[發(fā)明專利]一種SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110254173.6
• 申請(qǐng)日: 2021-03-09
• 公開（公告）號(hào): CN113158778A
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳彥橋;柴興華;陳韜亦;彭會(huì)湘;賈耀紅;任立清
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/44;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 河北東尚律師事務(wù)所 13124
• 代理人: 王文慶

本發(fā)明公開了一種SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。其包括：構(gòu)建SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集，并將其劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；訓(xùn)練SAR圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)；基于訓(xùn)練好的SAR圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行SAR圖像增強(qiáng)，其中，只對(duì)SAR_OD數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練集進(jìn)行圖像增強(qiáng)；構(gòu)建SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)；訓(xùn)練SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)；獲取SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)明使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式，數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法簡(jiǎn)單、高效，可以使數(shù)據(jù)集數(shù)量直接擴(kuò)充一倍，而且目標(biāo)豐富度顯著提高，極大地提升了SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是指一種SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有數(shù)以百萬計(jì)體量的參數(shù)，訓(xùn)練這些參數(shù)使得模型有更好的評(píng)價(jià)效果，是需要數(shù)量龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來支撐的。而在實(shí)際情況中，遙感圖像的數(shù)據(jù)量有限，獲取新的圖像數(shù)據(jù)并人工標(biāo)注又需要大量的成本。所以通常情況下，利用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，即利用已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)通過各種方法創(chuàng)造出更多的數(shù)據(jù)成為首要選擇。

常規(guī)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法有：

(1)平移：將圖像中的所有像素點(diǎn)沿著水平方向或者垂直方向移動(dòng)，也可以兩個(gè)方向都移動(dòng)。需要注意的是平移后圖像會(huì)空出一部分區(qū)域，應(yīng)該按照數(shù)據(jù)的實(shí)際情況選擇填充方式；

(2)裁剪：隨機(jī)選中圖像中的某一部分進(jìn)行裁剪，通常將這一部分放大至原圖大小；

(3)旋轉(zhuǎn)：將圖像進(jìn)行順時(shí)針或逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，當(dāng)旋轉(zhuǎn)任意角度(非180度)時(shí)需要將空出的位置進(jìn)行填充；

(4)翻轉(zhuǎn)：將圖像進(jìn)行水平翻轉(zhuǎn)或者垂直翻轉(zhuǎn)；

(5)縮放：將圖像放大或縮小一定比例，圖像放大后通常需要裁減至原尺寸，縮小后選擇適當(dāng)方式進(jìn)行填充；

(6)添加噪聲：在圖片中隨機(jī)加入噪聲，常見的有高斯噪聲等；

(7)顏色變換：在圖片上增加或者減少某些顏色的分量等。

除了上述常規(guī)方法外，一些學(xué)者也致力于通過合成圖像的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，例如SMOTE，SamplePairing，mixup等。其中SamplePairing是隨機(jī)將訓(xùn)練集中的兩張圖片經(jīng)過常規(guī)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)(翻轉(zhuǎn)、裁剪、旋轉(zhuǎn)等)后像素以取平均值的形式合成一個(gè)新的樣本，標(biāo)簽為原始圖片的標(biāo)簽之一，該方法對(duì)于醫(yī)學(xué)圖像的分類任務(wù)較為常用。mixup方法為將訓(xùn)練圖片與隨機(jī)選定的圖片按照一定的比例融合，生成新的圖片。此外，也有研究人員通過生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Networks，GAN)來生成新樣本以擴(kuò)充數(shù)據(jù)集。在圖像分類研究中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)使用很常見，在目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域，由于有目標(biāo)位置的限制，通常采用常規(guī)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式，也有學(xué)者通過將真實(shí)的分割對(duì)象粘貼到圖像中進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)。進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)時(shí)需要注意增強(qiáng)后的圖片應(yīng)與原圖片類似，否則會(huì)影響訓(xùn)練效果。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出了一種SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)方法，能夠得到更好的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

一種SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1，構(gòu)建SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集SAR_OD，并將其劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；

步驟2，訓(xùn)練SAR圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)；

步驟3，基于訓(xùn)練好的SAR圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)SAR_OD中的訓(xùn)練集進(jìn)行增強(qiáng)，增強(qiáng)后的SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集為SAR_OD+；

步驟4，構(gòu)建SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)；

步驟5，使用SAR_OD+訓(xùn)練SAR圖像目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)；