結合灰度與拓撲特征的sar圖像水域檢測虛警剔除方法
【專利摘要】本發(fā)明提出了一種結合灰度與拓撲特征的SAR圖像水域虛警剔除方法，能夠有效地剔除由山體、建筑物等陰影產(chǎn)生的虛警。第一步、首先采用經(jīng)過預處理的SAR灰度圖像和粗提取的目標候選區(qū)域圖像作為輸入，然后計算粗提取的目標候選區(qū)域的灰度均值；第二步、從粗提取的目標候選區(qū)域圖像中提取進行虛警剔除的虛警候選區(qū)；第三步、計算所述虛警候選區(qū)域的灰度均值；第四步、利用膨脹操作對所述虛警候選區(qū)域內(nèi)部的孔洞進行填充；第五步、標記填充之后的虛警候選區(qū)，利用紋理特征統(tǒng)計每個連通區(qū)域的拓撲描述子；第六步、針對不同的場景圖像，設置不同判決條件，進行虛警剔除。
【專利說明】結合灰度與拓撲特征的SAR圖像水域檢測虛警剔除方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種結合灰度與拓撲特征的SAR圖像水域檢測虛警剔除方法，屬于目標檢測和識別領域。
技術背景
[0002]SAR圖像由于其全天候、全天時等優(yōu)點逐漸成為水體檢測的主要手段。陸地上的水域區(qū)域主要包括大的河流、湖泊、人造水庫等，這些水體的表面一般受到風的影響較小，所以水域表面比較平滑，電磁波在其表面相當于鏡面反射。因此，水域在SAR圖像中表現(xiàn)為均勻的黑色暗斑。除了水域之外，在SAR圖像中還包括山脈、植被、建筑等物體，這些物體由于表面粗糙，電磁波在其表面進行漫反射，所以它們在SAR圖像中呈現(xiàn)比較亮的區(qū)域。但是由于物體之間的相互遮擋，會產(chǎn)生很多的陰影區(qū)域，這些陰影區(qū)域在SAR圖像中也呈現(xiàn)為黑色的暗斑，所以山脈、植被、建筑等的陰影成為水域檢測的主要干擾因素。黑色陰影區(qū)域會在水域檢測過程中產(chǎn)生大量的虛警，降低水域檢測的精確性水域檢測的精確性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]鑒于此，本發(fā)明提出了一種結合灰度與拓撲特征的SAR圖像水域虛警剔除方法，能夠有效地剔除由山體、建筑物等陰影產(chǎn)生的虛警。
[0004]本發(fā)明的一種結合灰度與拓撲特征的SAR圖像水域虛警剔除方法，包括以下步驟:
[0005]第一步、首先采用經(jīng)過預處理的SAR灰度圖像和粗提取的目標候選區(qū)域圖像作為輸入，計算粗提取的目標候選區(qū)域的灰度均值；
[0006]第二步、從粗提取的目標候選區(qū)域圖像中提取進行虛警剔除的虛警候選區(qū)；
[0007]第三步、計算所述虛警候選區(qū)域的灰度均值；
[0008]第四步、利用形態(tài)學中的膨脹操作對所述虛警候選區(qū)域內(nèi)部的孔洞進行填充；
[0009]第五步、連通域標記填充之后的虛警候選區(qū)，利用灰度特征統(tǒng)計每個連通區(qū)域的拓撲描述子；
[0010]第六步、針對不同的場景圖像，設置不同判決條件，進行虛警剔除。
[0011]第二步所述的從粗提取的目標候選區(qū)域圖像中提取虛警候選區(qū)的方法如下:經(jīng)過大量的樣本訓練，選擇一個比例系數(shù)，乘以輸入SAR圖像的大小，實現(xiàn)自適應的設置面積門限，目標候選區(qū)域中小于面積門限的區(qū)域，作為虛警候選區(qū)域。
[0012]所述的比例系數(shù)為0.05。
