CN106845489B - 基于改进Krawtchouk矩的SAR图像目标特征提取方法 - Google Patents
基于改进Krawtchouk矩的SAR图像目标特征提取方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106845489B CN106845489B CN201510883597.3A CN201510883597A CN106845489B CN 106845489 B CN106845489 B CN 106845489B CN 201510883597 A CN201510883597 A CN 201510883597A CN 106845489 B CN106845489 B CN 106845489B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- krawtchouk
- moment
- target
- feature extraction
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/28—Quantising the image, e.g. histogram thresholding for discrimination between background and foreground patterns
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
- G06F18/2411—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on the proximity to a decision surface, e.g. support vector machines
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/26—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion
- G06V10/267—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion by performing operations on regions, e.g. growing, shrinking or watersheds
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
- G06V10/443—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
基于改进Krawtchouk矩的SAR图像目标特征提取方法,涉及图像特征提取技术,属于SAR目标自动识别技术领域。本发明针对SAR图像的方位敏感性和平移敏感性给SAR目标识别带来的干扰,提出一种基于改进Krawtchouk矩的SAR图像目标特征提取方法。在有效抑制噪声的情况下,有效克服了SAR图像对目标方位的敏感性,减少计算量的同时能有效地对目标进行识别。
Description
1.所属技术领域
基于改进Krawtchouk矩的SAR图像目标特征提取方法,涉及图像特征提取技术,属于SAR目标自动识别技术领域。
2.背景技术
在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像自动目标识别当过程中,有效地处理SAR图像并提取能反映目标本质属性的特征是SAR目标识别的关键技术之一。
SAR图像不像一般的光学图像能较完整地描述目标的整体形状,而是表现为稀疏的散射中心分布,且对成像的方位敏感,即同一目标在不同方位角下,SAR图像间存在较大的差异,故而需要有效地提取目标的特征。特征提取过程是去除冗余信息的过程,具有提高识别精度、减少运算量和提高运算速度的作用,良好的特征应具有可分性、稳定性和独立性等特点。而矩是一种非常重要的表示目标总体形状的特征量,二维图像的几个关键特征均直接与矩有关,如目标的大小、质心和旋转情况等等。由于不变矩概念清晰、识别率稳定,对具有平移、旋转和缩放变化的目标有良好的不变性及抗干扰性,能有效地反映目标的本质特征。Krawtchouk矩由于具有计算时不需要进行坐标转换,没有离散误差,且能提取任意局部特征等良好性能,所以Krawtchouk矩越来越广泛地被应用于信号特征提取等领域。尽管Krawtchouk不变矩具有平移、尺度以及180度以内的旋转不变性,但对于具有翻转行为或者旋转角度大于180度的图像,利用Krawtchouk不变矩提取特征时并不具备不变性。
针对SAR图像的方位敏感性和平移敏感性,引入翻转因子和旋转因子,提取具有平移、全方位旋转、缩放等不变性的改进Krawtchouk矩特征作为特征向量,采用支持向量机分类方法进行分类,可为SAR自动目标识别提供技术支持。
3.发明创造的目的
针对SAR图像的方位敏感性和平移敏感性给SAR目标识别带来的干扰,提出一种基于改进Krawtchouk矩的SAR图像目标特征提取方法。在有效抑制噪声的情况下,有效克服了SAR图像对目标方位的敏感性,减少计算量的同时能有效地对目标进行识别。
4.技术方案
SAR目标识别分类可大致分为三个步骤:预处理、特征提取和分类。其中,如何提取图像特征是目标分类识别的前提和关键,只有当选择的特征具有良好的类内相似性和类间差异性时,才可能利用图像特征对目标进行精确的分类和目标识别。主要过程如下:
(1)对SAR目标的切片图像进行中值滤波。
(2)采用一维最大熵阈值分割法对切片图像进行分割,得到目标二值图像和背景图像。
(3)对目标二值图像利用改进的Krawtchouk矩方法进行特征提取。
引入翻转因子和旋转因子,改进Krawtchouk不变矩构建方法,使该矩不但具备基本Krawtchouk不变矩的特性,还具备对称翻转以及全方位的旋转不变性。
改进Krawtchouk矩特征提取的主要步骤为:
其中,f(x,y)为坐标(x,y)位置的灰度值,其值为0或者1,i取0或1,j也取0或1,N为图像的行数。
Step2:图像的中心距uij可由式(2)计算,
Step3:若一幅图像只进行了对称翻转,则翻转后的图像的中心距uij在j为奇数时发生符号变化;若一图像只发生大于180度的旋转行为,则旋转后的图像的uij在i+j为奇数时发生符号变化。根据式(3)确定图像的翻转因子b1和旋转因子b2,
式中,sgn(*)为取数值的符号。
Step4:在图像的旋转角度计算公式中,计算新的旋转角度θ,如式(4)所示,
