[發明專利]一種基于Snakes模型的提取SAR圖像目標輪廓方法

在審

• 申請號: 201310502748.7
• 申請日: 2013-10-23
• 公開（公告）號: CN103530636A
• 公開（公告）日: 2014-01-22
• 發明（設計）人: 高飛;馬飛;傅成城;孫進平;王俊
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 楊學明;顧煒

技術領域

本發明屬于SAR圖像處理領域，涉及一種基于Snakes模型的提取SAR圖像目標輪廓方法。

背景技術

合成孔徑雷達（Synthetic?Aperture?Radar，SAR）本身是一種利用微波感知的主動式傳感器，它不受天氣、光照等條件限制，可對感興趣目標進行全天候、全天時的偵察；此外，由于微波具有一定的穿透探測能力，可以探測到一定深度地表下的或是其他經過偽裝或掩蓋的目標，這使得SAR在目標探測方面具有巨大的應用潛力。

經過SAR圖像目標檢測之后，我們可得到圖中有意義目標的數目等初步信息，但要知道圖像中目標的類別并識別具體目標名稱，就需要得到具體的形狀、尺寸等進一步信息，這就要對目標輪廓進行自動提取，而目標輪廓提取的關鍵是檢測目標的邊緣。由于局部像素灰度值不連續所以產生了圖像的邊緣，這在圖像分析過程中作用非常重要。在光學圖像的處理中，常用圖像像素灰度的一階或二階導數來進行圖像分割，這些邊緣檢測算子在對光學圖像進行處理時，對具有尖銳的中灰度值過渡、加性噪聲且較小的圖像具有較好的檢測效果。而SAR圖像中，存在著由于嚴重的乘性相干斑噪聲導致的圖像邊緣模糊、復雜，使得這些經典算子在應用于SAR圖像提取邊緣時，很難得到令人滿意的效果。

發明內容

本發明的要解決的技術問題是：提供一種基于Snakes模型的提取SAR圖像目標輪廓方法，該方法利用Lee濾波方法對SAR原始圖像進行濾波，達到降噪的目的；使用灰度級變換提高邊緣對比度，使模糊的SAR圖像邊緣變得清晰；使用氣球力Snakes進行目標輪廓識別。

本發明的解決其技術問題所采用的技術方案為：在對SAR原始圖像進行濾波和灰度變換之后，利用改進的Snakes模型提取目標輪廓，從而在大場景中檢測出人造目標的輪廓，其具體步驟如下：

（1）基于斑點噪聲模型，利用圖像局部統計特性，選擇一個窗口作為局部區域，使用Lee濾波法進行濾波；

（2）對雜波抑制后的圖像的每個像素進行逐點運算，使用分段線性灰度變換法對圖像進行灰度變換；

（3）對上述經過灰度變換后的圖像，利用輪廓自身特征和圖像特征建立能量函數，并通過求解能量函數極小化問題，得到目標輪廓曲線。

本發明與現有技術相比的優點在于：當直接對原始SAR圖像進行輪廓提取，得到圖2中的結果。這是因為SAR圖像存在嚴重的相干斑噪聲和邊緣模糊，Snakes輪廓曲線在各種參數下均無法準確收斂輪廓。較之于對原始SAR圖像進行輪廓提取的方法，本發明在輪廓提取之前，首先對SAR原始圖像使用Lee濾波的方法進行濾波，并使用灰度級變換以提高邊緣對比度。最后，較之于使用原始Snakes模型提取目標輪廓，本發明對經過處理之后的SAR圖像使用氣球力Snakes模型進行輪廓提取，得到更加精確、合理的輪廓曲線。

附圖說明

圖1基于Snakes模型的提取SAR圖像目標輪廓方法的流程圖；

圖2使用氣球力Snakes模型直接對SAR原始圖像進行輪廓提取的效果；

其中：a為原始圖像；b進行輪廓提取的結果圖；

圖3Lee濾波器設計流程圖；

圖4對實例進行濾波、灰度變換和輪廓提取的效果圖；

其中：a為原始圖像；b為Lee濾波后結果圖；c為灰度變換后的結果圖；d輪廓提取結果圖。

具體實施方式

下面結合附圖及具體實施方式詳細介紹本發明。

如圖1所示，本發明的基于Snakes模型的提取SAR圖像目標輪廓方法的具體實施步驟如下：

（1）、根據輸入的SAR待測圖像，使用Lee濾波的方法進行濾波。SAR相干噪聲是一種乘性噪聲，即有：(k,l)是圖像像素的坐標，I(k,l)是實際得到的圖強強度（含有噪聲），x(k,l)是一個平穩隨機過程，描述了地面目標的雷達散射特性即原始信號，v(k,l)即為相干斑噪聲，它是一個均值為1，方差為的平穩白噪聲。乘性相干斑模型如下：

y(k,l)=x(k,l)v(k,l)????(1)

E(v)＝1????(2)