陳利民，楊學(xué)志，張晰，郎海濤，孟俊敏

（1.合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院，合肥230000；2.國(guó)家海洋局第一海洋研究所，山東青島266100）

SAR艦船檢測(cè)算法對(duì)比分析研究

陳利民1，2，楊學(xué)志1，張晰2，郎海濤2，孟俊敏2

（1.合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院，合肥230000；2.國(guó)家海洋局第一海洋研究所，山東青島266100）

為了滿足快速準(zhǔn)確地檢測(cè)艦船目標(biāo)的社會(huì)需求，該文利用SAR和地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，開(kāi)展了K分布恒虛警率、G0－CFAR、雙參數(shù)CFAR、小波變換以及最佳熵雙閾值等經(jīng)典SAR艦船檢測(cè)算法的對(duì)比分析研究，給出了各種SAR艦船檢測(cè)算法的準(zhǔn)確度、運(yùn)行速度及適用范圍（分辨率、海況），為SAR艦船檢測(cè)的業(yè)務(wù)化應(yīng)用提供指導(dǎo)。

SAR；艦船檢測(cè)；對(duì)比分析；海洋測(cè)量定位

1 引 言

我國(guó)是一個(gè)海洋大國(guó)，大陸海岸線18000多公里，管轄300多萬(wàn)平方公里海域，海洋資源豐富，但當(dāng)前我國(guó)海洋維權(quán)形式十分嚴(yán)峻，個(gè)別國(guó)家的船舶非法進(jìn)入我國(guó)管轄海域進(jìn)行測(cè)量、監(jiān)聽(tīng)等非法活動(dòng)，嚴(yán)重威脅并損害著我國(guó)的海洋安全和海洋權(quán)益。因此，加強(qiáng)對(duì)非法進(jìn)入我國(guó)管轄海域的船舶監(jiān)視監(jiān)測(cè)具有十分重要的意義。

合成孔徑雷達(dá)（SAR）是一種高分辨率的微波成像傳感器，具有全天時(shí)、全天候的觀測(cè)能力［1］，是主要的海洋遙感手段之一，在監(jiān)視海運(yùn)交通、維護(hù)海洋權(quán)益、提高海防預(yù)警能力等方面有著廣闊的應(yīng)用前景。

近年來(lái)，各國(guó)研究人員開(kāi)展了大量的SAR艦船檢測(cè)研究工作，提出和發(fā)展了很多算法，如恒虛警率（Constant False Alarm Rate，CFAR）檢測(cè)算法；加拿大商用軟件OMV［2］使用K－CFAR進(jìn)行艦船檢測(cè)；Waterman C C等［3］使用雙參數(shù)CFAR對(duì)SAR圖像進(jìn)行檢測(cè)；Kapur J N等［4］將信息論中的熵引入圖像分割，提出了最佳熵雙閾值檢測(cè)算法；Tello M等［5－7］使用小波變換來(lái)檢測(cè)艦船目標(biāo)；張風(fēng)麗等［8］提出了基于小波變換和相關(guān)運(yùn)算結(jié)合的艦船目標(biāo)檢測(cè)算法；魯統(tǒng)臻等［9］提出了利用G0分布對(duì)海雜波建模的艦船檢測(cè)算法；Ringrose R等［10］利用多極化特性進(jìn)行艦船目標(biāo)檢測(cè)。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出和發(fā)展了許多艦船檢測(cè)算法，但對(duì)于這些算法性能的對(duì)比分析研究工作開(kāi)展得較少。種勁松等［11］分析研究了K－CFAR算法與雙參數(shù)CFAR算法的特點(diǎn)；Xi Zhang等［12］分析研究了CFAR與小波變換算法的特點(diǎn)，但是對(duì)比分析研究的算法較少，應(yīng)用的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)較單一，且沒(méi)有考慮各個(gè)算法的檢測(cè)效率。為了滿足SAR艦船檢測(cè)海洋業(yè)務(wù)化應(yīng)用的需要，本文需針對(duì)K－CFAR、G0－CFAR、雙參數(shù)CFAR、小波變換和最佳熵雙閾值等常見(jiàn)艦船檢測(cè)算法的檢測(cè)效果及檢測(cè)效率的性能開(kāi)展對(duì)比分析研究，為SAR海洋艦船實(shí)時(shí)監(jiān)視監(jiān)測(cè)提供指導(dǎo)。

