陸海雜波場景快速分割方法研究.pdf

1、海雜波背景下的目標檢測技術(shù)已經(jīng)在軍事和民用領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。雷達在對海模式下工作時，掃描場景復(fù)雜且大，雷達回波中往往包含著各種類型的雜波，包括海雜波、地雜波、島礁雜波、近海雜波等。地雜波和島礁雜波回波強度較強，嚴重影響著海雜波背景下的目標檢測，因此，海面目標檢測前對雜波場景進行海-陸分割是必須的預(yù)處理，處理結(jié)果的質(zhì)量將直接影響著后續(xù)海面目標檢測的性能。
　　陸海雜波場景分割是在分析雷達回波數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對雜波場景進行分割。不同于傳統(tǒng)

2、的圖像分割，雷達雜波場景的分割包括了轉(zhuǎn)化雷達數(shù)據(jù)成灰度圖像和灰度圖像分割兩部分。圖像分割就是將圖像分成不同的區(qū)域并從中提取出自己感興趣目標的技術(shù)和過程。經(jīng)典的圖像分割方法包括三類：基于閾值的圖像分割方法、基于區(qū)域的圖像分割方法、基于邊緣的圖像分割方法。基于閾值的圖像分割方法是根據(jù)圖像中目標與背景在灰度上的差異選取一個合適的灰度值作為閾值，然后以此閾值進行圖像分割。該類方法算法簡單，運算快速，通常被用于獲取圖像的粗分割?；趨^(qū)域的分割方法

3、利用圖像區(qū)域的相似性來對圖像進行區(qū)域分割。它首先將圖像劃分成小尺寸的子區(qū)域，每個子區(qū)域中的像素被認為具有相同的特性，然后將具有相同特征的子區(qū)域合并成大尺寸的區(qū)域得到圖像的一個分割?；谶吘壍膱D像分割方法一般由邊緣抽取、邊緣連接和區(qū)域標識三個模塊構(gòu)成。它通過邊緣檢測得到圖像的邊緣點，然后將得到的邊緣點通過一些方法進行邊緣連接形成區(qū)域并對區(qū)域進行標識從而實現(xiàn)圖像分割。除了這三類典型的方法外，還有很多方法混合了多種方法的特點，如基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)

4、的圖像分割方法、基于小波理論的圖像分割方法、基于遺傳算法的圖像分割方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分割方法等。雷達的陸海雜波場景常常由106以上的距離-方位分辨單元構(gòu)成，因此，快速和實時的場景分割對雷達應(yīng)用是至關(guān)重要的。在論文中，一個分辨單元的雷達回波的線性度被引入去轉(zhuǎn)化雷達數(shù)據(jù)成一幅灰度圖像，然后閾值處理和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波被用于實現(xiàn)該灰度圖像的快速分割。
　　雷達對海工作時，在一個波位發(fā)射脈沖數(shù)一般在10個以內(nèi)，脈沖回波序列的相位很容易計

5、算。每個分辨單元雷達回波相位序列的線性度構(gòu)成了一幅場景的灰度圖像。其中小的灰度值常常標識了陸地或島礁區(qū)域的分辨單元，因為這些單元雷達回波具有很窄的多普勒帶寬。大的灰度值意味著海洋區(qū)域的分辨單元，因為海雜波具有相對大的多普勒帶寬。按照單元相位線性度分析，閾值處理應(yīng)用到灰度圖像上去獲得場景的一個粗分割。進一步考慮到陸地和海洋區(qū)域的連通性，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波被應(yīng)用到粗分割上獲得最終的雜波場景分割。歸功于線性、閾值、形態(tài)學(xué)濾波的快速性，提出的方法能