Step5:根据Step4计算而得的旋转角度,再引入翻转因子,构建如式(5)所示的几何不变矩。
Step6:最后使用几何不变矩式(5)构建改进的Krawtchouk不变矩。
(4)采用支持向量机对测试图像进行分类,根据识别效果,判断特征提取的有效性。
5.发明创造的优点和用途
使用改进Krawtchouk不变矩提取SAR目标二值图像的轮廓信息,并使用受噪声影响较小的低阶特征值组成特征向量,再经支持向量机进行识别分类,可以有效地对SAR目标进行识别和分类,可以为SAR目标自动识别系统提供技术支持。
在基于Krawtchouk不变矩的概念上,通过引入翻转因子和旋转因子,提出了改进的Krawtchouk不变矩概念,使其在具有平移、尺度不变性的同时也具有翻转和全方位旋转不变性,使得SAR目标识别不需要事先估计目标的方向角,克服SAR图像对目标方位的敏感性,能够直接对目标识别。
6.附图说明
图1 SAR目标图像;
图2 SAR目标分割结果。
7.具体实施方式
使用改进Krawtchouk不变矩提取SAR目标二值图像的形状信息,并使用受噪声影响较小的低阶特征值组成特征向量,再利用支持向量机对SAR目标进行识别分类,可以有效地对SAR目标进行识别分类。
具体实施步骤为:
(1)首先对SAR目标切片图像进行中值滤波,降低相干斑噪声的影响,采用3×3的窗口进行滤波。
(2)对去噪处理后的目标切片图像,采用一维最大熵阈值分割法分割图像,对分割后的目标二值图像采用数学形态学算子进行腐蚀膨胀,去除孤立点和孔洞,提取出目标区域。分割后的目标二值图像如图2所示。
(3)对得到的目标二值图像,按照式(6),使用4×4的改进的Krawtchouk矩提取计算训练样本和测试样本的矩不变量分别计算这12个矩不变量,即为SAR目标的形状特征。将其作为分类特征输入到支持向量机进行分类识别。
(4)采用MSTAR数据验证本发明的有效性,训练样本是在15°俯视角下的SAR图像数据,测试样本均在17°俯视角下获取得到,每类样本都是SAR在不同方位角下得到的,方位角的覆盖范围是0°~360°。
(5)对训练样本和测试样本分别采用改进Krawtchouk矩进行目标特征提取,对提取后的目标特征采用支持向量机进行多类分类,得到SAR目标识别结果。
实验分析结果:
训练样本为SAR在俯仰角为15°时的成像数据,包括3大类:BTR70、BMP2、T72三种样本数据,共计为517幅数据。测试样本是俯仰角为17°的数据,仍为BTR70、BMP2、T72三种样本数据,共计651幅数据。三类目标识别总正确率86.6%,优于Hu不变矩特征提取方法,是一种有效地特征提取方法,可充分描述SAR目标的形状特征。
Claims (1)
1.基于改进Krawtchouk矩的SAR图像目标特征提取方法,其特征是,包括以下步骤:
(1)对SAR目标的切片图像进行中值滤波;
(2)采用一维最大熵阈值分割法对切片图像进行分割,得到目标二值图像和背景图像;
(3)对目标二值图像利用改进的Krawtchouk矩方法进行特征提取;
引入翻转因子和旋转因子,改进Krawtchouk不变矩构建方法,使该矩不但具备基本Krawtchouk不变矩的特性,还具备对称翻转以及全方位的旋转不变性;
改进Krawtchouk矩特征提取的主要步骤为:
Step2:图像的中心距uij由式(2)计算,
Step3:若一幅图像只进行了对称翻转,则翻转后的图像的中心距uij在j为奇数时发生符号变化;若一图像只发生大于180度的旋转行为,则旋转后的图像的uij在i+j为奇数时发生符号变化;根据式(3)确定图像的翻转因子b1和旋转因子b2,
式中,sgn(*)为取数值的符号;
Step4:在图像的旋转角度计算公式中,计算新的旋转角度θ,如式(4)所示,
Step5:根据Step4计算而得的旋转角度,再引入翻转因子,构建如式(5)所示的几何不变矩;
Step6:最后使用几何不变矩式(5)构建改进的Krawtchouk不变矩;
(4)采用支持向量机对测试图像进行分类,根据识别效果,判断特征提取的有效性。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510883597.3A CN106845489B (zh) | 2015-12-03 | 2015-12-03 | 基于改进Krawtchouk矩的SAR图像目标特征提取方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510883597.3A CN106845489B (zh) | 2015-12-03 | 2015-12-03 | 基于改进Krawtchouk矩的SAR图像目标特征提取方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106845489A CN106845489A (zh) | 2017-06-13 |
CN106845489B true CN106845489B (zh) | 2020-07-03 |
Family
ID=59150149
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510883597.3A Active CN106845489B (zh) | 2015-12-03 | 2015-12-03 | 基于改进Krawtchouk矩的SAR图像目标特征提取方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106845489B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109063750B (zh) * | 2018-07-17 | 2022-05-13 | 西安电子科技大学 | 基于cnn和svm决策融合的sar目标分类方法 |
CN110059719B (zh) * | 2019-03-18 | 2022-08-09 | 西北工业大学 | 一种基于沃尔什变换的图像矩的目标识别方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103824093A (zh) * | 2014-03-19 | 2014-05-28 | 北京航空航天大学 | 一种基于kfda及svm的sar图像目标特征提取与识别方法 |
