本發(fā)明屬于遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及基于樣本庫管理和多種分類方法的SAR圖像自動(dòng)分類方法。

背景技術(shù)：

合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar，SAR)是一種主動(dòng)成像雷達(dá)系統(tǒng)，具有全天候、晝夜成像的特點(diǎn)，其中，極化SAR系統(tǒng)可工作在不同極化通道組合模式下，能獲得更多的地物目標(biāo)信息。近年來，已出現(xiàn)多種SAR系統(tǒng)，SAR信息的解譯和應(yīng)用顯示出更加廣泛的應(yīng)用前景，在土地利用、地表覆被、目標(biāo)檢測等方面發(fā)揮了越來越重要的作用。

SAR圖像的應(yīng)用過程中，圖像分類是極化SAR圖像解譯的一項(xiàng)重要內(nèi)容，目前，未出現(xiàn)針對SAR場景的專用分類體系，不能對海量SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理，SAR處理主要依賴具體數(shù)據(jù)類型和算法，主要靠人工目視判讀，無法實(shí)現(xiàn)真正的自動(dòng)解譯。這些問題大大地阻礙了SAR圖像的應(yīng)用潛力，降低了SAR圖像的解譯效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種可自動(dòng)對SAR圖像進(jìn)行分類的基于樣本庫的SAR圖像自動(dòng)分類系統(tǒng)及分類方法。

用于實(shí)現(xiàn)上述本發(fā)明的目的的SAR圖像自動(dòng)分類系統(tǒng)，其特征在于，包括：原始圖像入庫處理單元，對所輸入的原始SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行解析得到該SAR數(shù)據(jù)的基本信息，并根據(jù)所得到的基本信息中包含的極化方式生成SAR圖像，將所述基本信息和所述SAR圖像關(guān)聯(lián)起來保存到原始圖像庫中；原始圖像庫，用于保存所述SAR圖像及其相應(yīng)的基本信息；樣本庫，用于保存樣本圖像和樣本配置文件；樣本庫構(gòu)建單元，從所述原始圖像庫中選擇SAR圖像作為樣本圖像，對該樣本圖像設(shè)置參數(shù)來生成樣本配置文件，并將所述樣本圖像和對應(yīng)的樣本配置文件關(guān)聯(lián)起來保存到所述樣本庫中；以及分類單元，根據(jù)所輸入的待分類SAR圖像的基本信息，從所述樣本庫中獲取匹配的樣本圖像及其樣本配置文件，根據(jù)該樣本配置文件生成自動(dòng)分類配置文件，基于該自動(dòng)分類配置文件對所述待分類SAR圖像進(jìn)行分類。

所述基本信息還包括圖像的地物目標(biāo)類型、數(shù)據(jù)源、分辨率、成像時(shí)間。

進(jìn)一步，所述自動(dòng)分類配置文件包括自動(dòng)分類中推薦使用的特征，

所述分類單元根據(jù)所述自動(dòng)分類配置文件包括的自動(dòng)分類中推薦使用的特征，通過交叉驗(yàn)證的方式獲取最優(yōu)分類器，之后利用樣本圖像訓(xùn)練所獲取的最優(yōu)分類器，最后利用訓(xùn)練好的最優(yōu)分類器對待分類SAR圖像進(jìn)行分類。

進(jìn)一步，還包括分類器模板庫，用于保存已經(jīng)訓(xùn)練好的各種分類器模板，當(dāng)分類器模板庫中存在與所獲取的最優(yōu)分類器相應(yīng)的分類器模板時(shí)，不需訓(xùn)練所獲取的最優(yōu)分類器，直接利用分類器模板庫中相應(yīng)的訓(xùn)練好的分類器對待分類SAR圖像進(jìn)行分類。

