(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210218573.6 (22)申请日 2022.03.03 (71)申请人 湘潭大学 地址 411105 湖南省湘潭市雨湖区湘潭大 学 (72)发明人 邓明军　陈志远　 (51)Int.Cl. G06V 20/00(2022.01) G06V 10/30(2022.01) G06V 10/28(2022.01) G06V 10/34(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种SAR影 像重影自动检测算法 (57)摘要 本发明提出了一种SAR影像重影自动检测算 法， 其算法包括： 对SAR图像进行滤波； 获取滤波 后SAR图像的统计特征， 根据统计特征计算出主 物体和重影的两个阈值T1、 T2； 根据 阈值T1、 T2， 对SAR图像分别进行主物体二值化处理和重影二 值化处理， 得到关于主物体和重影的二值化图 像； 对两景二值化图像进行膨胀处理； 对膨胀处 理后的图像分别进行边缘提取， 得到主物体的边 缘和重影的边缘； 分别对提取的主物体边缘和重 影边缘进行筛选， 剔除短小无效边缘； 对筛选之 后的主物体边缘和重影边缘进行相关性计算， 设 立阈值T， 通过阈值判断SAR图像是否存在重影， 若存在则在图像上标记重影区域与其对应的主 物体位置 。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 114612766 A 2022.06.10 CN 114612766 A 1.一种SAR影 像重影自动检测算法， 其特 征在于， 所述 算法包括： 步骤1： 对SAR图像进行 滤波； 步骤2： 获取滤波后SAR图像的统计特征， 根据统计特征计算出主物体和重影的两个阈 值T1、 T2； 步骤3： 根据T1、 T2， 对SAR图像分别进行主物体二值化处理和重影二值化处理， 形成关 于主物体和重影的二 值化图像； 步骤4： 对上述两景二 值化图像进行膨胀处 理； 步骤5： 对膨胀处 理后的图像分别进行边 缘提取， 得到主物体的边 缘和重影的边 缘； 步骤6： 分别对提取的主物体边 缘和重影边 缘进行筛 选， 剔除短小无效边 缘； 步骤7： 对筛选之后的主物体边缘和重影边缘进行相关性计算， 设立阈值T， 通过阈值判 断SAR图像是否存在重影， 若存在则在图像上 标记重影区域与其对应的主物体位置 。 2.根据权利要求1所述的SAR影像重影自动 检测算法， 其特征在于， 所述步骤1进一步包 括以下子步骤： 步骤S11： 将SAR图像建模为F＝(T+N) ·S； 其中， F为接收的后向散射强度， T为信号强 度， N为加性噪声， S为乘性相干斑噪声； 步骤S12： 通过对数变换将乘性相干斑噪声转换为加性噪声： log(F)＝log(T+N)+log (S)； 步骤S13： 通过 滤波将相干斑噪声滤除， 并经指数变换 得到滤除相干斑的SAR图像。 3.根据权利要求1所述的SAR影像重影自动检测算法， 其特征在于， 所述步骤2获取SAR 图像的统计特征包括： 图像灰度值的均值、 中值、 75 分位数、 最大值， 或者图像某 一类事物的 取值范围， 根据统计特 征设立区分主物体与重影的阈值T1， 和区分重影与背景的阈值T2。 4.根据权利要求1所述的SAR影像重影自动 检测算法， 其特征在于， 所述步骤3可以分为 两部分： (1)根据阈值T1对SAR图像进行 下述的二 值化算法： 对每一个 像素 if(当前像素 灰度值>T1) 当前像素 灰度值＝65535； else 当前像素 灰度值＝0 得到SAR图像关于主物体的二 值化图像； (2)根据阈值T1、 T2再对SAR图像进行 下述的二 值化算法： 对每一像素 if(当前像素 灰度值>T1) 当前像素 灰度值＝0； else if(当前像素 灰度值>＝T2) 当前像素 灰度值＝65535； else 当前像素 灰度值＝0 得到SAR图像重影的二 值化图像。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114612766 A 25.根据权利要求1所述的SAR影像重影自动 检测算法， 其特征在于， 所述步骤4的膨胀处 理的具体算法为： 对于每一个 像素： if(当前像素 灰度值＝65535) 当前像素周围的8个 像素灰度值＝65535 。 6.根据权利要求1所述的SAR影像重影自动 检测算法， 其特征在于， 所述步骤5边缘提取 算法是采用边缘提取算子对膨胀后的图像进行卷积计算， 提取主物体的边缘和重影的边 缘。 7.根据权利要求1所述的SAR影像重影自动 检测算法， 其特征在于， 所述步骤6进一步包 括以下子步骤： 步骤S61： 对主物体和重影的边 缘进行储 存并计算长度； 步骤S62： 设立长度阈值K， 对长度大于K的边 缘保留， 小于等于K的边 缘剔除。 8.根据权利要求1所述的SAR影像重影自动 检测算法， 其特征在于， 所述步骤7进一步包 括以下子步骤： 步骤S71： 对步骤6保留的边 缘分成主物体边 缘和重影边 缘两类； 步骤S72： 分别根据长度对主物体边 缘和重影边 缘由长到短排序； 步骤S73： 根据顺序， 分别计算每条主物体边 缘与每条重影边 缘的相关性； 步骤S74： 设立相关性阈值T， 通过阈值判断SAR图像是否存在重影， 若存在则在图像上 标记重影区域与其对应的主物体位置 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114612766 A 3