考慮海雜波特征的SAR 圖像海上運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測方法

胡哲，王寧，高東明，鄧杰，黃永立

（中國南方電網(wǎng)超高壓輸電公司廣州局，海南海口 570106）

合成孔徑雷達(dá)(SAR)應(yīng)用范圍廣，成像效果好，但是在海面環(huán)境下，由于其復(fù)雜多變，難以對其進(jìn)行相關(guān)特性的分析，無法實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的檢測。隨著海洋利用技術(shù)的不斷發(fā)展，近幾年來，各國對海洋權(quán)益保護(hù)日益關(guān)注，如何從SAR 海洋圖像中提取運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)，已成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[1]提出了基于自適應(yīng)小波閾值的目標(biāo)檢測方法，該方法使用小波閾值去噪方式，對圖像進(jìn)行去噪處理。通過對點(diǎn)奇異特征函數(shù)的最優(yōu)逼近，使檢測結(jié)果能夠獲取最優(yōu)解。文獻(xiàn)[2]提出了基于子帶矩陣CFAR 的目標(biāo)檢測方法，該方法以濾波器組對接收信號進(jìn)行濾波處理，獲取多普勒頻率。構(gòu)建基于濾波器組子帶分解最大特征值的矩陣，結(jié)合雙雜波抑制方法解決求解矩陣，獲取目標(biāo)檢測結(jié)果。

由于在移動(dòng)平臺(tái)上觀察到的海雜波特征和海浪特征有很大的不同，因此要準(zhǔn)確地檢測到海面上的運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)是非常必要的。因此，提出了考慮海雜波特征的SAR 圖像海上運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測方法。

1 海雜波特征分析

海雜波的運(yùn)動(dòng)特征與大多數(shù)雜波的運(yùn)動(dòng)特征不同，其移動(dòng)速率隨時(shí)間、空間而改變，其徑向速度具有非恒定性[3]。海洋表面是一種隨時(shí)間而變的隨機(jī)過程，其歷經(jīng)度和穩(wěn)定性都較好[4-5]。通過雷達(dá)觀察到的波浪傳播方向如圖1 所示。

圖1 波浪傳播方向示意圖

波浪的傳播沿各個(gè)方向的能量平均分配，其表達(dá)方式為：

式中，φ(E)表示波浪譜；f(θ)表示角度擴(kuò)展函數(shù)。假設(shè)主要波浪傳播方向是β，由此得到的角度擴(kuò)展函數(shù)為：

由式（2）可看出，假定波浪方向不變，則沿波浪方向，忽略其他方向的海浪分量。β方向具有最大的波浪能量。

2 SAR圖像海上運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測

2.1 SAR圖像海雜波抑制處理

移動(dòng)平臺(tái)陣列雷達(dá)具有高靈活性和大視野[6]。但是，雷達(dá)檢測造成的多普勒頻譜擴(kuò)展，使得慢目標(biāo)很容易淹沒在多普勒信號中。為了提高運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測結(jié)果，需要抑制海雜波[7-8]。雷達(dá)在工作時(shí)，將天線分成若干個(gè)信道，其中第一個(gè)信道作為基準(zhǔn)信道，兩者之間的距離是相同的[9]。SAR 圖像正側(cè)視工作示意圖如圖2 所示。

圖2 運(yùn)動(dòng)平臺(tái)SAR正側(cè)視工作示意圖

自適應(yīng)處理SAR 圖像時(shí)需要利用空域相位分布差異優(yōu)化參數(shù)，進(jìn)行海雜波抑制[10]。以現(xiàn)行約束最小方差準(zhǔn)則為依據(jù)，構(gòu)建最優(yōu)自適應(yīng)海雜波抑制權(quán)矢量函數(shù)，公式為：

式中，λ表示海雜波抑制權(quán)矢量；μ表示海雜波加噪聲協(xié)方差；ν表示運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)和靜止海雜波速度矢量；x表示共軛轉(zhuǎn)置；vz表示徑向速度。實(shí)際上，未檢測出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)之前并不能預(yù)先確定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的精準(zhǔn)信息[11-13]。設(shè)理想目標(biāo)矢量與實(shí)際目標(biāo)矢量的適配角余弦為：

式中，νs表示理想目標(biāo)矢量;表示實(shí)際目標(biāo)矢量。式（2）計(jì)算結(jié)果越大，海雜波對檢測結(jié)果造成的影響也就越大[14]。因此，控制適配角余弦，就能抑制SAR 圖像海雜波。

2.2 運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測

經(jīng)過SAR 圖像海雜波抑制處理能夠獲得干擾較少的海上運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息。在SAR 成像中，采用Sobel算子和形態(tài)學(xué)方法對SAR 圖像進(jìn)行了海陸分離，以消除地面散射對SAR 圖像影響。采用二值化方法對梯度圖像進(jìn)行二值化，并針對不同的應(yīng)用場景設(shè)置適當(dāng)閾值[15]。在閾值較大情況下，將此像素點(diǎn)視為邊緣點(diǎn)。在閾值以下，則將其視為非邊緣點(diǎn)；通過形態(tài)學(xué)上的擴(kuò)展算子和腐蝕算子，實(shí)現(xiàn)了二值化梯度圖像的分割[16]。膨脹算子計(jì)算公式為：

