cfar.rar_图形图像处理_matlab_

%读取图片 function []=cfar(F,F1) tic; %F=imread('123.tif'); disp(['CFAR检测开始']); %F=rgb2gray(F); %F1=imread('海岸线检测后二值图像.tif'); F1=uint8(F1); F2=F.*F1; %F2=F; %建立三个窗口并初始化，设三个窗口的宽度分别为Lengthi，Lengthp，Lengthb。 %对它们赋值为空，以进行初始化。 %zeros(m,n) : 返回一个m*n的零矩阵 %Lengthi=input('Lengthi='); %Lengthp=input('Lengthp='); %Lengthb=input('Lengthb='); Lengthi=1; Lengthp=11; Lengthb=15; IArray=zeros(Lengthi,Lengthi); %目标窗口 PArray=zeros(Lengthp,Lengthp); %保护窗口 BArray=zeros(Lengthb,Lengthb); %背景窗口 %把背景窗口中需要用到的像素点汇集到一个矩阵当中，这样可以直接对矩阵进行均值和方差的运算 %定义四个零矩阵A，B，C，D，代表把背景窗口中需要计算的像素点分成了四个矩阵，通过矩阵的转置和合并来实现对背景像素点的汇总 A=zeros((Lengthb-Lengthp)/2,Lengthb); B=zeros(Lengthp,(Lengthb-Lengthp)/2); C=zeros(Lengthp,(Lengthb-Lengthp)/2); D=zeros((Lengthb-Lengthp)/2,Lengthb); ABCD=zeros((Lengthb-Lengthp)/2,2*(Lengthb+Lengthp));%表示合矩阵，所包含的像素点个数为A，B，C，D四个之和 %读取图片宽高 [hf,lf]=size(F2); %对原图像进行边缘扩展，并把扩展的边缘的像素全部赋值为0，扩展部分的宽度为背景窗口宽度减去目标窗口宽度然后再取一半 %该处理能够使滑动窗口遍历完图像所有的像素点 %扩展之前的图像的尺寸为hf*lf，扩展过后的尺寸为he*le he=hf+(Lengthb-Lengthi)/2+Lengthb; le=lf+(Lengthb-Lengthi)/2+Lengthb; EnlargeArray=zeros(he,le); EnlargeArray((Lengthb-Lengthi)/2:(Lengthb-Lengthi)/2+hf-1,(Lengthb-Lengthi)/2:(Lengthb-Lengthi)/2+lf-1)=F2(1:hf,1:lf); %窗口以目标窗口的大小滑动遍历完所有的像素点，给出检测结果，完成双参数CFAR检测并恢复图像尺寸 %其中通过不断给滑动的目标窗口赋值来实现窗口的滑动。 Step=1; for i=1:Step:he-Lengthb-2 for j=1:Step:le-Lengthb-2 %从扩展窗口中截取与目标窗口大小相同的窗口赋值给目标窗口IArray，通过i与j来实现遍历 IArray(1:Lengthi,1:Lengthi)=EnlargeArray(i+(Lengthb-Lengthi)/2:i+(Lengthb+Lengthi)/2-1,j+(Lengthb-Lengthi)/2:j+(Lengthb+Lengthi)/2-1); %mean(A):如果A是一个矩阵，mean(A)将其中各列视为向量，返回一个包含所有列向量平均值的行向量 %x(:)表示将矩阵所有的数值写成一列组成一个列向量 %计算目标窗口的像素平均值 mu_t=mean(IArray(:)); %mu_t=log(mu_t1); BArray(1:Lengthb,1:Lengthb)=EnlargeArray(i:i+Lengthb-1,j:j+Lengthb-1); A(1:(Lengthb-Lengthp)/2,1:Lengthb)=EnlargeArray(i:i+(Lengthb-Lengthp)/2-1,j:j+Lengthb-1); B(1:Lengthp,1:(Lengthb-Lengthp)/2)=EnlargeArray(i+(Lengthb-Lengthp)/2:i+(Lengthb+Lengthp)/2-1,j:j+(Lengthb-Lengthp)/2-1); C(1:Lengthp,1:(Lengthb-Lengthp)/2)=EnlargeArray(i+(Lengthb-Lengthp)/2:i+(Lengthb+Lengthp)/2-1,j+(Lengthb+Lengthp)/2:j+Lengthb-1); D(1:(Lengthb-Lengthp)/2,1:Lengthb)=EnlargeArray(i+(Lengthb+Lengthp)/2:i+Lengthb-1,j:j+Lengthb-1); ABCD=[A,B',C',D];%水平方向上拼接，B，C需要转置是因为宽高正好是A，B的高宽，矩阵ABCD即为背景窗口的合矩阵 % EFGH=log(ABCD); %a和b的参数设置为下 %erf()为误差函数 %Pfa=input('Pfa='); Pfa=1e-5; t=erfinv(1-2*Pfa); t1=2^(0.5)*t; a=(exp(-t^2))/(((2*pi)^(0.5))*(0.5+0.5*erf(t))); b=1-t1*(exp(-t^2))/(((2*pi)^(0.5))*(0.5+0.5*erf(t))); %计算背景窗口像素的标准差 delta_b=std2(ABCD)/((b-a^2)^(0.5)); %mean2()计算背景窗口像素的平均值 mu_b1=mean2(ABCD); mu_b=mu_b1+a*delta_b; %（目标窗口灰度值-背景窗口像素均值）/背景窗口像素标准差 %与标称化因子之间的大小关系 %如果前者大，则为目标赋值1，否则为背景，赋值0 if(((mu_t-mu_b)/delta_b)>t1) EnlargeArray(i:(i+Lengthi-1),j:(j+Lengthi-1))=1; else EnlargeArray(i:(i+Lengthi-1),j:(j+Lengthi-1))=0; end end end P=EnlargeArray(1:hf,1:lf); Q=padarray(P,[1,1],'symmetric','both');%边缘镜像补充 figure(5),imshow(Q),title('cfar检测后的二值图像'); %morphological_processing(Q); imwrite(Q,'./result/cfar检测后的二值图像.tif'); toc; disp(['CFAR检测完成']);