基于改进RHT的SAR图像机场区域提取算法

摘要

星载合成孔径雷达(SAR)图像信噪比低,由于相干斑噪声和非检测目标的干扰,在其中进行机场目标检测及区域提取难度较大。针对上述问题,提出一种星载SAR图像机场目标检测提取算法。对原始SAR图像进行curvelet阈值去噪处理,抑制相干斑噪声并突出低灰度区域;根据灰度分布进行Otsu最大类间差分割,初步划分感兴趣区域(ROI);通过加入了最小二乘修正的随机Hough变换(RHT)检测机场跑道;最后基于跑道上选取的种子点区域生长得到完整的机场区域。实验结果表明,提出的算法解决了星载SAR在解译方面的难点,有效检测出机场目标并提取相关区域,具有较高准确率和鲁棒性。