一种综合多特征的全极化SAR建筑物分割模型

针对全极化SAR影像的特点以及传统分割方法存在的问题,提出了一种综合多特征(多种极化特征和形状特征)的全极化SAR建筑物分割模型。该模型采用分形网络演化算法及多元线性回归模型,构建综合多特征的建筑物分割模型。实验结果表明,该模型能够显著提高分割的精度,并且分割对象个数比较合理。     

一种综合多特征的全极化SAR图像分割方法

提出了一种综合利用极化特征、统计特征和几何形状特征的全极化SAR图像分割方法。该方法采用分形网络演化算法思想,基于相干矩阵Pauli分解构建对象间的极化特征相似性准则,根据相干矩阵的Wishart分布假设构建对象间的统计特征相似性准则;制定对象合并过程中多特征的综合策略,通过极化特征增强及权重调整统一各类特征异质度的水平,最终建立全极化SAR图像多特征综合分割流程。实验结果表明,该方法能有效抑制斑点噪声,地物边界分割准确,特别是对具有均质纹理的农田、水体等分割效果较好。     

自适应蚁群和模糊聚类的SAR图像分割

针对传统蚁群算法及模糊C-均值聚类算法在合成孔径雷达遥感图像分割中精度低下和收敛速度较慢的问题,该文提出了一种改进的自适应阈值的蚁群及模糊C-均值聚类算法,实现对复杂合成孔径雷达图像进行分割。针对不同的合成孔径雷达图像,首先利用最大类间方差法获取最优阈值,通过最优阈值干预避免蚁群算法陷入局部最优解;再将自适应阈值蚁群算法得到的聚类中心和聚类类别数输入模糊C-均值聚类算法中,最终实现图像分割。实验结果证明,该算法在时间和误分率上较传统方法有显著的改进。     

利用目标分解特征的全极化SAR海冰分类

特征提取及其选择是SAR海冰分类的重要步骤之一。在众多特征中选取有效特征,进而构建表达地物类型的特征空间是提高分类精度的关键。为此,本文提出一种基于目标分解特征的全极化SAR海冰分类算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化处理及滤波操作,生成相干矩阵;其次,对相干矩阵进行目标分解,并针对分解结果提取散射特征参数,进而构建特征空间;再次,通过对所提取的特征进行统计相关性分析,并对高相关特征采用PCA降维,以优化特征组合;最后,设计BP神经网络分类器,并将所得的优化特征矢量作为输入,海冰类别为输出,实现海冰分类。本文以格陵兰中部海域作为研究试验区域,采用L波段ALOS PALSAR全极化数据。通过对本文算法与对比算法的分类结果进行定性定量分析,可以得出本文所选取的特征对海冰识别较好。此外,通过对利用各个不同特征海冰分类结果的性能分析,可以得出基于散射模型的目标分解比基于特征值的H/α/A分解更有助于海冰分类。     

结合纹理信息的极化SAR影像分类研究

结合Gabor小波、灰度共生矩阵和Fast ICA方法提取的纹理信息,利用支持向量机分类器对单极化SAR影像进行分类研究。首先利用精致Lee滤波器对影像进行去噪处理;然后采用灰度共生矩阵和Gabor小波提取影像纹理特征,利用Fast ICA算法对纹理特征进行降维分析;最后将降维后的纹理特征与强度特征结合,采用支持向量机分类器进行分类;采用北京地区Terra SAR-X影像对该方法进行实验,结果表明,纹理信息的引入使极化SAR影像分类精度得到提高。     

全极化SAR图像的建筑物提取研究

针对建筑物结构复杂、形式多样,产生的交叉极化散射现象使得其在极化SAR图像上易与植被混淆,提取困难的问题,该文结合极化散射信息和空间信息进行建筑物的提取研究,主要以AIRSAR全极化数据进行实验。①进行基于极化补偿的Yamaguchi四分量分解,根据偶次散射能量提取出建筑物;②提取总功率Span图像的纹理特征利用支持向量机进行分类;③融合前两步的提取结果得到最终结果。结果表明:方法优于基于极化补偿的Yamaguchi四分量分解的提取方法和SVM方法,对于平行建筑物、小方位角建筑物、大方位角建筑物的提取精度分别达到了99%、94%和56%,有效区分了建筑物与植被。     

