[發明專利]基于層次視覺語義的SAR圖像分割方法

有效

• 申請號: 201410667779.2
• 申請日: 2014-11-20
• 公開（公告）號: CN104346814B
• 公開（公告）日: 2017-09-26
• 發明（設計）人: 劉芳;段一平;李玲玲;焦李成;郝紅俠;張向榮;楊淑媛;武杰;馬晶晶;尚榮華
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/136
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心61205
• 代理人: 王品華,朱紅星

1.一種基于層次視覺語義的SAR圖像分割方法，其特征在于：包括如下步驟：

(1)根據SAR圖像的素描圖，提取SAR圖像的區域圖，構建第一層為素描圖第二層為區域圖的層次視覺語義信息；

(2)根據區域圖，將SAR圖像劃分為聚集、結構和勻質這三個區域；

(3)對聚集區域用水平集方法定位邊界，并用基于局部線性約束編碼的層次聚類方法進行分割；

(4)在結構區域中進行分割：

4a)對結構區域中的每個像素點，根據素描線的方向建立幾何結構窗，并建立基于該幾何結構窗的多項式邏輯回歸先驗模型，根據該模型，計算幾何結構窗內中心像素的先驗概率p₁；

4b)對結構區域中的每個像素點，將其像素灰度的概率密度和紋理的概率密度相乘得到似然概率p₂，其中灰度的概率密度由Nakagami分布得到，紋理的概率密度由t分布得到；

4c)將先驗概率p₁和似然概率p₂相乘得到后驗概率p₁₂，根據最大后驗概率準則，得到結構區域分割結果；

(5)根據SAR圖像中的線目標和素描線的關系設計視覺語義規則：

5a)設定線目標與素描線兩者之間的關系：

設第i條素描線l_i與第j條素描線l_j之間的距離為D_ij，l_i的方向為O_i，l_j的方向為O_j，i,j∈[1,2,...,S]，S為素描線的總條數；

將寬度大于3個像素的線目標用兩條素描線l_i和l_j表示，l_i和l_j之間的距離D_ij小于T₁且方向差(O_i-O_j)小于10度，其中T₁＝5；

設定第s條素描線l_s的幾何結構窗w_s內每一列的平均灰度為A_i，設定相鄰列的灰度差為AD_i＝|A_i-A_i+1|，設定z_s＝[z_s1,z_s2,...,z_s9]為相鄰列的灰度差AD_i的標記向量；

將寬度小于3個像素的線目標用第s條素描線l_s表示，l_s的幾何結構窗w_s內，計算相鄰列的灰度差AD_i，如果AD_i>T₂，則z_si＝1；否則z_si＝0，z_s中有兩個元素的值為1，其余為0，其中T₂＝34；

5b)根據上述關系，設計視覺語義規則如下：

設L₁,L₂是表示線目標的素描線的集合；

規則1：如果D_ij<T₁并且|O_i-O_j|<10，則l_i,l_j∈L₁；

規則2：如果sum(z_s)＝2，則l_s∈L₂，其中sum(·)表示參量元素的和；

(6)對線目標進行分割：

在結構區域的分割結果上，根據線目標的素描線的集合L₁，標記l_i和l_j之間的區域為線目標；

在結構區域的分割結果上，根據線目標的素描線的集合L₂，標記覆蓋l_s的區域為線目標；

(7)對勻質區域進行分割：

7a)對勻質區域中的每個像素點，建立3×3的方形窗口，并計算該窗口的標準差σ₁；

7b)將窗口增加兩行兩列，計算當前窗口的標準差σ₂；

7c)設標準差閾值T₃＝3，如果|σ₁-σ₂|<T₃，則把當前窗口作為最終的窗口大小，執行7d)；否則返回到7b)；

7d)對勻質區域的中每個像素點，根據步驟7c)得到的窗口大小，建立基于該窗口的多項式邏輯回歸先驗模型，根據該模型，計算該窗口內中心像素的先驗概率p₁′；

7e)對勻質區域中的每個像素點，將其像素灰度的概率密度和紋理的概率密度相乘得到似然概率p₂'，其中灰度的概率密度由Nakagami分布得到，紋理的概率密度由t分布得到；

7f)將先驗概率p₁'與似然概率p₂'相乘得到后驗概率p₁₂'，根據最大后驗概率準則，得到勻質區域分割結果；

(8)將聚集區域、結構區域、線目標和勻質區域的分割結果合并，得到最終分割結果。