[0013]第五步中標記填充之后的虛警候選區(qū)，利用紋理特征統(tǒng)計每個連通區(qū)域的拓撲描述子的方法如下:
[0014]5.1由于孔洞內(nèi)的像素灰度值大于暗斑區(qū)域的像素灰度值，標記填充孔洞之后的虛警候選區(qū)，并統(tǒng)計每個標記的連通區(qū)域中像素值大于第一步計算的灰度均值的像素點的個數(shù)；[0015]5.2計算每個連通區(qū)域中像素值大于第一步計算的均值的像素點數(shù)占此連通區(qū)域的總個數(shù)的比值，并采用這個比例作為拓撲描述子來描述區(qū)域的整體特征。
[0016]第六步中針對不同的場景圖像，設置不同判決條件，進行虛警剔除的方法如下:
[0017]6.1根據(jù)陸地的復雜場景，將SAR圖像水域檢測圖像分為以下幾種情況:圖像上沒有水域，粗提取的目標候選區(qū)域全為虛警；圖像上只有小面積水域，即小于提取虛警候選區(qū)域的面積門限；圖像上有大面積的水域，即大于提取虛警候選區(qū)域的面積門限；對于第一種和第二種情況，粗提取的目標候選區(qū)和提取的虛警候選區(qū)圖像一樣，因此把全是虛警的圖像歸為只有小面積水域的情況進行處理。
[0018]6.2在恒虛警概率條件下，選擇剔除虛警的判決條件:計算上述步驟5.2中所述比值的均值，水域區(qū)域的比值會低于比值的均值，虛警區(qū)域的比值會高于比值的均值。所以在一定的虛警概率條件下，對于6.1中的第一種和第二種情況，虛警占的比例大于水域區(qū)域，為了能夠剔除大部分的虛警，選擇一個小于均值的值作為判決條件；對于6.1中第三種情況，虛警占的比例小于水域區(qū)域，選擇均值作為判決條件；判決過程:如果虛警候選區(qū)域中的連通區(qū)域的拓撲描述子大于判決條件，則判決為虛警，進行剔除，否則判決為水域。
[0019]本發(fā)明的有益效果:
[0020](I)本發(fā)明通過提取虛警候選區(qū)進行虛警剔除，不僅可以減小計算量，而且可以縮小虛警的范圍，避免誤剔。
[0021](2)本發(fā)明選擇一個連通區(qū)域內(nèi)部孔洞的像素點數(shù)占這個連通區(qū)域總像素點數(shù)的比例作為拓撲描述子，比直接利用孔洞數(shù)更能準確的描述每個連通區(qū)域的整體特征。
[0022](3)本發(fā)明利用虛警候選區(qū)中所有連通區(qū)域的拓撲描述子的均值，針對不同場景的SAR圖像設置虛警剔除的判決條件，不僅實現(xiàn)針對復雜場景SAR圖像的虛警剔除，且大大提高了虛警剔除的正確性。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0023]圖1為本發(fā)明結合灰度與拓撲特征的SAR圖像水域檢測虛警剔除方法的流程圖。
[0024]具體實施方法
[0025]水域與陰影區(qū)域的灰度值都主要集中在低灰度級，但由于水域和陰影區(qū)域對電磁波的反射原理不同，形成的紋理也不相同，即水域暗斑的灰度級分布比較均勻、一致，而陰影等區(qū)域的灰度級分布比較分散，且陰影區(qū)域的灰度均值一般會比水域區(qū)域的灰度均值大些。因此，本發(fā)明根據(jù)水域和陰影灰度級的特點，選擇灰度均值來描述暗斑的灰度特征。