2 SAR艦船檢測(cè)算法介紹

2.1 K－CFAR艦船檢測(cè)

K分布能夠很好地描述海雜波的長(zhǎng)拖尾現(xiàn)象［13］。SAR圖像觀測(cè)強(qiáng)度x的K分布概率密度函數(shù)［14］如式（1）所示。

其中，μ為均值，υ為形狀參數(shù)，L為SAR圖像視數(shù)，Γ（）為Gamma函數(shù)，Kυ－L為υ－L階修正的Bessel函數(shù)。

其中，xi，j為圖像（i，j）處的觀測(cè)強(qiáng)度值，M和N分別為圖像的高度和寬度。

K分布的形狀參數(shù)υ、均值μ和統(tǒng)計(jì)方差σ2之間的關(guān)系為：

聯(lián)合式（2）、式（3）和式（4）可以求出形狀參數(shù)υ。

求解虛警概率方程式（5）得到檢測(cè)閾值T，式中pfa為虛警概率。

最后根據(jù)得到的閾值T，判斷待檢測(cè)的像素xi，j是否為目標(biāo)像素。若xi，j＞T時(shí)，判為目標(biāo)像素，否則判為背景像素。

2.2 G0－CFAR艦船檢測(cè)

G0分布是一種用于圖像建模的乘積模型，由Ferry等［15］提出。其概率密度函數(shù)表達(dá)式為：

其中，n為等效視數(shù)，α為形狀參數(shù)，γ為尺度參數(shù)。其參數(shù)估計(jì)表達(dá)式［16］如下：

其中ψ（）為digamma函數(shù)，xi，j為（i，j）處的像素值，聯(lián)合式（7）、式（8）、式（9）和式（10）估計(jì)G0分布的等效視數(shù)n、形狀參數(shù)α和尺度參數(shù)γ，將得到的各個(gè)參數(shù)代入到概率密度中，得到概率密度函數(shù)并求解虛警概率方程式（11），得到檢測(cè)閾值T。

根據(jù)得到的閾值T，判斷待檢測(cè)的像素xi，j是否為目標(biāo)像素。若xi，j＞T時(shí)，判為目標(biāo)像素，否則判為背景像素。

2.3 雙參數(shù)艦船檢測(cè)算法

雙參數(shù)CFAR是基于海雜波服從高斯分布假設(shè)的，高斯分布能夠很好地適應(yīng)海雜波的變化［13－17］，是較早應(yīng)用于艦船檢測(cè)的算法之一。在雙參數(shù)CFAR檢測(cè)中需要設(shè)置3個(gè)窗口：目標(biāo)窗口、保護(hù)窗口、背景窗口，其中目標(biāo)窗口是為了統(tǒng)計(jì)艦船目標(biāo)，保護(hù)窗口是為了防止目標(biāo)信息泄露到背景窗口中，從而造成背景統(tǒng)計(jì)誤差，背景窗口是為了統(tǒng)計(jì)海雜波。窗口尺寸大小則根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)際SAR圖像分辨率等信息確定，一般情況下，目標(biāo)窗口應(yīng)該和檢測(cè)的艦船目標(biāo)的最小長(zhǎng)度相同。保護(hù)窗口應(yīng)該與要研究的艦船目標(biāo)的最大長(zhǎng)度相同。背景窗口應(yīng)足夠大，才能保證不受其他目標(biāo)或非背景等因素的影響，從而很好地估計(jì)背景統(tǒng)計(jì)值。假設(shè)T為目標(biāo)窗口，B為背景窗口，μT為目標(biāo)窗口內(nèi)的統(tǒng)計(jì)均值，μB和σB分別為背景窗口內(nèi)像素的統(tǒng)計(jì)均值和統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)方差。設(shè)置一個(gè)虛警概率常數(shù)t，根據(jù)目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)則［18］：

