基于Radon變換的高分辨SAR圖像艦船目標精細分割
2023年電子技術應用第5期
徐新瑤1，2，王小龍1
（1.中國科學院空天信息創新研究院，北京100094；2.中國科學院大學 電子電氣與通信工程學院，北京 100094）
摘要： 隨著合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar， SAR）分辨率的提升，利用SAR圖像進行艦船檢測和識別逐漸成為海洋目標監視的重要手段。但受限于SAR成像機理，高分辨SAR圖像旁瓣問題開始凸顯，這嚴重影響艦船目標的主體分割。提出一種基于Radon變換的艦船目標精細分割算法，通過將SAR圖像進行Radon變換，在Radon域實現了旁瓣數據的識別與剔除。然后利用形態學濾波去除細碎旁瓣，最終實現了SAR圖像旁瓣的有效抑制。利用高分三號和COSMO-SkyMed衛星圖像數據對算法進行驗證，結果表明該算法相比于現有分割算法，在區域內均勻性、區域間差異性、形狀復雜度等方面均具有較好的提升。
中圖分類號：TN957
文獻標志碼：A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.223260
中文引用格式： 徐新瑤，王小龍. 基于Radon變換的高分辨SAR圖像艦船目標精細分割[J]. 電子技術應用，2023，49(5)：142-148.
英文引用格式： Xu Xinyao，Wang Xiaolong. Fine segmentation of ship targets for high-resolution SAR images based on Radon transform[J]. Application of Electronic Technique，2023，49(5)：142-148.
文獻標志碼：A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.223260
中文引用格式： 徐新瑤，王小龍. 基于Radon變換的高分辨SAR圖像艦船目標精細分割[J]. 電子技術應用，2023，49(5)：142-148.
英文引用格式： Xu Xinyao，Wang Xiaolong. Fine segmentation of ship targets for high-resolution SAR images based on Radon transform[J]. Application of Electronic Technique，2023，49(5)：142-148.
Fine segmentation of ship targets for high-resolution SAR images based on Radon transform
Xu Xinyao1，2，Wang Xiaolong1
(1.Aerospace Information Research Institute， Chinese Academy of Sciences， Beijing 100094， China； 2.School of Electronic， Electrical and Communication Engineering， University of Chinese Academy of Sciences， Beijing 100049， China)
Abstract： With the improvement of the resolution of synthetic aperture radar (SAR), the use of SAR images for ship detection and identification has gradually become an important means of marine target surveillance. However, limited by the SAR imaging mechanism, the side-lobe problem of high-resolution SAR images is becoming prominent gradually, which seriously affects the subject segmentation of ship targets. In this paper, a fine segmentation algorithm of ship target based on Radon transform is proposed. By performing Radon transform on SAR images, the identification and elimination of sidelobe are realized in the Radon domain. Then, the morphological filtering is used to remove the fine side lobes. Finally, the effective suppression of the SAR image side lobes is realized. The algorithm is verified by GF-3 and COSMO-SkyMed satellite image data. The results show that the algorithm has better performance in uniformity of intra region, dissimilarity of inter region, and complexity of shape compared with existing segmentation algorithms.
Key words : synthetic aperture radar （SAR）；sidelobe effect；fine segmentation；Radon transform
0 引言
合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar, SAR）是一種主動式微波成像傳感器，不同于光學和紅外傳感雷達，SAR可實現全天候成像，同時具備穿透云霧的能力，可有效保證極端天氣條件下的穩定工作。由于SAR具有以上優良特性，早在上世紀70年代，搭載SAR傳感器的衛星便在海洋監測領域投入使用。經過半個世紀的發展，高分辨率星載SAR系統在海上艦船檢測與識別、漁業管理、海洋救援等領域正發揮著至關重要的作用。
在SAR圖像處理中，作為艦船識別的關鍵算法，基于特征提取的SAR圖像檢測已得到人們的廣泛研究。此類算法大致分為三個階段：一是目標的精細分割，即預處理階段；二是目標的特征提取和選擇；三是分類器或分類策略的設計。其中目標的精細分割是為了剔除背景和旁瓣等干擾，便于艦船特征的準確提取，實現最終的正確分類。隨著SAR分辨率的進步越高，人們在獲取艦船清晰的輪廓和紋理的同時，也伴隨著更為嚴重的旁瓣效應。旁瓣通常在艦船的后向散射強烈、聚焦效果較差等區域形成，嚴重影響著艦船長度、寬度、面積等重要幾何特征的高精度提取，因此不少學者針對旁瓣的抑制展開了多項研究。
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作者信息：
徐新瑤1，2，王小龍1
（1.中國科學院空天信息創新研究院，北京100094；2.中國科學院大學 電子電氣與通信工程學院，北京 100094）
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