[0026]此外，采用分割算法粗提取的目標候選區(qū)域圖像(二值圖)中水體和陰影區(qū)域暗斑表現(xiàn)出不同的特征，即水體在粗提取的目標候選區(qū)域圖像中表現(xiàn)為比較均勻、規(guī)則的暗斑；山體、建筑等形成的陰影區(qū)域在圖像中表現(xiàn)為內(nèi)部具有很多孔洞的不均勻暗斑，而且暗斑形狀也不規(guī)則。根據(jù)以上敘述，暗斑內(nèi)部的孔洞數(shù)目可以作為拓撲描述子，來描述暗斑的特征。但是，由于暗斑的大小不同，僅僅利用孔洞數(shù)目很難準確地描述暗斑區(qū)域的整體特征，所以選擇每個暗斑孔洞的像素點數(shù)占這個暗斑的總像素點數(shù)的比例，作為拓撲描述子來描述暗斑區(qū)域的整體特征。
[0027]參照附圖1，本發(fā)明的實現(xiàn)步驟主要包括:計算粗提取的目標區(qū)域的灰度均值；提取虛警候選區(qū)域；計算虛警候選區(qū)域的灰度均值；對虛警候選區(qū)域內(nèi)部的孔洞進行填充；統(tǒng)計每個連通區(qū)域的拓撲描述子；針對不同的場景圖像，設置不同判決條件，進行虛警剔除。具體實現(xiàn)方式如下:
[0028]步驟1，利用輸入預處理的SAR灰度圖像和粗提取的目標候選區(qū)域，計算粗提取的目標候選區(qū)域對應的灰度均值a。
[0029]步驟2，設輸入的SAR圖像的大小為N*N，面積門限T = N*N*k，其中k為經(jīng)過多次樣本訓練之后設置的一個規(guī)定系數(shù)；對輸入的粗提取的目標候選區(qū)域進行連通域標記，并統(tǒng)計每個連通域的面積，記為m。
[0030]從粗提取的目標候選區(qū)中提取虛警候選區(qū):
[0031]如果m〈T，則面積為m的連通區(qū)域選擇為虛警候選區(qū)域，否則連通區(qū)域保留，不參與虛警剔除計算。
[0032]步驟3，根據(jù)步驟2提取的虛警候選區(qū)域，計算虛警候選區(qū)域的灰度均值b。
[0033]步驟4，選擇M*M的結構元素，對步驟2提取的虛警候選區(qū)域進行膨脹操作，實現(xiàn)填充暗斑內(nèi)部的孔洞。
[0034]步驟5，對步驟4中虛警候選區(qū)域進行連通域標記，設有總共有K個連通區(qū)域，統(tǒng)計每個連通區(qū)域的拓撲描述子:
[0035]統(tǒng)計連通區(qū)域為L = η的總像素點數(shù)Ρ1，找到此連通區(qū)域對應的灰度圖像部分，并統(tǒng)計這部分區(qū)域中灰度值大于均值a的像素點個數(shù)P2，此區(qū)域的拓撲描述子為Si = P2/P1，其中 i，n = 1，2，3......K。
[0036]步驟6，計算Si (其中i = 1,2,3……K)的均值為S，針對不同的情況進行虛警剔除:
[0037](I)如果a = b，則說明提取的目標候選區(qū)域和虛警候選區(qū)域圖像一樣，即圖像中沒有大的水域存在。選擇判決條件q = S-0.05進行虛警剔除:
[0038]如果Si>q，其中i = 1,2,3……K，則判決為虛警進行剔除，否則判決為水域并保
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[0039](2)如果a~=b，則說明圖像中有大于面積門限的暗斑區(qū)域，即認為粗提取的目標候選區(qū)域中存在大面積的水域。選擇判決條件q = S進行虛警剔除:如果Si>q，其中i =1，2，3……K，則判決為連通區(qū)域i為虛警，進行剔除，否則判決為水域，進行保留。
【權利要求】