式中，X表示需要膨脹的圖像；Y表示結(jié)構(gòu)元素。腐蝕算子計(jì)算公式為：

式中，X表示需要腐蝕的圖像；Y表示結(jié)構(gòu)元素。為了進(jìn)一步縮小區(qū)域范圍，移動(dòng)相鄰節(jié)點(diǎn)，控制節(jié)點(diǎn)在領(lǐng)域梯度最小位置處。充分考慮海雜波特征，使用統(tǒng)計(jì)平均方式獲取海雜波背景下的平均干涉幅度，公式為：

式中，d表示目標(biāo)與海雜波背景距離；E表示能量參數(shù)。平均干涉相位計(jì)算公式為：

式中，a表示相位角度。在干涉的二維特征平面上，由于干涉幅度與相位是不同的量綱物理量，所以使用高斯核函數(shù)定義的干涉特征距離可表示為：

式中，H、Hs分別表示潛在目標(biāo)干涉特征和海雜波干涉特征；Gp表示帶寬系數(shù)；p表示干涉特征向量范數(shù)；⊕表示向量外積。在干涉空間中，如果目標(biāo)與海雜波背景差異明顯，那么距離雜波特征越遠(yuǎn)的向量就越代表其是運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)。

3 實(shí)驗(yàn)

3.1 不同海況設(shè)置

在不同海況情況下，對SAR 圖像中的部分海雜波進(jìn)行了提取，如圖3 所示。

圖3 不同海況背景

圖3 所示三幅圖片均選自于某2 號衛(wèi)星，分辨率為25 m。海雜波背景的灰度分布主要集中在海面上，當(dāng)海雜波背景面積太小時(shí)，其擬合效果不理想。在中等海況和復(fù)雜海況下，由于背景灰度值分布已發(fā)生了局部的改變，為了使海雜波的擬合盡可能精確，采用100×100 的海雜波區(qū)域進(jìn)行擬合處理。

3.2 檢測裝置

實(shí)驗(yàn)所選取的檢測裝置為CA-CFAR 檢測器，該檢測器使用了CA-CFAR 算法，通過提取兩個(gè)滑窗內(nèi)的樣本數(shù)據(jù)，求得采樣平均值，其基本原理如圖4所示。

圖4 CA-CFAR檢測器原理示意圖

由圖4 可知，CA-CFAR 檢測器能夠在不同海況下提取海雜波相關(guān)數(shù)據(jù)，其海雜波數(shù)據(jù)處理主要通過求和采集來實(shí)現(xiàn)。選取少量海雜波背景取樣值進(jìn)行處理，能夠有效地去除某些干擾，而且當(dāng)目標(biāo)距離很近時(shí)，該方法應(yīng)用效果更好。

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

在正常海況條件下，使用文獻(xiàn)[1]、文獻(xiàn)[2]和所研究方法不會(huì)受到海雜波影響，檢測到的運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)不會(huì)出現(xiàn)丟失情況，但對于目標(biāo)位置的檢測需要進(jìn)行對比分析，結(jié)果如表1 所示。

表1 三種方法目標(biāo)位置檢測對比分析

由表1 可知，使用文獻(xiàn)[1]、文獻(xiàn)[2]的目標(biāo)位置中均存在三個(gè)位置與實(shí)際位置不一致，而使用文中方法所有位置與實(shí)際位置均一致。

在中等海況和復(fù)雜海況條件下，可能會(huì)出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)出現(xiàn)丟失情況。基于此對比三種方法的運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測結(jié)果，如圖5 所示。

圖5 三種方法目標(biāo)檢測結(jié)果對比分析

由圖5 可知，使用文獻(xiàn)[1]、文獻(xiàn)[2]目標(biāo)檢測結(jié)果出現(xiàn)了丟失情況，且部分位置發(fā)生改變，這與實(shí)際運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)位置不一致。使用文中方法目標(biāo)檢測結(jié)果沒有出現(xiàn)丟失情況，且位置均與實(shí)際位置一致。由此可知，使用文中方法檢測結(jié)果精準(zhǔn)。

4 結(jié)束語

在SAR 圖像中進(jìn)行運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測時(shí)，由于傳統(tǒng)SAR 目標(biāo)檢測技術(shù)存在著能量依賴性，采用了一種結(jié)合海雜波特性的SAR 圖像海上運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測方法。有效區(qū)分海雜波與海上運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)，提高目標(biāo)檢測精度，有助于改善海雜波與實(shí)際干擾特征分布的差異。隨著觀察場景的復(fù)雜性和可觀察性的持續(xù)下降，所提方法的性能將不斷下降，相關(guān)的動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測技術(shù)還需要進(jìn)一步研究和探索。