[發明專利]一種基于投影譜聚類算法的去除SAR圖像斑點的方法

有效

• 申請號: 201611044300.5
• 申請日: 2016-11-24
• 公開（公告）號: CN106778814B
• 公開（公告）日: 2020-06-12
• 發明（設計）人: 管濤;常金玲;趙怡;劉寧;董贊強
• 申請（專利權）人: 鄭州航空工業管理學院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06T7/00;G06K9/40
• 代理公司: 洛陽公信知識產權事務所(普通合伙) 41120
• 代理人: 炊萬庭

1.一種基于投影譜聚類算法的去除SAR圖像斑點的方法，其特征是：包括以下步驟：

S1:圖像分解環節：

s101.按照設定的大小s×t將圖像以不重疊的正方形或者長方形進行分塊，得到圖像子塊；并設定圖像子塊聚類數，建立數字標簽對應像素類別對照表；

s102.不改變圖像子塊的位置，依次將每個圖像子塊的像素值按列疊加，形成向量集，按列構成矩陣；

其中，由列構成的矩陣為r＝st；

分別標準化各列：假設則令得到B＝(B₁,B₂,…,B_k)＝(b_ij)_r×k，k為圖像子塊的數量；

S2.去除斑點環節：

s201.通過S1環節中的向量集計算圖像子塊向量之間的相似度，構造相似矩陣，矩陣的對角線為0；

s202.計算度矩陣；

s203.利用度矩陣與相似矩陣變換，得到標準化相似矩陣；

s204.使用隨機生成的高斯隨機變量右乘標準化相似矩陣，得到投影向量，構成低秩矩陣；

s205.將標準化相似矩陣投影到低秩矩陣：Y＝(SS^T)^PWS∈R^k×m，m＜＜k，其中，W為標準化相似矩陣；p表示投影后矩陣特征值的絕對值衰減的速度，p值越大衰減越快；S^T為S的轉置；k為圖像子塊數量；S為隨機變量矩陣；m高斯隨機矩陣的個數；

s206.使用奇異值分解和QR分解計算低秩矩陣的左奇異值向量：

其中，QR分解為：Y＝QR，Q∈R^k×m，R∈R^m×m；B＝Q^TW∈R^m×k；

其中，奇異值分解為：B＝U₁ΣV^T，U₁∈R^m×m；使用奇異值分解后，得到s101環節中的子塊圖像中與平坦地區區別的主體結構，從而識別目標區域；k為圖像子塊數量；m高斯隨機矩陣的個數；

其中，U₁為左奇異向量；V為右奇異向量，V^T為V的轉置；

s207.使用k-means算法聚類左奇異值向量的行，令U＝QU₁∈R^k×m，得到標簽矩陣L；所述的L共有k₀個類；

S3.還原圖片環節：

S301.對L中的每個數字標簽按s101環節圖像子塊的分塊大小進行放大，得到與原圖像大小一致的標簽圖像，將標簽圖像中的數字標簽對應像素類別，得到分割后去除斑點的圖像。

2.根據權利要求1所述的一種基于投影譜聚類算法的去除SAR圖像斑點的方法，其特征是：s202環節中的度矩陣D＝diag(β₁，β₂，…，β_k)，構造s203環節中的標準化相似矩陣W＝D^-1/2W₁D^-1/2，W∈R^k×k，為W₁的第t行、第j列分量。