CN102034233B

CN102034233B - 一种基于contourlet变换的SAR图像波群参数检测方法

Info

Publication number: CN102034233B
Application number: CN2010105131701A
Authority: CN
Inventors: 杨永生; 张宗杰; 赵梅
Original assignee: Suzhou University of Science and Technology
Current assignee: Suzhou University of Science and Technology
Priority date: 2010-10-21
Filing date: 2010-10-21
Publication date: 2012-07-18
Anticipated expiration: 2030-10-21
Also published as: CN102034233A

Abstract

本发明公开了一种基于contourlet变换的SAR图像波群参数检测方法，具体步骤为：首先通过SAR海浪谱反演算法将SAR散射图像变换到波高图；接着对波高图进行contourlet变换，来检测高波的边缘；采用块提取算法和平滑处理来连接高波边缘从而获得具有连通的波群区域；最后对具有连通的波群区域进行参数检测：由波群方向谱和风向来确定波群的传播方向；通过波群方向谱推算波群的有效波高、波长；采用阈值法计算波群的波峰长度。本发明采用基于contourlet变换的SAR图像波群参数检测方法对SAR图像作进一步的图像处理，可获得更多的波群参数。适用于SAR图像中复杂波群参数检测。

Description

一种基于contourlet变换的SAR图像波群参数检测方法

技术领域

本发明涉及海洋遥感技术领域，具体地涉及一种基于contourlet变换的SAR图像波群参数检测方法。

背景技术

在物理海洋学中，波群是由许多波长、周期、波高及其波向相近的波列所构成的，是一种经常出现的海洋现象。实践表明，在一定的条件下，波群可转化为freak wave，rouge wave以及giant wave等诸多形式的“大波”。众所周知，这些“大波”已造成了数起海上石油泄漏事件、上百只商船的沉没事件以及对近海岸工程的严重破坏，给海洋环境造成了严重污染，导致了大量海洋生物的死亡，同时也给人类带来了巨额的经济损失和人员伤亡。因此，波群的研究对海上交通运输的安全、海岸和港口的设计以及海洋环境保护方面有着重要的现实意义。

传统的波群测量是采用浮标在固定点处对某一物理量进行长时间的观测，得到一个一维的时间序列，然后对观测数据进行分析和处理得到波群的参数。该方法的缺点是：观测范围有限、周期性观测较难实现、获取的信息具有局部性、成本较高以及海上作业受天气的影响较大。合成孔径雷达是一种全天时、全天候和高分辨率成像雷达，可从海洋图像中提取各种海洋信息，如欧洲环境卫星中的ASAR(Advanced synthetic aperture radar)。

从SAR海洋图像中提取波群特征的现有主要方法是波包络线法和波能法。波能法是利用窗口法来计算波能量的，这类方法极易受到窗口尺寸及噪声的影响，而且输出波群参数的种类也很有限。波包络线法是通过对SAR图像进行二维Hilbert变换来提取波群的包络线，然后根据波包络线来计算波群的特征参数，如波峰长度，有效波高、波长及波群方向等。由于二维Hilbert变换极易受到噪声的影响，使得其波包络线中含有很多的“毛刺”，这不利于波群特征参数的计算。虽然通过增加带通滤波器，可减少部分“毛刺”，这种方法对于SAR图像中的单向规则波群的效果较好。但在真实的海面中常常出现的是多向不规则波群，以及受到SAR图像中噪声等干扰因素的影响，导致了该方法在复杂波群情况下的参数检测精度不高。

基于以上原因，发明一种易行的精度高的SAR图像波群参数检测方法，以解决现有技术中波群特征检测法易受影响且精确度不高的问题已成为本技术领域中亟待解决的技术问题。

发明内容

为克服现有技术中的不足，本发明的目的在于提出一种基于contourlet变换的SAR图像波群参数检测方法，解决了现有技术中SAR图像对于复杂波群参数的检测精度不高的问题。

为解决上述技术问题，达到上述技术目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于contourlet变换的SAR图像波群参数检测方法，包括以下步骤：