依據(jù)上式依次處理每一個(gè)像素點(diǎn)，若上式成立，則判當(dāng)前像素為艦船目標(biāo)，否則判為背景像素。

2.4 小波變換檢測(cè)算法

在SAR艦船中，近年來(lái)有學(xué)者使用小波變換做艦船檢測(cè)［5－7］。由于海雜波、相關(guān)斑噪聲等信息在SAR圖像是隨機(jī)分布的、沒(méi)有一定的規(guī)律可循，而艦船在SAR圖像中具有一定的特性，且具有一定的規(guī)律可循。在小波變化中，SAR圖像的艦船目標(biāo)在每一個(gè)小波子帶的頻率成分中是確定性的，而不同小波子帶的噪聲卻是去相關(guān)的，正因?yàn)槿绱?，可以用小波變換對(duì)檢測(cè)區(qū)域的SAR圖像做變換，然后利用相關(guān)運(yùn)算突出艦船目標(biāo)，抑制噪聲，從而檢測(cè)出艦船目標(biāo)。

2.5 最佳熵雙閾值算法

最佳熵雙閾值算法由KapurJ N等在1985年提出，他們將信息論中的Shannon的概念應(yīng)用于圖像分割領(lǐng)域，找出使得目標(biāo)和背景信息之和最大的值，并以此為閾值對(duì)原圖像進(jìn)行分割，本文采用的是雙閾值算法［4］。假設(shè)圖像的灰度范圍為｛0，1…N－1｝，T1、T2（T1＜T2）將圖像分為3類，則每類的概率分別是其 中是灰度級(jí)i出現(xiàn)的概率。根據(jù)Shannon熵的定義，3類的熵分別為：

則圖像的總熵為：

根據(jù)式（16）求出最佳閾值T1、T2，使得熵H取得最大值。然后遍歷圖像的每一個(gè)像素點(diǎn)xi，j，若xi，j＞T2則判為目標(biāo)，否則判為背景像素。

3 SAR艦船實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)

為了開(kāi)展SAR艦船檢測(cè)算法對(duì)比研究，本文開(kāi)展了3次SAR艦船探測(cè)實(shí)驗(yàn)，地面同步數(shù)據(jù)為星載SAR過(guò)境前后實(shí)驗(yàn)區(qū)域艦船信息。如圖1及表1所示。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

其中，Ntt為檢測(cè)結(jié)果中正確的檢測(cè)目標(biāo)數(shù)，Nfa為虛警目標(biāo)數(shù)，Ngt為實(shí)際的目標(biāo)數(shù)，艦船實(shí)際目標(biāo)數(shù)是結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)收集到的艦船信息分析得到的，因此艦船實(shí)際數(shù)目具有很高的準(zhǔn)確性，提高了評(píng)價(jià)的客觀性。對(duì)于3種CFAR算法的概率模型特性不同，涉及到的虛警率設(shè)置，本文均根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果選擇最佳的虛警率，使得最優(yōu)的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。

4.1 ENVISAT－ASAR

實(shí)驗(yàn)獲得ENVISAT－ASAR圖像的大小為8461×9957，為了研究處理方便，本文對(duì)ENVISAT ASAR圖像選取436×458大小進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

檢測(cè)結(jié)果見(jiàn)圖2，表2列出了5種算法對(duì)ASAR圖像的檢測(cè)效果及運(yùn)行時(shí)間。表2可以看出對(duì)于中等分辨率高海況的ENVISAT ASAR圖像，K－CFAR、G0－CFAR、雙參數(shù)CFAR的品質(zhì)因數(shù)均很高，但是雙參數(shù)CFAR檢測(cè)的結(jié)果丟失了艦船的輪廓信息，不利于開(kāi)展后續(xù)的類型識(shí)別工作。小波變換和最佳熵雙閾值均存在虛警和漏檢目標(biāo)的現(xiàn)象，主要由SAR的目標(biāo)／背景的對(duì)比度較低造成的。從檢測(cè)效率上看，小波變換的檢測(cè)效率最高，G0－CFAR最低。綜合品質(zhì)因數(shù)、檢測(cè)效率及后續(xù)類型識(shí)別工作的開(kāi)展，對(duì)于中等分辨率的ENVISATASAR圖像，K－CFAR能夠高質(zhì)量、高效率地檢測(cè)目標(biāo)。

4.2 Radarsat－2SAR

實(shí)驗(yàn)獲得Radarsat－2圖像大小為9553×8182，為了研究處理方便，本文對(duì)Radarsat－2圖像選取圖像中的一塊2400×2100大小進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