本發(fā)明的SAR圖像自動(dòng)分類方法，其特征在于，包括：原始圖像入庫處理步驟，對所輸入的原始SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行解析得到該SAR數(shù)據(jù)的基本信息，并根據(jù)所得到的基本信息中包含的極化方式生成SAR圖像，所述基本信息和所述SAR圖像關(guān)聯(lián)起來保存到原始圖像庫中；樣本庫構(gòu)建步驟，從所述原始圖像庫中選擇SAR圖像作為樣本圖像，對該樣本圖像設(shè)置參數(shù)來生成樣本配置文件，并將所述樣本圖像和對應(yīng)的樣本配置文件關(guān)聯(lián)起來保存到樣本庫中；以及分類步驟，根據(jù)所輸入的待分類SAR圖像的基本信息，從所述樣本庫中獲取匹配的樣本圖像及其樣本配置文件，根據(jù)該樣本配置文件生成自動(dòng)分類配置文件，基于該自動(dòng)分類配置文件對所述待分類SAR圖像進(jìn)行分類。

所述基本信息還包括圖像的地物目標(biāo)類型、數(shù)據(jù)源、分辨率、成像時(shí)間。

進(jìn)一步，所述自動(dòng)分類配置文件包括自動(dòng)分類中推薦使用的特征，在所述分類步驟，根據(jù)所述自動(dòng)分類配置文件包括的自動(dòng)分類中推薦使用的特征，通過交叉驗(yàn)證的方式獲取最優(yōu)分類器，之后利用樣本圖像訓(xùn)練所獲取的最優(yōu)分類器，最后利用訓(xùn)練好的最優(yōu)分類器對待分類SAR圖像進(jìn)行分類。

進(jìn)一步，在所述分類步驟，當(dāng)分類器模板庫中存在與所獲取的最優(yōu)分類器相應(yīng)的分類器模板時(shí)，不需訓(xùn)練所獲取的最優(yōu)分類器，直接利用分類器模板庫中相應(yīng)的訓(xùn)練好的分類器對待分類SAR圖像進(jìn)行分類。

本發(fā)明的技術(shù)效果如下。

根據(jù)本發(fā)明，面對海量多樣的SAR數(shù)據(jù)，利用樣本庫構(gòu)建單元構(gòu)建樣本庫，進(jìn)而可通過樣本庫對多種SAR圖像和樣本進(jìn)行統(tǒng)一管理，并結(jié)合具體分類器，對SAR圖像進(jìn)行自動(dòng)分類，有助于提高SAR圖像的解譯效率，增強(qiáng)人們從大場景海量SAR圖像中獲取地表覆被信息的能力。

附圖說明

圖1是示出本發(fā)明的第一實(shí)施例的SAR圖像自動(dòng)分類系統(tǒng)的示意圖。

圖2是示出本發(fā)明的第一實(shí)施例的SAR圖像自動(dòng)分類方法的示意圖。

圖3示出基于本發(fā)明的第一實(shí)施例的SAR圖像自動(dòng)分類系統(tǒng)及其方法進(jìn)行了自動(dòng)分類的一實(shí)例的原始SAR圖像和分類后結(jié)果圖像。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式進(jìn)行詳細(xì)說明。

圖1是示出本發(fā)明的SAR圖像自動(dòng)分類系統(tǒng)的示意圖。如圖1所示，本實(shí)施例的SAR圖像自動(dòng)分類系統(tǒng)100包括原始圖像庫110、樣本庫120、樣本庫構(gòu)建單元130、分類單元140和原始圖像入庫處理單元150。

其中，原始圖像庫110保存所述SAR圖像及其相應(yīng)的基本信息。所述基本信息可以包括圖像的極化方式、地物目標(biāo)類型、數(shù)據(jù)源(衛(wèi)星來源)、分辨率、成像時(shí)間等信息，從而可將這些信息作為參數(shù)對原始圖像庫110內(nèi)的SAR圖像進(jìn)行索引、瀏覽和調(diào)用。

原始圖像入庫處理單元150對所輸入的原始SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行解析得到該SAR數(shù)據(jù)的基本信息，并根據(jù)所得到的基本信息中包含的極化方式生成SAR圖像。例如，對于單極化SAR數(shù)據(jù)可生成灰度圖，對于雙極化或全極化SAR數(shù)據(jù)，可生成偽彩圖。之后，將所述基本信息和所述SAR圖像關(guān)聯(lián)起來保存到原始圖像庫110中。

