[发明专利]基于单侧聚集线段的SAR图像聚集区域提取方法

说明书

本发明公开了一种基于单侧聚集线段的SAR图像聚集区域提取方法。主要解决基于圆形算子获取聚集区域的方法不仅边界出现弧状而且速度慢的问题。其实现步骤为：1.在聚集线段集合中，根据线段的拓扑关系找到能够产生边界的单侧聚集线段，并将其加入到边界线段集合中；2.根据边界线段集合中线段个数不同的情况生成直线，形成封闭的初始多边形区域；3.在聚集线段集合中，根据线段端点和初始多边形区域的空间位置关系，寻找满足条件的线段端点，加入多边形中，逐步向内逼近，获得形状为多边形的聚集区域。本发明实现了对SAR图像聚集区域的准确快速的提取，可用于SAR图像语义分割和目标识别。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，特别涉及SAR图像聚集区域提取方法，可用于SAR图像语义分割和目标识别。

背景技术

合成孔径雷达SAR是遥感技术领域的重要方向，用来获取地球表面的高分辨图像。与其他类型的成像技术相比，SAR成像技术有着非常重要的优势，它不受云层、降雨或者大雾等大气条件以及光照强度的影响，能够全天时、全天候地获取高分辨遥感数据。SAR图像的解译技术对于军事、农业、地理等许多领域具有重要指导意义。SAR图像分割是SAR图像解译的关键问题之一，也是SAR图像解译的基础和前提，受到各国研究者的广泛关注，成为研究的热点。但SAR图像由于本身的成像机制造成图像上有相干斑噪声、阴影、迎陂缩短和图像的地物形状发生改变等问题，使得SAR图像的解译非常困难。以Sketch Map为基础的SAR图像聚集区域的提取是根据SAR图像的素描模型对地物信息的稀疏表示的结果，以素描线段为基元的聚集区域获取方法对于快速获取图像的聚集区域非常重要。

Marr提出的视觉计算理论是计算机视觉研究中的一个重要成果，朱松纯等人在Marr理论的基础上，给出了Marr提出的初始素描的具体数学模型初始素描模型。结合初始素描图的线段的空间位置关系，建立在语义层面上的图像分析，获得图像的聚集区域，结合聚集区域获取SAR图像上的聚集地物，达到在语义层面上对图像分割的目的。

以Sketch Map为基础的SAR图像分割方法是建立在聚集区域的提取上的，聚集区域的提取是SAR图像分割过程中一个重要的环节，聚集区域提取的好坏直接影响到图像分割的最终效果。基于Sketch Map和语义信息分类的SAR图像分割中提出的利用圆心算子提取聚集区域避免了在SAR图像上用基于像素或超像素的无监督SAR图像分割方法无法合并像素或超像素构成连通区域的难题，具体是利用圆心算子在一个由种子线段生成的聚集线段集合中经过膨胀和腐蚀操作进行聚集区域的提取，但是这种聚集区域的提取方法不仅速度慢，聚集区域的边界出现弧状，导致聚集区域的边界不准确，不符合实际的地物形状，而且圆心算子没有以素描线段为基元进行聚集区域的提取，导致聚集区域的提取速度较慢。

发明内容

本发明的目的在于针对圆心算子对图像进行聚集区域提取的不足，提出一种基于单侧聚集线段的SAR图像聚集区域提取方法，以避免聚集区域的边界出现弧状，提高聚集区域边界的准确性，加快对聚集区域的提取速度。

为实现上述目的，本发明的技术方案包括如下：

(1)用所有的聚集线段集合构成线段集合S＝{S₁,S₂,...,S_i,...,S_N}，用所有的边界线段集合构成边界集合I＝{I₁,I₂,...,I_i,...,I_N}，其中S_i为第i个聚集线段集合，I_i为第i个边界线段集合，i＝1,2,...,N，N为聚集线段集合的个数；聚集线段集合S_i的线段包括单侧聚集线段S_d和双侧聚集线段S_s；I_i的初始为空，聚集线段集合S_i对应边界线段集合I_i；