[发明专利]一种合成孔径雷达图像边缘检测方法及系统

说明书

技术领域

本申请涉及图像检测技术领域，更具体地说，涉及一种合成孔径雷达图像边缘检测方法及系统。

背景技术

合成孔径雷达（SAR，Synthetic Aperture Radar）是一种全天候、全天时的现代高分辨率微波成像雷达，它是二十世纪高新科技的产物。由合成孔径雷达SAR获取的图像通常称为SAR图像。目前的研究致力于对SAR图像数据做出一个快速而又准确的解译。解译的目的是对SAR图像有全面的认识。而SAR图像的边缘检测在SAR图像的解译过程中起到了重要的作用。因此，研究SAR图像的边缘检测具有非常重要的意义。

现有的边缘检测方法一般都是针对普通的灰度图像，而普通的灰度图像只含有加性噪声，因此现有的检测方法只能够过滤掉加性噪声。而SAR图像具有相干斑噪声，仅仅依靠现有的边缘检测方法是无法去除掉相干斑噪声的，因此缺乏一种针对SAR图像的边缘检测方法。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种合成孔径雷达图像边缘检测方法及系统，用于针对SAR图像进行有效的边缘检测。

为了实现上述目的，现提出的方案如下：

一种合成孔径雷达图像边缘检测方法，包括：

接收合成孔径雷达SAR图像；

对所述SAR图像用支持值滤波器进行去噪处理，得到去噪图像；

采用最小二乘支持向量机来对所述去噪图像进行边缘检测，得到边缘检测图像。

优选地，所述合成孔径雷达SAR图像具体为：

定义所述SAR图像为I∈R^m×n，其中m和n分别代表所述SAR图像灰度值矩阵的行数和列数。

优选地，所述对所述SAR图像用支持值滤波器进行去噪处理，得到去噪图像，具体为：

选定滤波器大小2N+1，确定一个(2N+1)×(2N+1)的矩形窗口：[-N,-N+1,…,N]×[-N,-N+1,…,N]，把这个窗口中的点表示为其中r_i,c_i∈{-N,…,N}；

令Q=A(I-eB)，其中e是全1向量，I是单位矩阵，A=Ω^-1、而Ω_ij=exp{-((r_i-r_j)²+(c_i-c_j)²)/2σ²}，σ∈R是滤波器的尺度因子；

取Q矩阵第行向量，并将该向量按照逐列顺序，重新排列为一个(2N+1)×(2N+1)的矩阵S，获得支持值滤波器S；

令I'=I-I*S，其中符号*表示卷积，将I'确定为去噪图像。

优选地，所述采用最小二乘支持向量机来对所述去噪图像进行边缘检测，得到边缘检测图像，具体为：

对所述去噪图像进行边缘提取，获得第一边缘检测算子与第二边缘检测算子；

分别计算所述去噪图像与所述第一边缘检测算子和所述第二边缘检测算子的卷积，并对计算得到的两个卷积进行整合，所述整合为对两个卷积求平方和再开方，得到整合卷积图像；

判断所述整合卷积图像的灰度值矩阵中每一点的数值与预设阈值之间的大小关系，若某一点的数值大于所述预设阈值，则令该点的数值为1，否则令该点的数值为0，最终得到的图像为边缘检测后的图像。

优选地，所述对所述去噪图像进行边缘提取，获得第一边缘检测算子与第二边缘检测算子，具体为：

定义边缘检测算子大小为2N'+1，确定一个(2N'+1)×(2N'+1)的矩形窗口：[-tN',-t(N'-1),…,tN']×[-tN',-t(N'-1),…,tN']，其中t为间隔系数为，把这个窗口中的点表示为其中r′_i,c′_i∈{-tN',-t(N'-1),…,tN'}；

计算