檢測(cè)結(jié)果見(jiàn)圖3，表3列出了5種算法對(duì)Radarsat－2SAR圖像的檢測(cè)效果及運(yùn)行時(shí)間。由于本次實(shí)驗(yàn)的煙臺(tái)海域漁船出沒(méi)較多，船只雖然較多，但是船長(zhǎng)都較小，在分辨率為8m的SAR圖像上呈現(xiàn)的也僅僅是亮點(diǎn)，這一點(diǎn)從AIS數(shù)據(jù)上也得到了驗(yàn)證。

首先對(duì)獲得的SAR圖像做幾何校正和陸地掩膜等預(yù)處理。本文方法實(shí)現(xiàn)環(huán)境為Inter（R）Core（TM）2，2.83GHz，內(nèi)存2G，Windows XP操作系統(tǒng)，運(yùn)行軟件為MATLAB 7.1。為了評(píng)價(jià)各個(gè)算法的檢測(cè)性能，本文引入品質(zhì)因數(shù)FOM［19］和檢測(cè)時(shí)間，品質(zhì)因數(shù)評(píng)價(jià)檢測(cè)效果，檢測(cè)時(shí)間評(píng)價(jià)檢測(cè)效率。檢測(cè)的品質(zhì)因數(shù)FOM定義如下：

圖1 ENVISAT ASAR、Radarsat－2、TerraSAR－X圖像及其實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分布

表1 3次SAR艦船探測(cè)實(shí)驗(yàn)

圖2 ENVISAT ASAR圖像及檢測(cè)結(jié)果（紅色三角形表示虛警目標(biāo)，紅色圓圈表示漏檢目標(biāo)）

表2 5種算法對(duì)ASAR圖像檢測(cè)指標(biāo)

表3 5種算法對(duì)Radarsat－2SAR圖像檢測(cè)指標(biāo)

表3可以看出，對(duì)于高分辨率的Radarsat－2 SAR圖像，5種算法的檢測(cè)效果都比較好，K－CFAR的品質(zhì)因數(shù)最高，達(dá)到0.96，其次是最佳熵雙閾值，再次之是G0－CFAR與雙參數(shù)CFAR，小波變換最差。從檢測(cè)效率上來(lái)看，雙參數(shù)CFAR耗時(shí)是最多的，G0－CFAR與K－CFAR耗時(shí)相差不多。本次實(shí)驗(yàn)的SAR圖像較大，為2400×2100，雙參數(shù)CFAR是基于窗口滑動(dòng)的，每一次滑動(dòng)都要進(jìn)行建模計(jì)算，因此耗時(shí)較多。雖然K－CFAR的品質(zhì)因數(shù)要優(yōu)于最佳熵雙參數(shù)，但是在平均耗時(shí)上最佳熵雙參數(shù)僅是K－CFAR的23%，且不存在漏檢現(xiàn)象。因此，綜合檢測(cè)的品質(zhì)因數(shù)以及檢測(cè)效率，對(duì)于Radarsat－2 SAR而言，最佳熵雙閾值算法能夠達(dá)到較好、較快地檢測(cè)目標(biāo)。

圖3 Radarsat－2SAR圖像及檢測(cè)結(jié)果（紅色三角形表示虛警目標(biāo)，紅色圓圈表示漏檢目標(biāo)）

4.3 TerraSAR－X

實(shí)驗(yàn)獲得TerraSAR－X圖像的大小為12939× 20486，為了研究處理方便，本文選取TerraSAR－X圖像中的一塊2400×2100大小進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

圖4 TerraSAR－X圖像及檢測(cè)結(jié)果（紅色三角形表示虛警目標(biāo)，紅色圓圈表示漏檢目標(biāo)）

表4 5種算法對(duì)TerraSAR－X圖像檢測(cè)指標(biāo)