樣本庫120用于保存樣本圖像和樣本配置文件。該樣本配置文件可包括圖像的類別信息、顏色通道值和圖像的結(jié)構(gòu)信息。通過樣本庫120中的信息可以唯一地定位到相應(yīng)的樣本圖像，為SAR圖像自動(dòng)分類提供樣本支持。原始圖像庫110和樣本庫120的構(gòu)建、存儲(chǔ)和管理，可采用數(shù)據(jù)庫工具，通過快速有效的數(shù)據(jù)庫索引對存儲(chǔ)在其中的數(shù)據(jù)和特征進(jìn)行訪問、添加等操作。

樣本庫構(gòu)建單元130從原始圖像庫110中選擇SAR圖像作為樣本圖像，對該樣本圖像設(shè)置參數(shù)來生成樣本配置文件，并將所述樣本圖像和對應(yīng)的樣本配置文件關(guān)聯(lián)起來保存到所述樣本庫110中。所述設(shè)置參數(shù)可主要包括兩個(gè)部分，一部分是樣本的結(jié)構(gòu)信息，即樣本邊界等信息；另一部分是樣本的類別信息，包括樣本的類別、樣本的顏色通道值等信息。

分類單元140根據(jù)所輸入的待分類SAR圖像的基本信息，從所述樣本庫中獲取匹配的樣本圖像及其樣本配置文件，根據(jù)該樣本配置文件生成自動(dòng)分類配置文件，基于該自動(dòng)分類配置文件對所述待分類SAR圖像進(jìn)行分類。

圖2是示出本發(fā)明的第一實(shí)施例的SAR圖像自動(dòng)分類方法的示意圖。

如圖2所示，第一實(shí)施例的SAR圖像自動(dòng)分類方法包括原始圖像入庫處理步驟S110、樣本庫構(gòu)建步驟S120以及分類步驟S130。

在原始圖像入庫處理步驟S110，原始圖像入庫處理單元150對所輸入的原始SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行解析得到該SAR數(shù)據(jù)的基本信息，基本信息具體可以包括圖像的極化方式、地物目標(biāo)類型、數(shù)據(jù)源、分辨率、成像時(shí)間等信息。并且，根據(jù)所得到的基本信息中包含的極化方式生成SAR圖像，例如，對于單極化SAR數(shù)據(jù)可生成灰度圖，對于雙極化或全極化SAR數(shù)據(jù)，可生成偽彩圖。之后，將解析得到的所述基本信息和SAR圖像關(guān)聯(lián)起來保存到原始圖像庫110中。

在樣本庫構(gòu)建步驟S120，樣本庫構(gòu)建單元130從原始圖像庫110中選擇SAR圖像作為樣本圖像，之后，對所選擇的SAR圖像設(shè)置參數(shù)來生成樣本配置文件，并將所述樣本圖像和對應(yīng)的樣本配置文件關(guān)聯(lián)起來保存到樣本庫120中。具體來說，樣本庫構(gòu)建單元130可在系統(tǒng)界面上顯示原始圖像庫110中的SAR圖像及其基本信息，作業(yè)人員可通過人工方式選擇SAR圖像作為樣本圖像之后，對樣本圖像設(shè)置參數(shù)來形成該樣本圖像的樣本配置文件。其中，設(shè)置參數(shù)可包括SAR圖像的類別信息、顏色通道值和圖像的結(jié)構(gòu)信息等，結(jié)構(gòu)信息可包括圖像的邊界等信息。

在分類步驟S130，根據(jù)所輸入的待分類SAR圖像的基本信息，以所輸入的待分類SAR圖像的基本信息作為查詢條件，從樣本庫120中獲取匹配的樣本圖像。之后，利用與所獲取的樣本圖像對應(yīng)的樣本配置文件生成自動(dòng)分類配置文件，進(jìn)而基于該自動(dòng)分類配置文件對所述待分類SAR圖像進(jìn)行分類。

