摘要：SAR雷达能够对目标进行全方位和全天候的监测，所以该雷达当前已经被广泛的应用在世界多个国家的军事和工业领域。运用SAR雷达对海上目标进行监测和识别，对于军事发展来说有着十分重要的意义，能够大幅度的提升海上的管理能力。因此对于SAR雷达对海上目标图像处理的技术分析是十分必要的。

关键词：SAR雷达;海上目标;图像处理

中图分类号：TN957.52   文献标识码：A   文章编号：1672-9129（2020）04-0033-01

Abstract：SAR radar is capable of omni-directional and all-weather monitoring of targets， so it has been widely used in military and industrial fields of many countries in the world. Using SAR radar to monitor and identify maritime targets is of great significance for military development and can greatly improve maritime management capability. Therefore， it is very necessary for SAR radar to analyze the image processing technology of maritime targets.

Key words：SAR radar;Maritime targets;The image processing

1 SAR雷达的研究发展现状

雷达这种技术实际上就是利用对高频电磁波的收发来实现对物体信号的反射，从而对物体的相关信息进行判断，实现对目标的监测和识别。当前雷达这种技术主要被应用在目标定位、海图以及地理勘探等方面。雷达技术不但速度很快且不容易出现损坏，雷达的种类有很多种，SAR雷达的主要特点在于主动成像，且具有非常好的分辨率，能够有效的实现穿透效果，这种雷达最早被应用在上个世纪中期的侦查飞机当中。对于海上目标的监测和识别，不但对于海上管理有着重要的意义，同时也有利于提升该国家的海上军事能力，通过运用这项技术对于保护海上领土不受到别国侵略有着重要的作用。海上的自然环境较为特殊，常常出现海雾等情况，有时还会发生波浪反射的现象，所以对海上目标进行监测和识别通常较为困难，需要对其中出现的噪音进行相应的过滤，避免其造成的干扰，这样才能够实现对海上目标的精确定位。

2 图像处理技术分析

2.1图像预处理。SAR雷达对海上目标进行监测和识别的过程中，进行图像的输入过程所采用的是单视复数据，对于图像进行预处理的过程主要包括以下两个过程，首先是将复数图像转化为幅度的图像。其次是进行中值滤波预处理的过程，这种滤波器是统计排列滤波器中的一种类型，能够将像素邻域中的灰度中值对于像素值进行取代，使其多个灰度点看上去接近邻近值。图像通过中值滤波后，会对其中的噪声点进行有效的消除，同时也会降低线性平滑滤波器的模糊情况。最后是对图像灰度进行转换，利用复数图像来进行转化所获得的图像幅度变化无法对其范围进行确定，幅度图像中像素的灰度值进行转换，需要对其检测的具体流程进行规范。

2.2改进的最大类熵和法。在利用SAR雷达对海上目标进行检测和识别的过程中，实际上海上的SAR图像主要是由海平面和目标的亮点来组合而成，海平面的比例往往要远大于目标。因为最大类熵和法中所应用的准则函数是将目标和背景的灰度熵相加，使得目标和背景能够实现灰度级的有效分布，从而更好的实现对门限的检测。所以实现了背景和目标灰度熵的同等，利用阈值知识将图像分成为不同的灰度分布类别，分别为目标类别和背景类别，目标和背景在灰度分布范围上的特点不予以考虑，所以当图像因为相干斑而受到影响时，通常检测和识别结果不会好。对于最大类熵和法中存在的这样的问题，考虑到SAR雷达目标监测和识别应用，需要对最大类熵和法进行改进，因为SAR图像中的海平面相对于目标来说占据着很大的比例，且灰度级分布占据的范围更大，而目标则相反，在整个图像占据的比例较小，灰度分布范围也相对较为狭窄。如果单纯的是将两者的灰度熵加在一起，那么反而会丢失两者灰度分布上的特征，按照模式识别原理，这样对分割检测过程是非常不利的。所以，需要对原来最大类熵和法的基础上对于准则函数进行改进。改进后的算法更加侧重于保持图像背景灰度的整体平稳，确保分割检测不会对图像中的相干斑进行误判，从而提升该处理方式的抗噪能力，使其更加适合应用在海上目标监测和识别当中。

2.3自适应的数字形态学处理。所谓数字形态学处理，就是在图像中找到对区域形状进行描述额表达的分量工具，主要的额处理过程是對图像中的元素进行移动，这个过程有点类似于卷积。元素可以是任意的大小，其中可以包含所有0和1的组合，完成处理后所获得的结果主要由元素大小和内容以及运算性质来决定。基本形态学处理就是膨胀和腐蚀。腐蚀就是的UI物体边界点进行西欧按出，剩下物体要小于原物体的面积。膨胀就是将接触物体的背景与物体进行合并，使得物体面积增大。开运算就是先进行腐蚀后进行膨胀的过程，能够对物体进行有效的消除，并在细点的部分对物体进行分离，当与较大物体边界不会对其面积进行明显的改变图像中的孤立物体和细长的连线通过开运算都被消除。闭运算就是先进行膨胀后进行腐蚀的过程，能够对物体孔洞进行填充，同时也能够实现相近物体的连接，能够在不对物体进行明显改变的情况下对边界进行平滑，图像经过闭运算后内部的小洞和齿状的边缘都被消除掉。当进行海上目标监测识别时，目标非常容易因为受到相干斑的影响而导致图像分割后与目标的实际图像有着较大的差距，且边界会出现不平滑的情况，甚至可能将背景中的噪声物体进行错判。通过开闭运算能够对这样的情况进行明显的改善。但在进行开闭运算的过程中，要对结构元素进行合理选择，否则不会获得理想效果。如果结构元素太小，则无法去除噪声斑，从而出现假目标。如果结构元素过大，那么目标可能会出现分类的情况。所以需要利用自适应形态学处理方式来避免这些问题的发生。

3 结语

海上目标监测和识别是海上管理和军事侦查的很重要技术之一，为了提升识别和监测精度，对于SAR雷达进行了应用，本文主要对SAR雷达对海上目标图像处理技术进行分析，希望通过本文的研究能够有效对SAR雷达对海上目标图像的处理进行改进，从而提升其精度。

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作者简介：芦海利，1977年9月出生，男，籍贯山西大同，本科，职称工程师。