[發明專利]基于冪次變換的SAR圖像Ostu分割方法

有效

• 申請號: 201410126577.7
• 申請日: 2014-03-31
• 公開（公告）號: CN103903264B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發明（設計）人: 劉宏偉;宋文青;王英華;杜蘭;糾博;白雪茹;王鵬輝;陳渤
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 西安睿通知識產權代理事務所(特殊普通合伙)61218
• 代理人: 惠文軒

技術領域

本發明屬于SAR（合成孔徑雷達）圖像分割技術領域，特別涉及基于冪次變換的SAR圖像Ostu分割方法；可用于SAR目標識別中的目標切片圖像分割。

背景技術

圖像分割是將圖像分割成若干個相互不交疊區域的集合，分割出的每個區域內部像素都具有一定的一致性和相似性。SAR目標切片圖像分割是SAR目標識別系統中的重要步驟。其中，目標形狀、目標散射特性等識別特征的提取都依賴于圖像分割的質量。在識別系統中常用的分割方法一般有隨機馬爾科夫場分割方法和雙參數恒虛警CFAR圖像分割方法。適用于SAR目標識別的圖像分割方法不僅需要滿足分割精度的要求，同時還必須易于工程實現。隨機馬爾科夫場分割方法利用迭代方法去搜索最優分割，雖然其分割精度高，但是收斂速度慢，不利于工程應用。雙參數恒虛警CFAR圖像分割方法分割速度較快，但是由于SAR圖像背景雜波統計分布復雜，很難獲得穩定的背景信息，導致這種分割精度不夠高。

最大類間方差Ostu分割方法是一種經典的自適應閾值圖像分割方法，由大律提出，其在圖像分割中已得到廣泛應用。Ostu分割方法利用圖像灰度一維統計直方圖，以圖像最大可分性為判決準則，自適應的選取分割閾值，實現圖像分割。其在圖像質量較好的情況下，可以得到令人滿意的結果。SAR圖像由于其獨特的相干成像機理，背景區域充滿大量的相干斑噪聲，其幅值通常服從典型的瑞利分布，當噪聲功率較大時，其類內一致性較差；而對于目標區域，目標體上不同結構散射體對應的散射中心在圖像上表現為非同質性，幅值相差很大，類內一致性較差。Ostu分割方法直接應用到SAR目標切片圖像上時，就會受到相干斑噪聲和目標幅值方差較大的特征的影響。近年來，對于Ostu分割方法應用到高分辨SAR目標切片圖像的研究主要集中在如何解決圖像中相干斑噪聲對分割結果的影響，以及在解決相干斑噪聲影響的同時如何降低方法時間復雜度。但目標類的散射幅值一致性較差對分割的影響并沒有被考慮，導致對于該類圖像，分割時就會出現目標欠分割結果，即目標上相對較弱的散射中心被分割到背景中。

發明內容

本發明的目的在于提出基于冪次變換的SAR圖像Ostu分割方法，可以提高圖像分割質量。

為實現上述技術目的，本發明采用如下技術方案予以實現。

基于冪次變換的SAR圖像Ostu分割方法包括以下步驟：

S1：獲取原始SAR圖像，對原始SAR圖像進行相干斑Lee濾波，得到濾波后圖像；

S2：對濾波后圖像分別作N個不同尺度的冪次變換，得到N個冪次變換后的圖像，N個冪次變換后的圖像分別表示為Z(1)至Z(N)，其中，Z(n)表示濾波后圖像經過第n個尺度的冪次變換后的圖像，n取1至N；

S3：對于濾波后圖像經過第n個尺度的冪次變換后的圖像Z(n)，得出Z(n)在不同分割閾值下的類間方差和總方差的比值；

S4：根據Z(n)在不同分割閾值下的類間方差和總方差的比值，得出最優分割閾值和冪次變換的最優尺度；

S5：根據冪次變換的最優尺度，得到最優冪次變換后圖像；根據所述最優分割閾值，對所述最優冪次變換后圖像進行圖像分割。

本發明的特點和進一步改進在于：

在步驟S2中，濾波后圖像在進行第n個尺度的冪次變換時，對應的變換冪次表示為q_n，0<q_n<1；濾波后圖像按照如下公式進行第n個尺度的冪次變換：

Z(n,i,j)=Y(i,j)qn]]>

其中，Y(i,j)為濾波后圖像第i行第j列的像素點的灰度值，i取1至Na，Na為濾波后圖像的像素點的行數，j取1至Nr，Nr為濾波后圖像的像素點的列數；Z(n,i,j)為Z(n)中第i行第j列的像素點的灰度值。