用统计方法和Hough变换进行GPR目标检测与定位

第9期2004年9月电子学报ACTAELECTRONICAsINICAVoi.32No.9sep.2004

用统计方法和Hough变换进行GPR目标检测与定位

陈德莉，黄春琳，粟

摘

毅

（国防科技大学电子科学与工程学院，湖南长沙410073）

要：本文所提出的GPR目标检测方法包含两个步骤.首先基于对GPR一维回波（A-scan）统计特性的研究，

应用加窗统计法从海量数据中实现快速高效的目标检测和感兴趣区域的提取；进而根据GPR二维回波图像（B-scan）中目标回波的双曲线特征，对经过图像分割的ROI区域采用改进的Hough变换检测目标双曲线，去除虚假目标并实现目标的精确定位.对实测数据检测结果表明：此法水平和纵深向定位误差均小于1cm，输入数据信杂比可低至2dB左右.

关键词：

探地雷达；检测；定位；霍夫变换

TN95

文献标识码：

A

文章编号：

0372-2112（2004）09-1468-04

中图分类号：

AnlntegratedMethodofStatisticalMethodandHoughTransformfor

GPRTargetsDetectionandLocation

CHENDe-ii，HUANGChun-iin，sUYi

（SchoolofElectronicScienceandEngineering，NationalUniuersityofDefenseTechnology，Changsha，Hunan410073，China）

Abstract：ThedetectionandiocationmethodofGPRtargetspresentedinthispaperhastwosteps.First，basedontheanaiysis

（ROI）ofGPRA-scansignai’sstatisticaifeatures，awindowedstatisticaimethodisintroducedtoefficientiyextracttherangeofinterestfromaiargeamountofdata.second，accordingtothehyperboiafeatureofGPRB-scansignai，amodifiedHoughtransformisusedto

detectthehyperboiafromtheROIdatathatafterbeingsegmented，aimstogetridofthefaisetargetsandiocatethetargetsaccurateiy.ThemethodhadbeenempioyedtofindandiocatetargetsfromGPRdata.Theresuitsshowthataiitargetsaredetectedcorrectiy，andthedepthandhorizontaiiocationerrorsareiessthan1cm.Moreover，thesignai-to-ciutterratio（sCR）ofROIdatacanbedowntoabout2dB.

Keywords：GPR；detection；iocation；Houghtransform

!引言

成像结果进行目标自动检测的方法，首先受限于成像质量的好坏，其次计算量非常大，只能用于离线的目标检测.

本文针对海量数据中的目标检测问题，提出了由粗检测到精确检测的两步检测法.首先应用基于能量检测的统计方法从海量数据中提取出感兴趣区域（ROI，，RegionofInterest）

该方法计算结果较粗略，但计算量小，可以将绝大部分非目标区域排除.为了得到更精确的检测结果，可以从边缘二值图像

［4］中检测是否含有目标双曲线，但由于电磁波在地下的传播

探地雷达（GPR，作为非破坏性探GroundPenetratingRadar）

测手段广泛应用于探测地下未知目标，例如埋藏的地雷、路面

［1］下的管道、机场跑道下的空洞或缝隙等等.由于地下介质不

均匀，较之自由空间，介质中目标属性的反演更加复杂，以及多种因素的干扰与杂波噪声造成了GPR的自动目标检测异常困难，这已成为限制GPR应用范围的一个瓶颈.目前广泛采用的仍然是存在人工干预的目标检测，分为两种.一种是现场检测，即由操作人员根据现场录取的数据直接根据经验做出判断；另一种是离线检测，即根据对录取数据进行成像处理的结果判断是否存在目标.很显然，这两种方法都存在致命的弱点———对人主观经验的依赖性，这导致了检测结果的不稳定性和效率的低下，特别是处理海量数据时.因此，国内外的学者在GPR的自动目标检测方面做了大量的研究，并提出了各种方法：基于信号能量的检测方法以其计算量小的优点适

［2］用于现场目标的粗略检测；基于图像模式的检测方法，例

机理非常复杂，回波图像受到各种噪声干扰而且雷达回波的边界是缓变的，所以利用边缘信息检测双曲线得到的结果不理想而且对回波信杂比要求较高.考虑到Hough变换对噪声

具有较强的鲁棒性，可适用于较低的信杂比，故本文采用并精确估计出目标的位Hough变换准确检测出目标双曲线，置等信息；此外，提出检测前背景灰度置零的方法分割出含目标的图像区域，可以较大程度减少计算量.

"介质中目标的二维回波特性

如：神经网络、模糊聚类等模式识别方法，需要大量的样本训

［3］

练才可达到较好的检测质量，这限制了它的应用范围；而由多道扫描GPR雷达扫描介质中横截面相对较小的目标，

数据所构成二维回波图像（B-scan图像）中，目标回波多呈

收稿日期：修回日期：2003-08-05；2004-03-02

基金项目：国家863高技术计划项目（No.2001AA132020）

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