步骤1)读入SAR散射图像I(x，y)，对SAR散射图像I(x，y)进行二维Fourier变换，得到图像方差谱I(k_x，k_y)，其中，(x，y)为海面的方位向和距离向的坐标，(k_x，k_y)为方位向和距离向的波数；对图像方差谱I(k_x，k_y)利用海浪谱反演算法，求出海面的方向谱P(k_x，k_y)，然后对海面的方向谱P(k_x，k_y)进行二维逆Fourier变换，得到海面的波高图η(x，y)；

步骤2)对由步骤1)获得的波高图η(x，y)进行二级contourlet变换和阈值处理，获得波高图η(x，y)中的高波边缘；

步骤3)采用块提取算法和平滑处理法，从由步骤1)获得的波高图η(x，y)和由步骤2)获得的高波边缘中联合提取出具有连通的波群区域，其中，所述块提取法提取的是由步骤1)获得的波高图η(x，y)中选择一个初始的窗口W1作为块提取算法的种子，所述平滑处理法是用3×3的窗口去平滑经块提取法处理出的高波的边缘；

步骤4)从步骤3)所得的连通的波群区域中人工选取出最大的矩形区域作为待分析的波群数据，记为g(x，y)；

步骤5)对波群数据g(x，y)进行二维Fourier变换，得到波群方向谱G(k_x，k_y)，根据波群方向谱G(k_x，k_y)及公式推算波群的参数：有效波高H_s、波长λ和波群传播方向；

步骤6)采用阈值法从待分析的波群数据g(x，y)中找出g(x，y)的波峰，采用

公式，计算出波群的波峰长度L，其中，d为相隔最远的波峰之间的距离，λ为波长。

优选的，所述步骤2)对波高图η(x，y)进行的二级contourlet变换，其中第一级的方向滤波器组数目设为4，第二级的方向滤波器组数目设为8。

优选的，所述步骤2)中的阈值处理，阈值设为T₀＝μ+2.5σ，μ是合并后图像的奇异点的均值，σ是合并后图像的奇异点的标准偏差。

优选的，所述步骤3)中的窗口W₁的尺寸为50×50像素，为3-4倍涌浪波长的范围。

优选的，所述步骤6)中阈值法，取的阈值为H_s-2H_s。

与现有技术相比，本发明的基于contourlet变换的SAR图像波群参数检测方法，具有如下优点：

1.本发明采用了contourlet变换提取图像中高频分量的奇异点来捕获SAR海浪图像中高波边缘，而且利用contourlet变换的方向性和各向异性的特点来抑制噪声，提高了波群参数的精度。

2.本发明的基于contourlet变换的SAR图像波群参数检测方法可以对SAR图像作进一步的图像处理，来获得更多的波群参数。

下面结合附图和具体实施方式对本专利作进一步的说明。

附图说明

图1为本发明的基于contourlet变换的SAR图像波群参数检测方法的流程图。

具体实施方式

如图1所示，本发明的基于contourlet变换的SAR图像波群参数检测方法包括以下步骤：

1.读入SAR散射图像I(x，y)，然后利用常规的SAR海浪谱反演算法求出海面的波高图η(x，y)：

读入SAR散射图像I(x，y)，对SAR散射图像I(x，y)进行二维Fourier变换，得到图像方差谱I(k_x，k_y)：其中，(x，y)为海面的方位向和距离向的坐标；(k_x，k_y)为方位向和距离向的波数。对图像方差谱I(k_x，k_y)进行MPI海浪谱反演算法，求出海面的方向谱P(k_x，k_y)。对海面的方向谱P(k_x，k_y)进行二维逆Fourier变换，得到海面的波高图η(x，y)。

2.对波高图η(x，y)进行二级contourlet变换和阈值处理获得高波的边缘：

对波高图η(x，y)进行二级contourlet变换：其中，第一级的方向滤波器组数目设为4；第二级的方向滤波器组数目设为8。第二级contourlet变换的系数为波高图η(x，y)中高频分量的奇异点，而奇异点对应于图像的极大值，即波高图η(x，y)中的高波；然后将8个方向的contourlet系数进行合并，并对其进行阈值T₀操作，获得波高图η(x，y)中的高波边缘，其中阈值设为T₀＝μ+2.5σ，μ是合并后图像的奇异点的均值，σ是合并后图像的奇异点的标准偏差。

