SAR图像特征分析及检测方法探讨

奇异性功率谱不仅能体现出SAR图像的局部奇异特性，还可展示信号功率在不同奇异性指数上的分布情况，因此奇异性功率谱结合了奇异性指数分析和功率谱分析的优势，可提取关于SAR图像更多丰富的分形和功率特征，本节给出了一种基于二维奇异性功率谱的SAR舰船检测算法。

图9.11为基于奇异性功率谱的SAR舰船检测流程图。首先对SAR图像进行2D-SPS计算，获得其奇异性功率谱；其次根据SAR舰船目标以及SAR海面的奇异性功率谱的差异性，提出三种基于奇异性功率谱的检测特征量；最后在仿真阶段给出ROC检测曲线图，并与传统的CFAR检测算法进行对比分析。

以下对实测SAR舰船图片进行分析，图9.12为TerraSAR-X雷达卫星在日本横滨港口拍摄的SAR图像切片。

对其多重分形谱进行分析，结果如图9.13所示。

图9.11　基于2D-SPS的SAR舰船检测流程图

图9.12　TerraSAR海面及舰船图片

（a）纯海面；（b）虚警；（c）清晰舰船目标；（d）小目标

图9.13为纯海面（i1）、虚警（i2）、清晰舰船目标（i3）、小目标（i4）SAR图像的多重分形谱，由图9.13可以看出，（i2）的多重分形谱宽度Δα位于（i3）和（i4）的谱宽之间，产生虚警。如果用Δα进行舰船目标的检测，那么（i2）就会被误以为是舰船目标，导致错误的检测结果。(www.xing528.com)

由以上分析可知，仅仅用多重分形谱的宽度Δα进行检测易产生虚警，难以达到理想的检测效果。由于奇异性功率谱不仅可以体现SAR图像的奇异性，还可以反映SAR图像在各个奇异性值处的功率分布。因此，接下来基于奇异性功率谱对SAR图像进行分形分析。图9.14为纯海面（i1）、虚警（i2）、清晰舰船目标（i3）、小目标（i4）等4张SAR图像的奇异性功率谱。由图9.14可以看出，SAR舰船图像与SAR海面图像的奇异性功率谱存在明显的差异，表现在含有舰船目标的SAR图像的奇异值功率谱在较大奇异值处的幅度显著大于纯海面的奇异性功率谱对应的值。因此，利用这种明显的差异性，可进行SAR舰船目标检测的研究。

图9.13　纯海面（i1）、虚警（i2）、清晰舰船目标（i3）、小目标（i4）SAR图像的多重分形谱

图9.14　纯海面（i1）、虚警（i2）、清晰舰船目标（i3）、小目标（i4）SAR图像的奇异性功率谱

基于2D-SPS谱分析，提出了三种检测算子M（α）=max［P（α）］、Λ（α）=∑P（α）和Φ（α）=∫P（α）dα，M（α）、Λ（α）和Φ（α）分别代表奇异性功率谱的最大值、幅值的和、谱的积分，P（α）为SAR图像的奇异性功率谱。