一种新的SAR影像中目标准确提取方法

Ｄｅ ．２ ０ ｃ ０７
种 新 的 Ｓ Ｒ影像 中 目标 准确 提 取 方 法 Ａ
谢 锋， 陈映鹰 ， 怡 林 （ 同济 大学 遥感 与 空 间技 术 应 用研 究 中心 ， 海 ２０ ９ ） 上 ００ ２
（ｉ ｈ ｘ ｐ ＠ｍａ ． ｏ ） ｅ ｉ ｃｍ ｌ 摘 要 ： 出一种 基 于 小波 纹理 与 改进 的模 糊 Ｃ均值 （Ｆ Ｍ） 类 的 对合 成 孔 径 雷达 （ Ａ 影 提 ＩＣ 聚 Ｓ Ｒ）
０ 引 言
合成孔径雷达 （ ｙｔｅ ｃＡ ｅｔ ｅＲ ｄｒ Ｓ Ｒ） Ｓ ｎ ｔ ｐｒ ｒ ａａ ， Ａ 由于其卓 ｈｉ ｕ
越的空间信息获取能力以及在 国防、 环境 、 城建 等方面的战 略 意义受到了普遍关注 ， 在军用 和民用方面取得 了广泛 的应 用。 Ｓ Ｒ作 为一 种主动式 相干微波遥 感系 统 ， Ａ 和光学 遥感 系统相 比， 它具有 全天 时、 全天候 、 于侧 视侦察 、 便 分辨率 高等许多优 点 。但 Ｓ Ｒ图像存在几何 畸变 、 Ａ 图像 灰度范 围窄 、 不直观 、 有 相干斑噪声等缺点 ， 以 Ｓ Ｒ图像 的特征提取 与识别 与传统 所 Ａ 的识别有所不同 ， 须进行 相应处理 。机场作 为重 要 的地 物 必 目标 ， 对其进行准确 提取研究 意义重 大。 Ｓ Ｒ图像中的机场跑道具有 明显 的直线性特征 ， Ａ 长度 、 宽 度及 长宽 比都在一定 范围 内， 而且 跑道区域 内灰度均匀 ， 灰度
的优点。但并 不是随便一 个函数 都可 以成为 小波基 函数 ， 要
本文算法主要针 对 Ｓ Ｒ影 像 ， Ａ 结合 小波 的 多尺 度分 析 ， 基于小波纹理的方法对小 波频 带进行 处理后 ， 大突 出了机 极
场 目标特征 ， 同时去 掉 干扰 目标 ， 得后 续提 取 相 当轻松 容 使
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第２ ７卷
２０ ０ ７年 ｌ 月 ２
文 章 编 号 ：０ １ ９ ８ （ ０７ ｓ ０ ６ １０ — ０ １ ２ ０ ） ２— ０ ９—０ ３
一
计算机 应 用
Ｃｏ ｕ ｅ ｍｐ ｔｒＡｐｐ ｉａｉ ｎ ｌｃ ｔ ｓ ｏ
Ｖｏ ． ７ １２
入 局部 优化 。
１５ ． １０ ． ０５ ． ００ ．
－
值 较小 。但 同时机场附近若 有长直 的一般 道路 或类 似地 物 ，
和机场跑道 特征相 近时 （ 图 １ 示 ） 该如 何处 理 呢？本 如 所 又 文 提出的方法有 效地解决了这一难题 。
一
０５ １Ｏ ． ００ １０ １５ ． ２ ５ ． ． ０５ ． ． ２０ ． ３０
缩和平移而得到 的， 个小 波 函数具有 很好 的局部性 和光 滑 这 性， 使得通过分解 系数 刻画 函数时 ， 可以分析函数的局部性质 和整体性质。小波分析 出现之 前 ， 也用 Ｆ ｕｉｒ 、 ａｒ ｏ ｒ 基 Ｈ ａ 基来 ｅ 分 解函数。Ｆｕｉ 基具 有很 好 的光 滑性 ， 局 部 性很 差 ； ｏｒ ｒ ｅ 但 而 Ｈａｒ ａ 基的局部性虽 很好 ， 光滑 型很 差 ， 波基 却兼 有 它们 但 小
个 客观 的程度才能取得好 的提取 结果 ， 性能 好的算 法复 杂度 高， 耗时长 ， 使得分割的速度很慢 。而第二类 中代表算 法是基 于 Ｍａ ｏ 随机场 的分 割方法及其 改进 方法 Ｊ这类 方法 分 ｒｖ ｋ ， 割精度很 高 ， 但其缺点在于分割 的速 度很慢 ， 算法很有 可能陷
பைடு நூலகம்一
图 １ Ｓ Ｒ 图像 及 其 直 方 图 Ａ
图 ２ Ｓ ｍｅ２小波的尺度函数与小波函数 ｙ ｌｔ
本文的方法思路不 同于这两类 方法思想 ， 既不刻意去噪 ， 同时也考虑到不 同域的强 度结构 信息 。那 么 ， 首先想 到得 是 时频分析利器——小 波 ， 谓小 波分 析就是 将 图像函数 分 所 解为“ 基本 函数 ” 的和 ， “ 本函数” 由一 个小 波函数经伸 而 基 是
易， 经过实验 ， 和典型的基 于阈值和改进 Ｈｏｇ 并 ｕｈ变换方法 比 较 可得 ， 该方法提取机场 准确率得 到很大提升 。
满 足非 常严格 的限制方可 以成为 一个 可用 的小波 函数 ， 进而 发 展成 一个好的小波变换 函数 。实用 小波难 找 ， 一些 小波 函
图像机 场 目标 的准确 率 比传 统 阈值 和 Ｈｏｇ ｕ ｈ变换 的方 法要好 。 关 键词 ：Ａ 小波 纹理 ； 率共 生矩 阵 ； Ｓ Ｒ； 频 改进 Ｆ Ｍ； 征 空 间 Ｃ 特 中 图分 类 号 ： Ｐ ５ Ｔ ７ 文献 标 志码 ： Ａ
Ｓ Ｒ 图像滤波 ， Ａ 以降低斑点噪声 的影 响 ， 然后 采用与处理光学 图像相似的方法进行分割 ； 另一类是结合 Ｓ Ｒ图像 中像素 的 Ａ 强 度信息和结构信息 ， 研究在 分割过 程 中抑 制斑 点噪声 影 响
像 进 行机 场类 目标 准确提 取 的方 法 。首 先 ， 用 小波 多尺度 分 析对 影像 进行 分解 ， 到不 同方向上 小 利 得 波频 带 ， 然后 对 不 同的 小波频 带进 行 小波 纹理 分析— —使 用频 率共 生矩 阵 ４个关键 特 征来描 述 ， 到 得
小波 纹理特 征 向量 。再应 用 ＩＣ 聚 类 对 小波 纹 理特 征 空 间进行 分割 ， 而提 取 出机 场 目标 。 该 方 ＦＭ 进 法是 一种 有效提 取机 场 类 目标 的并行 非监 督 无 需初 始 点 的 算 法 ， 过 实验 比较 得 出， 取 此 类 Ｓ Ｒ 通 提 Ａ
的分割算法… 。采取 第 一类方 法 ， 由于噪 声很 强 ， 了达 到 为 好 的去斑效果必 然 会增 大滤 波 的程度 ， 得分 割 效果 下 降。 使
而 且降斑的客观全面评 价标准不 易确 定 ， 分割 产生 的作用 对 难 以评估 ， 因此很难给 出一 个确定 性的结论 ， 即降斑 到怎样一