以圖3中(a)表示的2011年12月7日武漢地區(qū)RadarSAT-2 8m分辨率的極化SAR圖像為例，在向SAR圖像自動(dòng)分類系統(tǒng)100輸入該待分類SAR數(shù)據(jù)之后，原始圖像入庫處理單元150對該待分類SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行解析得到基本信息：RadarSAT-2，8m分辨率，全極化，2011年12月7日成像等。分類單元140以解析得到的SAR數(shù)據(jù)的基本信息作為查詢條件，從所述樣本庫120中獲取匹配的樣本圖像，并利用與所獲取的樣本圖像對應(yīng)的樣本配置文件生成自動(dòng)分類配置文件。

之后，根據(jù)該自動(dòng)分類配置文件中推薦使用的特征，通過交叉驗(yàn)證的方式分析得到分類效果最好的分類器作為最優(yōu)分類器，并根據(jù)該最優(yōu)分類器類型確定并計(jì)算待分類測試數(shù)據(jù)所需特征，本實(shí)例中，所用的分類器為最近鄰分類器，所用特征為Freeman分解的3個(gè)分量特征。關(guān)于最優(yōu)分類器的獲取，如果必要，可以人工干預(yù)選擇自動(dòng)分類方法。

之后，根據(jù)樣本圖像，訓(xùn)練所選分類器，根據(jù)樣本估計(jì)分類器參數(shù)。本實(shí)例中，最近鄰分類器的最近鄰個(gè)數(shù)為K＝30。

假設(shè)樣本個(gè)數(shù)為N，每個(gè)樣本對應(yīng)一個(gè)類別標(biāo)記c，類別總數(shù)為C，計(jì)算待分類數(shù)據(jù)z到這N個(gè)樣本點(diǎn)的距離d_1≤i≤N并排序，取最小的前K個(gè)距離構(gòu)成一個(gè)數(shù)據(jù)集S_K。

統(tǒng)計(jì)S_K中各類別中樣本的個(gè)數(shù)，最大的即為待分類數(shù)據(jù)的目標(biāo)類型c_z。

這里不針對某一特定分類器，特別強(qiáng)調(diào)其參數(shù)估計(jì)方法。需要說明的是，不同分類器的訓(xùn)練方式不同，本發(fā)明可根據(jù)具體分類器進(jìn)行相應(yīng)適配。

之后，使用訓(xùn)練好的分類器，對待分類原始SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，分類結(jié)果按目標(biāo)分類體系中的圖例分配顏色，分類結(jié)果如圖3的(b)所示。

以上結(jié)合具體事例對本發(fā)明做了說明。上述所示的實(shí)施實(shí)例，并非用于限定本發(fā)明，也不僅限于Radarsat-2一種極化SAR圖像，還適用于ALOS-2/PALSAR,TerraSAR-X，EVNISAT/ASAR，SIR-C，AIRSAR，EMISAR，PISAR等其他星載或機(jī)載SAR數(shù)據(jù)。

在第二實(shí)施例中，本實(shí)施例的SAR圖像自動(dòng)分類系統(tǒng)在第一實(shí)施例的結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上還包括分類器模板庫，用于保存已經(jīng)訓(xùn)練好的各種分類器模板。分類器模板中描述了分類器的信息，包括分類器名、所用特征和訓(xùn)練得到的分類器參數(shù)。當(dāng)分類器模板庫中存在與所獲取的最優(yōu)分類器相應(yīng)的分類器模板時(shí)，不需訓(xùn)練所獲取的最優(yōu)分類器，直接利用分類器模板庫中相應(yīng)的訓(xùn)練好的分類器對待分類SAR圖像進(jìn)行分類。從而可以更為快捷地應(yīng)用到其他場景中，省略了分類器訓(xùn)練的步驟，簡化分類流程。

以上結(jié)合附圖詳細(xì)描述了本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，但是，本發(fā)明并不限于上述實(shí)施方式中的具體細(xì)節(jié)，在本發(fā)明的技術(shù)構(gòu)思范圍內(nèi)，可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行多種簡單變型，這些簡單變型均屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。

任何本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域中的技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，應(yīng)當(dāng)可以作各種變化與修改。因此本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)當(dāng)以所附權(quán)利要求書所界定的范圍為準(zhǔn)。