SRRG-MRF的SAR海冰图像分割算法

针对SAR海冰图像受相干斑噪声影响严重, 提出采用相干斑抑制区域生长模型的区域MRF(SRRG-MRF)分割算法。SRRG区域模型包括构建图像的相干斑抑制区域化表达和基于区域的灰度相似性进行区域生长两个部分,其中相干斑抑制的区域化表达由相干斑抑制的双边滤波(SRBF)算法和分水岭变换构成, 该模型在相干斑噪声严重的情况下, 能够有效抑制过分割和对目标边缘准确定位, 并防止MRF分割优化陷入局部最小值, 减少误分割。将SRRG区域模型与MRF相结合, 能够大幅度减少优化搜索空间, 获得准确的分割结果。采用不同视数的SAR海冰合成图像和由RADARSAT-2及SIR-C获取的SAR海冰真实图像进行测试, 结果表明: 与已有区域MRF分割算法相比,本文算法能够有效提高分割准确性。     

目标分解的极化SAR影像分割算法

针对斑点噪声严重的高分辨率SAR数据开展智能化影像分割方法研究的不足,该文基于面向对象的思想和极化SAR目标分解理论,提出基于目标分解的面向对象SAR影像分割算法,实现了Pauli基分解分割、Krogager基分解分割、Freeman基分解分割这3种典型的SAR目标分解下的影像分割方法。实验结果表明:所提出的不同极化基下的分割算法取得的结果较为理想、精度高,且整体上具有一致性;对于不同类型的特定目标,Pauli基分解分割算法对道路等表面散射体分割效果较好,Freeman基分解分割算法则更有利于植被等体散射体的分割。     

基于TerraSAR-X全极化数据的北极地区海冰信息提取

北极地区海冰既受全球气候变化的影响,同时也影响着全球气候的变化,因此,北极地区已成为研究全球气候变化的热点区域之一。然而,由于北极地区环境恶劣,传统的实地勘测方法成本高,且难度较大。遥感技术,特别是合成孔径雷达(SAR)和全极化SAR技术的迅速发展,为北极地区海冰信息的提取提供了更加有效的数据获取方法。以TerraSAR-X全极化数据为基础,采用SEATH(separability and thresholds)面向对象影像分析方法,评估各种极化特征用于提取北极地区海冰信息的能力,并通过分类实验对其结果进行验证。研究表明:|VV|,T11和SPAN等极化特征对海冰具有较好的区分度,这将为大范围的北极地区海冰信息提取以及海冰监测卫星的参数设计提供理论基础。     

散射特性引导的极化SAR图像多尺度分割

为满足不同地物分割的尺度需求,本文提出一种散射特性引导的极化SAR图像多尺度分割算法。该算法以分水岭初始分割为基础,通过迭代合并相邻区域获取极化SAR图像在不同尺度下的分割结果;以极化散射功率为特征,将地物按尺度相似性划分成表面散射、二次散射和体散射3种散射类型;以分割质量评价为指导,从多尺度分割结果中为每种散射类型地物选取适宜的分割尺度并进行叠置合成,形成最终分割结果。ESAR系统获取的L波段极化SAR数据验证了该算法的可行性。     

噪声抑制的多极化SAR海冰图像分割

合成孔径雷达(SAR)海冰图像分割对全球气候研究和保证船舶航行安全具有重要意义。现有的基于区域的马尔可夫随机场(MRF)多极化SAR分割方法,由于受相干斑噪声影响,其区域划分不尽合理,不能有效完成分割。因此,提出一种噪声抑制的多极化SAR海冰图像分割算法,首先在极化总功率图上引入降低噪声的滤波算法,合理划分初始区域,其次考虑区域之间的差异度,从而实现多极化SAR海冰图像的准确分割。以RADARSAT-2和SIR-C获得的全极化海冰图像为实验数据进行验证,结果表明:和其他较先进算法相比,本文算法优势明显,既能高效保持图像连通性,又能增强图像的细节信息,具有更高的分割精度。