【摘 要】
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在海洋遥感中,极化SAR依靠其受干扰小,全天时等特点,越来越多的被用来进行海上交通监测.其中,船舶检测成为这个领域的重要课题之一.实用的海上船舶检测器已发展多年,例如极化白化滤波器(PWF)将极化影像的4个通道重新分配,最大限度的降低了白噪声的干扰；极化最大信噪比滤波器(PMF)依据SAR影像上的信号和噪声比例最大进行推倒,同样得到不错的结果.检测之后,结合恒虚警检测器(CFAR)算法,便可以提取
【机 构】
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中国科学院对地观测与数字地球科学中心数字地球实验室 北京100094;中国科学院大学资源与环境学院 北京100094
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在海洋遥感中,极化SAR依靠其受干扰小,全天时等特点,越来越多的被用来进行海上交通监测.其中,船舶检测成为这个领域的重要课题之一.实用的海上船舶检测器已发展多年,例如极化白化滤波器(PWF)将极化影像的4个通道重新分配,最大限度的降低了白噪声的干扰；极化最大信噪比滤波器(PMF)依据SAR影像上的信号和噪声比例最大进行推倒,同样得到不错的结果.检测之后,结合恒虚警检测器(CFAR)算法,便可以提取目标.国内外研究的船舶检测器的思路大致和PWF-CFAR一致,其中不乏优秀者,但是检测结果大多会产生两种比较强的干扰：雷达系统的条状干扰和由目标形成的模糊向干扰.后者又分为距离向模糊和方位向模糊.这两种干扰的特点是数量多,能量强,经检测器无法全部彻底消除,仍然产生虚警.消除这两种干扰便成为了研究目标.针对体散射特性的条状干扰,由于其形状特殊(沿方位向呈细条状),利用图像的几何特性能够将其消除,例如在距离向进行腐蚀-膨胀处理.在模糊像去除中,因为距离向模糊占有的能量小,对于船舶检测干扰很有限,所以只需考虑方位向模糊的去除.根据SAR成像理论,方位向模糊多出现在船舶沿方位向的两侧一定距离处,距离如下：Δx=V.Δt=V.(i·PRF-fDC)/K=λ·R/2·V(i·PRF-fDC)Δx表示一阶方位向模糊与真实船舶目标的距离,λ为雷达的波长,R为雷达到目标的斜距距离,V为雷达与目标的相对速度,PRF为雷达的脉冲重复频率,fDC表示多普勒中心频率.根据这个距离,就能够定位到目标方位向模糊的精确位置.考虑到海面交通的复杂性,简单的定位删除会产生问题,例如消除某模糊像会同时消除距离相近的真实船舶等,于是提出了投影定位算法(Shadow-Select,SS)以及SPAN比较器.投影定位算法利用Δx定位模糊像,并考虑了船舶与方位向模糊的各种位置关系,形成了一个递归系统.在消除模糊像的同时排除了对真实船舶误删除的错误操作.另外,该算法能够自适应的标定出海面上的船舶,时间复杂度低,可行性高.SPAN比较器解决了真实船舶和其他模糊像重合从而导致真实船舶误删除的问题,通过两个被选定目标能量的比较,保留真实的船舶目标.这两个算法配合已经成熟的船舶检测器,就能够达到消除模糊像,正确的标定船舶位置的目的.最后,利用提出的算法,在真实的SAR影像上进行了验证.PWF-CFAR结果经过腐蚀-膨胀后,残留了很多方位向模糊.经过SS算法以及SPAN比较器之后,不仅消除了所有的方位向模糊干扰,同时标定除了所有真实的船只目标,证明这套算法的合理性和实用性.
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