[發明專利]基于圖劃分粒子群優化的SAR圖像自動分割方法

有效

• 申請號: 201710351722.5
• 申請日: 2017-05-18
• 公開（公告）號: CN107220985B
• 公開（公告）日: 2020-02-07
• 發明（設計）人: 劉若辰;焦李成;盧成林;夏冠;張丹;李陽陽;劉靜;王爽
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/12
• 分類號: G06T7/12;G06T7/136
• 代理公司: 61205 陜西電子工業專利中心
• 代理人: 王品華;朱紅星

本發明公開了一種基于圖劃分粒子群優化的SAR圖像自動分割方法，主要解決現有技術對圖像分割效果差的問題。實現步驟是：1.輸入原始待分割圖像，讀取其灰度信息；2.對待分割圖像進行濾波，得到梯度圖像；3.將梯度圖像劃分成互不重疊的區域；4.求出梯度圖像的最大類別數，作為圖像最大灰度級；5.將所分割區域映射為無向加權圖，并構建無向加權圖的能量函數；6.對能量函數進行迭代求解，得到類別中心和類別數；7.判斷迭代次數是否小于20，如果是則繼續更新粒子，否則輸出最優類別數和分割后的圖像。本發明運行速度快，分割效果好，可用于醫學影像、衛星圖像定位、人臉識別、指紋識別、交通控制系統及機器視覺。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，特別涉及一種SAR圖像自動分割方法，可用于醫學影像、衛星圖像定位、人臉識別、指紋識別及交通控制系統。

背景技術

隨著科技的不斷進步，圖像處理技術越來越廣泛的應用于我們的生產生活中，而作為圖像處理領域的一個重要的分支，圖像分割技術也越來越受到人們的重視。圖像分割是圖像解譯過程中的一個關鍵步驟，圖像分割技術是指對圖像中有意義的特征部分進行提取的技術。常見的應用如：醫學影像、衛星圖像定位、人臉識別、指紋識別、交通控制系統、機器視覺等都是應用分割技術的例子，可見分割技術與我們的工作和生活息息相關，它能提高我們的工作效率和生活質量，給我們的生活帶來極大地便利。合成孔徑雷達具有高分辨、全候、強透射等特點，SAR圖像的獲取比較容易，但是對圖像的解譯卻比較困難；SAR圖像分割是圖像解譯的關鍵技術，SAR圖像的自動分割對雷達遙感的發展具有重要的意義。

近年來，基于粒子群優化算法的圖像分割方法開始應用于SAR圖像的分割，包括人工免疫系統、粒子群優化和多智能體等進化范例，但是由于這種方法對SAR圖像所含有的斑點噪聲非常敏感，因此分割的結果并不理想。

發明內容

本發明的目的是針對上述現有技術的不足，提出一種基于圖劃分粒子群優化的SAR 圖像自動分割方法，以減小SAR圖像的斑點噪聲，提高分割的精度和準確率。

本發明的技術思路是：將圖像的灰度直方圖信息特征作為聚類對象，利用圖劃分粒子群優化的方法進行SAR圖像的自動分割，其實現步驟包括如下：

(1)輸入原始待分割的圖像I，讀取圖像的灰度梯度信息；

(2)根據實驗選擇最優的數值，包括鄰域窗口半徑d_s，搜索窗口半徑D_s和高斯平滑參數h，并對待分割圖像I進行非局部均值濾波去噪 處理，得到梯度圖像；

(3)對梯度圖像進行初分割，將其劃分成互不重疊N個的區域，N>100；

(4)求出梯度圖像的最大類別數C，將此作為圖像的灰度級；

(5)將分割成的N個區域塊映射為無向加權圖，該無向加權圖的頂點由像素點表示，像素點之間的相似性S(m,n)表示無向加權圖邊的權值：

式中，I_my代表像素m的灰度分量，I_mcb和I_mcr代表像素的色差分量，當輸入圖像是灰度圖像時只有灰度分量；

(6)構建無向加權圖的能量函數fit(L)：

式中，P為像素點的集合，L_p為像素點P所屬類的標號集，N_p代表P的相鄰像素點的集合；等式右邊第一項是數據項，表征的是像素與其所屬類的符合程度；第二項為約束項，用來估計相鄰的像素屬于不同標號的懲罰值，其值越大表明相鄰像素點越相似；

(7)利用粒子群優化算法對圖像的標號進行最優化求解，得到類別中心和類別數；