SAR图像CFAR检测的快速算法研究

摘要：所谓SAR，指的是一种主动成像的传感器合成孔径雷达，这种雷达具备全天候、全天时以及穿透能力强的特点，在我国当下的民用与军用领域都有着极为广泛的运用。本文针对合成孔径雷达图像目标检测中恒虚警率算法进行了相关研究，提出了一种研究CFAR检测快速算法的基本框架，而在对这一框架的可行性与性能的检测中，该框架有效提高了CFAR算法在SAR图像检测应用中的执行效率。

关键词：合成孔径雷达图像 快速算法 迭代计算

中图分类号：TN957.5 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）10-0134-01

在SAR技术中，其本身存在着检测、鉴别和分类三阶段的SAR数据处理程序，这也使得其在应用中能够拥有较好的精度与速度。在SAR技术应用的大场景高分辨率SAR图像的检测中，CFAR也就是恒虚警率算法是SAR图像检测的一种有效算法。笔者将在下文中提出一种CFAR 检测快速算法的基本框架，希望能够更好的实现CFAR检测算法在SAR图像中的应用。

1 快速算法研究现状

在对各种SAR图像CFAR检测的快速算法研究中，我们可以得知采用滑动窗口的自适应阈值CFAR算法计算，计算量将主要集中在大量背景杂波像素处与局部背景杂波自身的分布参数处。其中，在大量背景杂波像素处的研究中，该处的快速算法旨在避免每个像素点发生的复杂计算，加拿大海洋监视工作站所采用的系统检测算法，就通过对每一幅图像的分割，较好的实现了这一构思，而在这一系统中采用的全局阈值的CFAR检测算法，相较于传统的双参数CFAR算法，也具备着较强的运算速度优势，不过全局阈值的CFAR检测算法场景变化负责时失配严重的理论缺陷，所以只有两种算法共同使用才能够发挥较好的应用效果。而在对大量背景杂波像素处的研究中，潘卓等提出了一种基于聚类的SAR图像快速目标检测算法，这种算法我们可以将其看成是一种初始聚类，而由于其采用了经典的双参数CFAR算法对目标区域进行精细检测，这也使得其在运用中能够发挥较好的效果[1]。

而在对局部背景杂波自身的分布參数处的快速算法研究中，主要需要解决减少滑窗内杂波数据统计量的计算量以及减少杂波模型参数估计的计算量两方面的问题，为此这一阶段的工作将主要集中在计算滑窗内杂波数据的统计量方面。由于传统CFAR算法存在的大量重复计算，而为了解决这一问题，我们就可以通过迭代计算相邻像素的杂波数据统计量，真正实现快速算法的要求。在相关研究中，Sun等人根据前人的构思，提出了一种OS-CFAR检测器的快速实现方法，这一实现方法相较于以往众人提出的构思与不完善的设想有着具体的操作流程，这就为局部背景杂波自身的分布参数处的快速算法研究提供了有利基础。

2 CFAR检测快速算法基本框架

经过上文的论述我们不难看出快速预筛选和迭代计算在SAR图像CFAR检测快速算法中所能够发挥的重要效用，笔者所提出的CFAR检测快速算法框架本身也是基于这两方面技术所实现的。在笔者所设计的CFAR检测快速算法的基本框架中，这一框架能够通过对预先判断前一个像素点是否为潜在目标点，大大提高SAR图像CFAR检测的运算效率，避免以往的检测算法中大量周围滑窗内背景杂波数据的重复运算出现[2]。

3 实验方法与结果

为了能够对这一CFAR检测快速算法的基本框架的可行性与有效性进行检验，笔者选择了经典的高斯分布函数的双参数CFAR检测，并在虚警概率为1.0×10-5的情况下，在47.27s的运行时间中得到了如图1（a）所示的检测结果，这里我们就可以设Pt=0.01，继续应用高斯分布函数的双参数CFAR检测方法，并仍然采用钢管使用的虚警概率数值，笔者在0.58s的时间内得到了图1（a）与（b），通过这一结果我们能够明显发现，笔者提出的CFAR检测快速算法的基本框架不仅检测出了全部目标，还大大提高了运算速度，我们可以在这里宣布这种CFAR检测快速算法的基本框架的可行性与有效性。

4 结语

经过这一系列研究，我们了解到了快速预筛选处理方法的多种多样以及通过对滑窗内背景杂波数据的处理能够有效提高迭代计算方法效率这两方面的结论，希望这一结论能够对我国SAR图像CFAR检测的快速算法研究带来一定帮助。

参考文献

[1]陈祥，孙俊，尹奎英，于俊朋.基于CFAR级联的SAR图像舰船目标检测算法[J].现代雷达，2012（9）：50-54+58.

[2]赵明波，何峻，付强.SAR图像CFAR检测的快速算法综述[J].自动化学报，2012（12）：1885-1895.

收稿日期：2016-09-14

作者简介：梁幸源（1994—），男，广西贵港人，南昌航空大学本科在读，研究方向：信号处理。