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基于多分辨率统计能级的SAR图像点目标检测 陈嘉宇，徐新，孙洪，管鲍 （武汉大学信号处理研究室，湖北 武汉 430079） 摘 要：针对SAR图像点目标检测的困难，基于各层小波系数分布的统计特征，提出了一种在多分辨率统计能级上区分目标与杂波背景的方法。在非正交小波变换的基础上，定义各点的层间随机过程，进行各分辨率下的信息相关后，通过能量函数构造能量图像，并在能量图像上自适应的有哪些信誉好的足球投注网站合适的目标尺度窗口实现检测。实验结果表明，该方法适用于不同的杂波背景，能有效的检测潜在的点目标，并且在一定程度上保持了目标的形状。 关键词：合成孔径雷达（SAR）；点目标检测；多分辨率统计能级 中图分类号： 文献标识码： Target Detection of SAR Images Based on Multi-resolution Statistic Energy Level CHEN Jia-yu，XU Xin，SUN Hong，GUAN Bao ( Signal Processing Lab，Wuhan University，Wuhan 430079，China ) Abstract: According to the feature of point targets in SAR image, and based on the statistic characteristic of the wavelet coefficients at different scales, the paper provides a method to distinguish between the targets and clutter background on multi-resolution statistic energy level. Firstly, the raw data are decomposed by means of the nonorthogonal wavelet transform, then the random processes at each pixel position among different scales are defined, and the information at each pixel position among different scales is correlated. The energy image is built by the energy function, and point targets can be detected through the adaptive scale windows in the energy image. The results of experiments show that the method can apply to different clutter background and detect targets efficiently keeping the figures by much. Key Words: synthetic aperture radar (SAR)；target detection；multi-resolution statistic energy level 1 引 言 合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）因其全天候、全天时大面积获取地表信息的特性被广泛应用于军事和民用领域。作为SAR图像解译必要环节之一的点目标检测就是要从存在干扰的杂波背景中检测出感兴趣的点目标。其主要困难是存在干扰的背景和由于Speckle形成的亮斑。 传统的点目标检测方法是恒虚警（CFAR，constant false alarm rate）处理技术。CFAR技术主要是根据对有关目标雷达截面积起伏、杂波、背景噪声或干扰机干扰的特定统计模型的匹配来提供检测阈值，使目标检测具有恒定的虚警概率[1]。CFAR技术已经成功应用于不同杂波背景的目标检测中[2]。然而，CFAR是基于灰度提供检测阈值，并且很大程度上依赖于对杂波背景统计模型的匹配，因此，在原始灰度图像上进行目标检测存在诸多不确定因素，例如不同的杂波背景分布、不同的Speckle生成区，都会影响检测性能。 基于各层小波系数分布的统计特征，本文将原始SAR图像变换到能量特征空间上，减少检测的不确定因素，在特征图像上检测目标。文章提出的多分辨率统计能级检测方法利用各 层间的相关信息构造能量图像，在能量图像上划分能级以区分目标与背景，并且通过自适应 尺度窗口实现目标检测，如图1框图所示。由于该方法充分利用了各分辨率下各方向目标邻域的特性，所以可