檢測(cè)結(jié)果見(jiàn)圖4，表4列出了5種算法對(duì)TerraSAR－X圖像的檢測(cè)效果及運(yùn)行時(shí)間。表3可以看出，5種檢測(cè)算法對(duì)高分辨TerraSAR－X圖像的檢測(cè)效果都比較好，K－CFAR、小波變換、最佳熵雙閾值的品質(zhì)因數(shù)均為1；G0－CFAR和雙參數(shù)CFAR的品質(zhì)因數(shù)分別為0.92、0.91，而且K－CFAR、G0－CFAR、最佳熵雙閾值都很好地保持了艦船的輪廓信息。從檢測(cè)效率上來(lái)說(shuō)，K－CFAR、G0－CFAR、雙參數(shù)CFAR、小波變換、最佳熵雙閾值平均用時(shí)分別為28.94s、45.63s、95.50s、50.30s、10.11s，很明顯最佳熵雙閾值效率最高。因此綜合檢測(cè)效果和檢測(cè)效率兩方面因素，對(duì)于高分辨率的TerraSAR－X圖像而言，最佳熵雙閾值能夠快速地、準(zhǔn)確地、高質(zhì)量地檢測(cè)艦船目標(biāo)。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文結(jié)合3次SAR艦船實(shí)驗(yàn)，分別采用KCFAR、G0－CFAR、雙參數(shù)CFAR、小波變換以及最佳熵雙閾值對(duì)SAR圖像進(jìn)行艦船目標(biāo)檢測(cè)。并采用GPS或AIS設(shè)備同步收集SAR衛(wèi)星過(guò)境前后的艦船信息，得到SAR圖像中艦船的實(shí)際數(shù)目以及實(shí)際分布等信息，為評(píng)價(jià)檢測(cè)效果的品質(zhì)因數(shù)提供信息，保證了評(píng)價(jià)的客觀性。另外，在同樣的硬件條件下，著重分析了各算法檢測(cè)效率，檢測(cè)的效率與檢測(cè)算法的復(fù)雜度、實(shí)驗(yàn)圖像大小、不同的SAR圖像等密切相關(guān)。綜合實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析，可以得出以下結(jié)論：

（1）對(duì)于中等分辨率、目標(biāo)／背景對(duì)比度較低的SAR圖像，K－CFAR算法能夠很好地進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，且能夠很好地保持艦船的輪廓信息，有利于后續(xù)工作的開(kāi)展。

（2）對(duì)于高分辨率、目標(biāo)／背景對(duì)比度較高的SAR圖像，最佳熵雙閾值能夠快速高效地檢測(cè)艦船目標(biāo)。

綜合檢測(cè)準(zhǔn)確度和檢測(cè)效率，在海洋業(yè)務(wù)化應(yīng)用中，對(duì)于低中等分辨率高海況SAR建議采用KCFAR進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，對(duì)于高分辨率低海況SAR建議采用最佳熵雙閾值進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。今后如何在保證目標(biāo)檢測(cè)效果的前提下，發(fā)展高效率的檢測(cè)算法，使得SAR在海洋艦船目標(biāo)檢測(cè)上達(dá)到實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的能力將是艦船檢測(cè)研究的重點(diǎn)。

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Comparative Analysis on SAR Ship Detection Algorithms

CHEN Li－min1，2，YANG Xue－zhi1，ZHANG Xi2，LANG Hai－tao2，MENG Jun－min2
（1.School of Computer and Information，Hefei University of Technology，Hefei 230009；2.First Institute of Oceanography，State Oceanic Administration，Qingdao 266100）

Rapid and accurate detection of ship targets is an important requirement of the operational applications of SAR imagery，and real－time monitoring of marine targets is of great significance.This paper uses the SAR and ground truth data to carry out the comparative study of K－CFAR，G0－CFAR，two－parameter CFAR，wavelet transform，maximum entropy dualthreshold and other SAR ship detection algorithms，and gives the performance，speed and scope of application（resolution and situation of sea），which can provide the guidance for marine operational applications of SAR ship detection.

SAR；ship detection；comparative analysis；marine positioning

10.3969／j.issn.1000－3177.2015.02.018

TP751.1

A

1000－3177（2015）138－0099－07

2012－12－25

2014－02－06

海洋公益性科研專項(xiàng)項(xiàng)目（200905029）；國(guó)家自然科學(xué)基金（61002048）。

陳利民（1987～），男，碩士，研究方向?yàn)楹Ｑ筮b感與圖像處理。

E－mail：minlichen＠163.com

張晰（1981～），男，博士，研究方向?yàn)镾AR海上目標(biāo)探測(cè)。

E－mail：xi.zhang＠fio.org.cn