[发明专利]基于非平稳条件场的SAR图像分割方法

摘要

本发明公开了一种基于非平稳条件场的SAR图像分割方法，主要解决现有技术分割不准确的问题。其实现步骤是1.输入SAR图像，初始化分割获得分割标记场；2.对SAR图像进行初始区域划分，采用稀疏描述算法获取初始区域之间的相关性测度；3.依据初始区域之间的相关性测度，构建每一像素点对应的非平稳邻域；4.将非平稳邻域引入到条件场模型中，构建非平稳邻域下的一元、二元势能函数；5.对一元、二元势能函数进行整合，构建非平稳条件场模型中的全局后验概率；6.对全局后验概率进行贝叶斯推导，获得最终分割结果。本发明提高了SAR图像同质区域的分割一致性及细节特征的分割精度，可用于SAR图像目标检测与识别。

主权项

一种基于非平稳条件场的SAR图像分割方法，包括如下步骤：(1)输入SAR图像Y，Y＝{Ys|s∈Q}，Ys为像素点s的灰度值，Ys∈[0,1,...,255]，Q为SAR图像像素点集；(2)对SAR图像Y进行初始分割，获得分割标记场X，X＝{Xs|s∈Q}，Xs为像素点s的分割标记值，Xs∈[1,2,...,K]，K为分割标记的总类别数，取值为正整数；(3)对SAR图像Y采用canny算子进行边缘检测，获取SAR图像对应的边缘强度图，在边缘强度图上采用分水岭算法得到初始区域划分集合RY＝{Rm,m＝1,2,...,M}，Rm为第m个区域，M为初始区域总个数，对于RY中任一区域Rm，提取SAR图像在该区域内像素灰度分布直方图作为该区域对应的特征Hm；(4)采用稀疏描述算法计算初始区域集合RY中任意两个不同区域Rm与Rn之间相关性测度corr(m,n)，其中m＝1,2,...,M，n＝1,2,...,M，且n≠m：4a)将初始区域集合RY中每一区域的特征向量依次按列排列，组成完整字典矩阵D；4b)对于第一区域Rm，将完整字典矩阵D中第m列设为空向量，获得第一区域Rm对应的字典矩阵Dm；4c)根据第一区域Rm对应的特征Hm，以及该区域Rm对应的字典矩阵Dm，采用OMP算法计算区域Rm在字典矩阵Dm上的稀疏描述系数向量cm：cm＝argmin||Dmcm‑Hm||2subject to||cm||0≤L，其中，||Dmcm‑Hm||2为(Dmcm‑Hm)的模值，||cm||0为向量cm中非零元素的个数，L为稀疏度，设置为6；4d)对于第二区域Rn，将完整字典矩阵D中第n列设为空向量，获得第二区域Rn对应的字典矩阵Dn；4e)根据第二区域Rn对应的特征Hn，以及该区域Rn对应的字典矩阵Dn，采用OMP算法计算区域Rn在字典矩阵Dn上的稀疏描述系数向量cn：cn＝argmin||Dncn‑Hn||2subject to||cn||0≤L；4f)计算第一区域Rm与第二区域Rn之间的相关性测度corr(m,n)：corr(m,n)=12[cm(n)+cn(m)];]]>(5)对于SAR图像中任一像素点s，根据区域之间相关性测度corr(m,n)，构建该像素点对应的非平稳邻域5a)获取像素点s所处区域的区域标号，假设该像素点所处的区域为Rm；5b)依据区域相关性测度，获得与区域Rm具有相关性区域的集合其中，Ts为区域相关性阈值，设置为0.6；5c)根据像素点s所处区域Rm以及其对应的相关性区域集合构建像素点s对应的非平稳邻域其中，∪为并集符号；(6)对于SAR图像中任一像素点s及其对应的非平稳邻域构建非平稳条件场模型在任一像素点处的一元势能函数以及二元势能函数fsU(xs,yNsa)=Σls∈Ωδ(xs,ls)logP(xs|yRm)+ΣRn∈Rmccorr(m,n)*P(xs|yRn)},]]>fsP(xNsa,yNsa)=Σt∈Rmat(yRm)*δ(xs,xt)+ΣRn∈Rmccorr(m,n)*(Σt∈Rnat(yRn)*δ(xs,xt)),]]>其中，Ω＝[1,2,...,K]，当xs＝ls时，δ(xs,ls)＝1，当xs≠ls时，δ(xs,ls)＝0，为在观测数据条件下的局部分类器，t为非平稳邻域内的像素点，为像素点t的空间作用参数，当xs＝xt时，δ(xs,xt)＝1，当xs≠xt时，δ(xs,xt)＝0；(7)根据SAR图像每一像素点处的局部一元、二元势能函数，利用吉布斯随机场概率公式计算SAR图像在非平稳条件场模型下的全局后验概率pNCRF(x|y)：pNCRF(x|y)=1ZNCRFexp{ΣS∈QfsU(xs,yNsa)+Σs∈QfsP(xNsa,yNsa)},]]>其中，ZNCRF是归一化常数；(8)对全局后验概率pNCRF(x|y)进行20次吉布斯采样处理，计算任一像素点s的后验边缘概率pNCRF(xs|y)，利用贝叶斯最大后验边缘概率准则，将后验边缘概率pNCRF(xs|y)最大时所对应的类别作为像素点s的分割标记值结果；(9)对SAR图像中所有像素点按步骤(8)进行处理，获得SAR图像对应的分割结果X。