合成孔徑雷達(dá)圖像特征提取的方法研究.pdf

1、隨著合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，縮寫為SAR)圖像的應(yīng)用范圍越來(lái)越廣，SAR圖像特征提取已成為圖像內(nèi)容分析領(lǐng)域內(nèi)一個(gè)非?；钴S的研究課題。常見的SAR圖像特征包括邊緣，直線，紋理，形狀，輪廓等，其中邊緣和直線作為圖像中最基本的兩個(gè)特征常常被應(yīng)用于圖像識(shí)別，模式分類等領(lǐng)域。因此，本文主要研究了如何準(zhǔn)確、有效、可靠地檢測(cè)SAR圖像中的邊緣特征以及直線特征。針對(duì)SAR圖像邊緣特征檢測(cè)，本文提出并解決的問題如下

2、：
　　1、如何降低SAR圖像邊緣檢測(cè)算法的錯(cuò)誤檢測(cè)率(錯(cuò)檢率)。本文指出，常見的檢測(cè)算子在空間域上通常具有較長(zhǎng)的拖尾長(zhǎng)度，同時(shí)在頻率域上具有較高的旁瓣高度。這些特點(diǎn)是導(dǎo)致經(jīng)典的SAR邊緣檢測(cè)算子產(chǎn)生較高錯(cuò)檢率的一個(gè)重要原因。此外，傳統(tǒng)的檢測(cè)算子在檢測(cè)邊緣像素時(shí)只依賴于單個(gè)像素點(diǎn)所提供的信息。由于SAR圖像中乘性噪聲的存在會(huì)嚴(yán)重地影響圖像質(zhì)量，增加邊緣檢測(cè)的難度，因此僅使用單個(gè)像素信息的檢測(cè)算子往往不能獲得可靠的檢測(cè)結(jié)果。本文提出

3、了一個(gè)新的邊緣檢測(cè)算子。該算子可以同時(shí)使用多個(gè)相鄰像素點(diǎn)的信息來(lái)協(xié)助邊緣像素的檢測(cè)。此外，該算子還具有較短的拖尾長(zhǎng)度以及較低的旁瓣高度。相關(guān)實(shí)驗(yàn)表明，與常見的SAR邊緣檢測(cè)算子相比，本文提出的檢測(cè)算子具有較低的錯(cuò)檢率。
　　2、如何提高SAR圖像邊緣檢測(cè)算法的正確檢測(cè)率。真實(shí)圖像中的邊緣情況往往比較復(fù)雜。與由強(qiáng)對(duì)比度區(qū)域形成的強(qiáng)邊緣相比，由弱對(duì)比度區(qū)域形成的弱邊緣通常很難被準(zhǔn)確的檢出。本文提出了一個(gè)用于檢測(cè)SAR圖像中弱邊緣像素的

4、檢測(cè)算法。該檢測(cè)算法包含了一個(gè)火山口型滑動(dòng)濾波器以及一個(gè)邊緣補(bǔ)償策略。利用火山口型滑動(dòng)濾波器，算法可以有效地抑制由相干斑噪聲所導(dǎo)致的虛假邊緣；利用邊緣補(bǔ)償策略，算法則可以檢測(cè)出大約70％的弱邊緣。因此，與未使用補(bǔ)償策略的檢測(cè)算法相比，本文提出的檢測(cè)算法具有較高的正確檢測(cè)率。
　　3、如何無(wú)偏的檢測(cè)出SAR圖像中的非理想邊緣。在相干斑噪聲的影響下，圖像中原本清晰的邊緣往往會(huì)變得十分模糊。理論分析表明，利用常見的比例類型的SAR圖像邊

5、緣檢測(cè)算子去檢測(cè)這些被模糊的邊緣，所得到的邊緣位置與真實(shí)邊緣位置之間通常存在著一定的偏差。也就是說(shuō)，常見的比例類型的SAR邊緣檢測(cè)算子不能無(wú)偏的檢測(cè)出非理想邊緣。常見的差分型邊緣檢測(cè)算子可以準(zhǔn)確、無(wú)偏的檢測(cè)出非理想邊緣的位置，但是在乘性噪聲模型下此類檢測(cè)算子不具有恒虛警特性。因此，本文提出了一個(gè)差分-比例邊緣檢測(cè)算子。該檢測(cè)算子同時(shí)使用了差分操作和比例操作。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，差分-比例檢測(cè)算子不僅具有恒虛警特性，同時(shí)可以無(wú)偏的檢測(cè)

6、出SAR圖像中的非理想邊緣。
　　針對(duì)SAR圖像直線特征檢測(cè)，本文提出并解決的問題如下：
　　1、如何克服直線檢測(cè)算法對(duì)邊緣檢測(cè)結(jié)果的依賴。常見的直線檢測(cè)算法大都是基于二值邊緣圖而提出的。也就是說(shuō)，直線檢測(cè)算法是從邊緣檢測(cè)的結(jié)果中提取直線，而不是直接從灰度圖像中提取直線。受相干斑噪聲的影響，SAR圖像的邊緣檢測(cè)結(jié)果中常常包含較多的虛假、扭曲的邊緣。因此這樣的依賴關(guān)系會(huì)導(dǎo)致常見的直線檢測(cè)算法的檢測(cè)結(jié)果很容易受到邊緣檢測(cè)結(jié)果中虛

7、假、扭曲邊緣的負(fù)面影響。本文提出了一個(gè)新的直線檢測(cè)算法，該算法不依賴二值邊緣圖，而是利用圖像的邊緣場(chǎng)進(jìn)行直線檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可以準(zhǔn)確的檢測(cè)出SAR圖像中的直線。
　　2、如何快速的檢測(cè)出SAR圖像中的直線特征。常見的直線檢測(cè)算法的計(jì)算量通常都正比于待檢測(cè)圖像的場(chǎng)景復(fù)雜程度。本文提出了一個(gè)新的直線檢測(cè)算法。該算法使用了本文提出的漏斗變換操作，因此其計(jì)算量?jī)H與待檢測(cè)圖像的大小有關(guān)。算法直接將圖像空間中的一條直線映射為參數(shù)空間