-0033-01

Abstract：SAR radar is capable of omni-directional and all-weather monitoring of targets， so it has been widely used in military and industrial fields of many countries in the world. Using SAR radar to monitor and identify maritime targets is of great significance for military development and can greatly improve maritime management capability. Therefore， it is very necessary for SAR radar to analyze the image processing technology of maritime targets.

Key words：SAR radar;Maritime targets;The image processing

1 SAR雷達的研究發展現狀

雷達這種技術實際上就是利用對高頻電磁波的收發來實現對物體信號的反射，從而對物體的相關信息進行判斷，實現對目標的監測和識別。當前雷達這種技術主要被應用在目標定位、海圖以及地理勘探等方面。雷達技術不但速度很快且不容易出現損壞，雷達的種類有很多種，SAR雷達的主要特點在于主動成像，且具有非常好的分辨率，能夠有效的實現穿透效果，這種雷達最早被應用在上個世紀中期的偵查飛機當中。對于海上目標的監測和識別，不但對于海上管理有著重要的意義，同時也有利于提升該國家的海上軍事能力，通過運用這項技術對于保護海上領土不受到別國侵略有著重要的作用。海上的自然環境較為特殊，常常出現海霧等情況，有時還會發生波浪反射的現象，所以對海上目標進行監測和識別通常較為困難，需要對其中出現的噪音進行相應的過濾，避免其造成的干擾，這樣才能夠實現對海上目標的精確定位。

2 圖像處理技術分析

2.1圖像預處理。SAR雷達對海上目標進行監測和識別的過程中，進行圖像的輸入過程所采用的是單視復數據，對于圖像進行預處理的過程主要包括以下兩個過程，首先是將復數圖像轉化為幅度的圖像。其次是進行中值濾波預處理的過程，這種濾波器是統計排列濾波器中的一種類型，能夠將像素鄰域中的灰度中值對于像素值進行取代，使其多個灰度點看上去接近鄰近值。圖像通過中值濾波后，會對其中的噪聲點進行有效的消除，同時也會降低線性平滑濾波器的模糊情況。最后是對圖像灰度進行轉換，利用復數圖像來進行轉化所獲得的圖像幅度變化無法對其范圍進行確定，幅度圖像中像素的灰度值進行轉換，需要對其檢測的具體流程進行規范。

2.2改進的最大類熵和法。在利用SAR雷達對海上目標進行檢測和識別的過程中，實際上海上的SAR圖像主要是由海平面和目標的亮點來組合而成，海平面的比例往往要遠大于目標。因為最大類熵和法中所應用的準則函數是將目標和背景的灰度熵相加，使得目標和背景能夠實現灰度級的有效分布，從而更好的實現對門限的檢測。所以實現了背景和目標灰度熵的同等，利用閾值知識將圖像分成為不同的灰度分布類別，分別為目標類別和背景類別，目標和背景在灰度分布范圍上的特點不予以考慮，所以當圖像因為相干斑而受到影響時，通常檢測和識別結果不會好。對于最大類熵和法中存在的這樣的問題，考慮到SAR雷達目標監測和識別應用，需要對最大類熵和法進行改進，因為SAR圖像中的海平面相對于目標來說占據著很大的比例，且灰度級分布占據的范圍更大，而目標則相反，在整個圖像占據的比例較小，灰度分布范圍也相對較為狹窄。如果單純的是將兩者的灰度熵加在一起，那么反而會丟失兩者灰度分布上的特征，按照模式識別原理，這樣對分割檢測過程是非常不利的。所以，需要對原來最大類熵和法的基礎上對于準則函數進行改進。改進后的算法更加側重于保持圖像背景灰度的整體平穩，確保分割檢測不會對圖像中的相干斑進行誤判，從而提升該處理方式的抗噪能力，使其更加適合應用在海上目標監測和識別當中。

2.3自適應的數字形態學處理。所謂數字形態學處理，就是在圖像中找到對區域形狀進行描述額表達的分量工具，主要的額處理過程是對圖像中的元素進行移動，這個過程有點類似于卷積。元素可以是任意的大小，其中可以包含所有0和1的組合，完成處理后所獲得的結果主要由元素大小和內容以及運算性質來決定。基本形態學處理就是膨脹和腐蝕。腐蝕就是的UI物體邊界點進行西歐按出，剩下物體要小于原物體的面積。膨脹就是將接觸物體的背景與物體進行合并，使得物體面積增大。開運算就是先進行腐蝕后進行膨脹的過程，能夠對物體進行有效的消除，并在細點的部分對物體進行分離，當與較大物體邊界不會對其面積進行明顯的改變圖像中的孤立物體和細長的連線通過開運算都被消除。閉運算就是先進行膨脹后進行腐蝕的過程，能夠對物體孔洞進行填充，同時也能夠實現相近物體的連接，能夠在不對物體進行明顯改變的情況下對邊界進行平滑，圖像經過閉運算后內部的小洞和齒狀的邊緣都被消除掉。當進行海上目標監測識別時，目標非常容易因為受到相干斑的影響而導致圖像分割后與目標的實際圖像有著較大的差距，且邊界會出現不平滑的情況，甚至可能將背景中的噪聲物體進行錯判。通過開閉運算能夠對這樣的情況進行明顯的改善。但在進行開閉運算的過程中，要對結構元素進行合理選擇，否則不會獲得理想效果。如果結構元素太小，則無法去除噪聲斑，從而出現假目標。如果結構元素過大，那么目標可能會出現分類的情況。所以需要利用自適應形態學處理方式來避免這些問題的發生。

3 結語

海上目標監測和識別是海上管理和軍事偵查的很重要技術之一，為了提升識別和監測精度，對于SAR雷達進行了應用，本文主要對SAR雷達對海上目標圖像處理技術進行分析，希望通過本文的研究能夠有效對SAR雷達對海上目標圖像的處理進行改進，從而提升其精度。

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作者簡介：蘆海利，1977年9月出生，男，籍貫山西大同，本科，職稱工程師。