对每条高波的边缘长度进行搜索并记录，若边缘长度小于指定的阈值T₁则删除该边缘，否则对该边缘进行保留，去掉假边缘和细小的边缘。其中，阈值T₁可取为5。

3.采用块提取算法和平滑处理来得到具有连通的波群区域：

在不含有边缘的图像中选择一个初始的窗口W₁作为块提取算法的种子，窗口尺寸W₁＝50×50像素，相当于3-4倍涌浪波长的范围。然后用一个小的窗口W_a去扩充窗口W₁，若没有遇到高波的边缘，则合并W₁+W_a；若遇到高波的边缘，则作出标记“1”，并将窗口W_a最外侧的像素与高波的边缘进行连接，小的窗口W_a的尺寸至少为0.5个涌浪波长，取W_a＝5×5像素。不断重复，直到搜索完整个的图像。最后用3×3的窗口去平滑高波的边缘，至此可从波高图η(x，y)中提取出具有连通的波群区域。

4.在波群中人工选择最大的矩形区域作为待分析的数据，记为g(x，y)：

5.从待分析的波群数据g(x，y)中推算波群的有效波高H_s、波长λ和波群的传播方向：

对g(x，y)进行二维的Fourier变换，得到波群方向谱G(k_x，k_y)，利用下式计算波群的有效波高H_s，

H_{s} = 4 \sqrt{Σ_{m = k_{x \min}}^{k_{x \max}} Σ_{n = k_{y \min}}^{k_{y \max}} G (k_{x}, k_{y}) {Δk}_{x} {Δk}_{y}}

其中，k_xmin和k_xmax分别是波数k_x的最小值和最大值；k_ymin和k_ymax分别是波数k_y的最小值和最大值。

搜索波群方向谱G(k_x，k_y)的最大值及其对应的波数(k_x1，k_y1)，然后计算波长

λ = \frac{2 π}{\sqrt{k_{x 1}^{2} + k_{y 1}^{2}}} .

波群方向

或者

此时波群方向含有180°的不确定性，最后结合当时海面上的风向来最终确定波群的传播方向。

6.从待分析的波群数据g(x，y)中推算波群的波峰长度L：

沿波群的传播方向上采用阈值法寻找并记录g(x，y)的波峰，其中阈值T2可取1.5H_s，计算相隔最远的波峰之间的距离

(x_near，y_near)为最近端波峰的坐标；(x_far，y_far)为最远端波峰的坐标；ρ_x为x方向的分辨率；ρ_y为y方向的分辨率，则波群的波峰长度λ为波长。

上述实施例只是为了说明本发明的技术构思及特点，其目的是在于让本领域内的普通技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡是根据本发明内容的实质所作出的等效的变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims

1.一种基于contourlet变换的SAR图像波群参数检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤2)对由步骤1)获得的波高图η(x，y)进行二级contourlet变换和阈值处理，获得波高图η(x，y)中的高波边缘；对每条高波的边缘长度进行搜索并记录，若边缘长度小于指定的阈值T₁则删除该边缘，否则对该边缘进行保留，去掉假边缘和细小的边缘；

步骤3)采用块提取算法和平滑处理法，从由步骤1)获得的波高图η(x，y)和由步骤2)获得的高波边缘中联合提取出具有连通的波群区域，其中，所述块提取法提取的是由步骤1)获得的波高图η(x，y)中选择一个初始的窗口W₁作为块提取算法的种子，所述平滑处理法是用3×3的窗口去平滑经块提取法处理出的高波的边缘；

2.根据权利要求1所述的基于contourlet变换的SAR图像波群参数检测方法，其特征在于，所述步骤2)对波高图η(x，y)进行的二级contourlet变换，其中第一级的方向滤波器组数目设为4，第二级的方向滤波器组数目设为8。

3.根据权利要求1所述的基于contourlet变换的SAR图像波群参数检测方法，其特征在于，所述步骤2)中的阈值处理，阈值设为T₀＝μ+2.5σ，μ是合并后图像的奇异点的均值，σ是合并后图像的奇异点的标准偏差。

4.根据权利要求1所述的基于contourlet变换的SAR图像波群参数检测方法，其特征在于，所述步骤3)中的窗口W₁的尺寸为50×50像素，为3-4倍涌浪波长的范围。

5.根据权利要求1所述的基于contourlet变换的SAR图像波群参数检测方法，其特征在于，所述步骤6)中阈值法，取的阈值为H_s-2H_s。