1.一種結合灰度與拓撲特征的SAR圖像水域虛警剔除方法，其特征在于，包括以下步驟: 第一步、首先采用經(jīng)過預處理的SAR灰度圖像和粗提取的目標候選區(qū)域圖像作為輸入，計算粗提取的目標候選區(qū)域的灰度均值； 第二步、從粗提取的目標候選區(qū)域圖像中提取進行虛警剔除的虛警候選區(qū)； 第三步、計算所述虛警候選區(qū)域的灰度均值； 第四步、利用形態(tài)學中的膨脹操作對所述虛警候選區(qū)域內(nèi)部的孔洞進行填充； 第五步、連通域標記填充之后的虛警候選區(qū)，利用灰度特征統(tǒng)計每個連通區(qū)域的拓撲描述子； 第六步、針對不同的場景圖像，設置不同判決條件，進行虛警剔除。
2.如權利要求1所述的一種結合灰度與拓撲特征的SAR圖像水域虛警剔除方法，其特征在于，第二步所述的粗提取的目標候選區(qū)域圖像中提取虛警候選區(qū)的方法如下:經(jīng)過大量的樣本訓練，選擇一個比例系數(shù)，乘以輸入SAR圖像的大小，實現(xiàn)自適應的設置面積門限，目標候選區(qū)域中小于面積門限的區(qū)域，作為虛警候選區(qū)域。
3.如權利要求2所述的一種結合灰度與拓撲特征的SAR圖像水域虛警剔除方法，其特征在于，所述的比例系數(shù)為0.05。
4.如權利要求1或2或3所述的一種結合灰度與拓撲特征的SAR圖像水域虛警剔除方法，其特征在于，第五步中標記填充之后的虛警候選區(qū)，利用紋理特征統(tǒng)計每個連通區(qū)域的拓撲描述子的方法如下: s.1由于孔洞內(nèi)的像素灰度值大于暗斑區(qū)域的像素灰度值，標記填充孔洞之后的虛警候選區(qū)，并統(tǒng)計每個標記的連通區(qū)域中像素值大于第一步計算的灰度均值的像素點的個數(shù)； s.2計算每個連通區(qū)域中像素值大于第一步計算的均值的像素點數(shù)占此連通區(qū)域的總個數(shù)的比值，并采用這個比例作為拓撲描述子來描述區(qū)域的整體特征。
5.如權利要求4所述的一種結合灰度與拓撲特征的SAR圖像水域虛警剔除方法，其特征在于，第六步中針對不同的場景圖像，設置不同判決條件，進行虛警剔除的方法如下: `6.1根據(jù)陸地的復雜場景，將SAR圖像水域檢測圖像分為以下幾種情況:圖像上沒有水域，粗提取的目標候選區(qū)域全為虛警；圖像上只有小面積水域，即小于提取虛警候選區(qū)域的面積門限；圖像上有大面積的水域，即大于提取虛警候選區(qū)域的面積門限；對于第一種和第二種情況，粗提取的目標候選區(qū)和提取的虛警候選區(qū)圖像一樣，因此把全是虛警的圖像歸為只有小面積水域的情況進行處理。 `6.2在恒虛警概率條件下，選擇剔除虛警的判決條件:計算上述步驟5.2中所述比值的均值，水域區(qū)域的比值會低于比值的均值，虛警區(qū)域的比值會高于比值的均值。所以在一定的虛警概率條件下，對于6.1中的第一種和第二種情況，虛警占的比例大于水域區(qū)域，為了能夠剔除大部分的虛警，選擇一個小于均值的值作為判決條件；對于6.1中第三種情況，虛警占的比例小于水域區(qū)域，選擇均值作為判決條件；判決過程:如果虛警候選區(qū)域中的連通區(qū)域的拓撲描述子大于判決條件，則判決為虛警，進行剔除，否則判決為水域。
【文檔編號】G06K9/54GK103955692SQ201410182255
【公開日】2014年7月30日 申請日期:2014年4月30日 優(yōu)先權日:2014年4月30日
【發(fā)明者】謝宜壯, 魏航, 陳禾, 畢福昆, 劉璐嬌, 楊小婷 申請人:北京理工大學