专利名称：基于距离像的激光成像雷达地面目标识别方法
技术领域：
本发明属于雷达信号处理领域，涉及激光成像雷达体制下的距离像噪声抑制、距离像分割、特征提取和分类识别方法。
背景技术：
激光成像雷达可以同时获得目标的强度像和距离像，通过对目标进行四维成像大大提高了目标的信息量。激光成像雷达距离像是ー种深度图像，与目标表面的几何结构特性密切相关，反映了目标的本质特征，可以用来对目标进行分类识别。激光成像雷达能够全天候、全天时工作，不受气候、光照和环境等因素的影响；具有很高的角度分辨率和距离分辨率，而且激光波束窄、频率高、方向性强、相干性好，具有很强的抗干扰能力。激光成像雷达在遥感、航海、飞行器导航、直升机防撞、地理信息系统和机器人视觉等方面都有广阔的 应用前景，激光成像雷达地面目标识别方法是激光成像雷达系统的核心关键技木。目前激光成像雷达地面目标识别方法已成为国内外研究的热点问题，但在距离像噪声抑制、距离像分割、特征提取和分类识别等方面的研究还不完善。激光成像雷达地面目标距离像主要受到距离反常噪声的影响，目前通常采用空域、频域或小波域进行距离反常噪声抑制，虽然这些方法可以有效地抑制距离反常噪声，但是比较复杂，计算量很大，不能满足实时性需求；在进行噪声抑制吋，不可避免地导致距离像中信息的损失，不利于目标的特征提取和分类识别。目前针对激光成像雷达地面目标距离像分割的方法可以分为两大类基于边缘的方法和基于区域的方法。基于边缘的方法实时性较好，但是对噪声非常敏感，边缘定位精度较差，提取的边缘通常不能形成闭合且连通的边界。基于区域的方法主要包括区域生长方法、基于聚类的方法和基于阀值的方法。区域生长方法依赖于种子点的选择，容易受到噪声的影响，计算量较大。基于聚类的方法针对整个图像数据进行聚类，受噪声的影响较�。枰ü毒俜ㄈ范ň劾啻氐氖浚扑懔拷洗�。基于阀值的方法利用阀值规则进行图像分害I]，能够形成闭合且连通的边界，计算量较�。枰侠淼匮∪°兄�。目前从激光成像雷达地面目标距离像中提取的特征包括①目标的长度、宽度、高度、周长和面积等几何特征；②矩形度、圆形度、形状描述子(微分链码、傅里叶描述子)等形状特征中心矩、Hu不变矩、线矩、Zernike矩、谱矩等矩特征。由于通常激光成像雷达地面目标距离像噪声抑制方法不能完全去除噪声，轻微噪声的存在影响这些特征的稳定性。目前激光成像雷达地面目标分类识别方法主要包括模式匹配分类、基于统计的模式分类、基于神经网络的模式分类、基于支持向量机的模式分类、基于模型的模式分类等。采用某一种激光成像雷达地面目标分类方法进行目标识别具有局限性，不能实现高可靠性的目标识另O。
发明内容
本发明的目的在于针对激光成像雷达体制尚不完善的距离像噪声抑制、距离像分害I]、特征提取和分类识别等问题，提供ー种基于距离像的激光成像雷达地面目标识别方法，提高激光成像雷达地面目标识别的可靠性、稳健性和目标识别率。本发明的技术方案是基于距离像的激光成像雷达地面目标识别方法，包括下述步骤第一歩、噪声抑制对激光成像雷达距离像的每个像素进行如下处理步骤ー设定3X3像素的小窗ロ Ws和5X5像素的大窗ロ Wb，令i，j分别表示激光成像雷达距离像的行和列，Xu为当前像素，计算在大窗ロ Wb内像素中值yb，将当前滤波窗ロ设置为小窗ロ Ws ；步骤ニ设定门限T2; 步骤三在当前滤波窗口内计算满足|xij-yb| < T2的像素数目Nnmial和满足Xij-Ybl ST2的像素数目
Nanomalous 步骤四如果在当前滤波窗口内Nnm^Nan-则当前滤波窗ロ设置为大窗ロWb;步骤五计算当前滤波窗ロ内像素中值ym ；步骤六设定门限T1和指数a，计算加权系数β
权利要求
1.基于距离像的激光成像雷达地面目标识别方法，其特征在于，包括下述步骤 第一歩、噪声抑制 对激光成像雷达距离像的每个像素进行如下处理 步骤ー设定3X3像素的小窗ロ Ws和5X5像素的大窗ロ Wb，令i，j分别表示激光成像雷达距离像的行和列，xu为当前像素，计算在大窗ロ Wb内像素中值yb，将当前滤波窗ロ设置为小窗ロ Ws ； 步骤ニ设定门限T2; 步骤三在当前滤波窗ロ内计算满足I Xij-Yb I < T2的像素数目Nntmal和满足Xij-Ybl ST2的像素数目 Nanomalous步骤四如果在当前滤波窗口内N_al〈N_mal()US，则当前滤波窗ロ设置为大窗ロ Wb ； 步骤五计算当前滤波窗ロ内像素中值ym ； 步骤六设定门限T1和指数α，计算加权系数β
全文摘要
本发明提供一种基于距离像的激光成像雷达地面目标识别方法。技术方案包括下述步骤第一步、噪声抑制，对激光成像雷达距离像进行滤波；第二步、距离像分割，通过计算不同分割方法的性能指标权重及综合评价，选择分割方法，根据分割边缘从激光成像雷达距离像中提取激光成像雷达地面目标距离像；第三步、特征提取与分类识别，对激光成像雷达地面目标距离像进行二维小波变换提取奇异值作为特征，计算每个目标类别的D－S证据融合结果，判决待识别的激光成像雷达地面目标类别。本发明能够提高激光成像雷达地面目标识别的可靠性、稳健性和目标识别率。
文档编号G01S17/89GK102830404SQ201210308360
公开日2012年12月19日 申请日期2012年8月28日 优先权日2012年8月28日
发明者马君国 申请人:中国人民解放军国防科学技术大学
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