CN104102920A (zh) * | 2014-07-15 | 2014-10-15 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种基于形态学多特征融合的害虫图像分类方法及系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9053359B2 (en) * | 2012-06-07 | 2015-06-09 | Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. | Method and system for document authentication using Krawtchouk decomposition of image patches for image comparison |
-
2015
- 2015-12-03 CN CN201510883597.3A patent/CN106845489B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103824093A (zh) * | 2014-03-19 | 2014-05-28 | 北京航空航天大学 | 一种基于kfda及svm的sar图像目标特征提取与识别方法 |
CN104102920A (zh) * | 2014-07-15 | 2014-10-15 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种基于形态学多特征融合的害虫图像分类方法及系统 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
Image Analysis by Krawtchouk Moments;Pew-Thian Yap 等;《IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING》;20031130;第12卷(第11期);1367-1377 * |
Research progress of the fractional Fourier transform in signal processing;TAO Ran 等;《Science in China: Series F Information Sciences》;20060131;第49卷(第1期);1-25 * |
SAR图像相干斑抑制与分割方法研究;唐艳亮;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20110615(第6期);I140-568 * |
Shape-based Image Retrieval Using Combining Global and Local Shape Features;Yanyan Wu 等;《 2009 2nd International Congress on Image and Signal Processing》;20091019;1-5 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106845489A (zh) | 2017-06-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110427986B (zh) | 一种基于毫米波雷达点云特征的核支持向量机目标分类方法 | |
CN108510467B (zh) | 基于深度可变形卷积神经网络的sar图像目标识别方法 | |
Zhai et al. | Inshore ship detection via saliency and context information in high-resolution SAR images | |
Kampffmeyer et al. | Semantic segmentation of small objects and modeling of uncertainty in urban remote sensing images using deep convolutional neural networks | |
CN110807473B (zh) | 目标检测方法、装置及计算机存储介质 | |
Duan et al. | Detection and segmentation of iron ore green pellets in images using lightweight U-net deep learning network | |
Wang et al. | Airport detection in remote sensing images: A method based on saliency map | |
CN108171193B (zh) | 基于超像素局部信息度量的极化sar舰船目标检测方法 | |
CN107977642A (zh) | 一种核自适应均值判别分析的高分辨距离像目标识别方法 | |
Agrawal et al. | Target detection in SAR images using SIFT | |
CN110222661B (zh) | 一种用于运动目标识别及跟踪的特征提取方法 | |
Hwang et al. | A practical algorithm for the retrieval of floe size distribution of Arctic sea ice from high-resolution satellite Synthetic Aperture Radar imagery | |
AU2007287418A1 (en) | Target orientation | |
Ding et al. | Efficient vanishing point detection method in unstructured road environments based on dark channel prior | |
CN109508674B (zh) | 基于区域划分的机载下视异构图像匹配方法 | |
CN106845489B (zh) | 基于改进Krawtchouk矩的SAR图像目标特征提取方法 | |
Zhang et al. | A SIFT‐Like Feature Detector and Descriptor for Multibeam Sonar Imaging | |
Cexus et al. | Target recognition from ISAR image using polar mapping and shape matrix | |
Belloni et al. | Comparison of descriptors for SAR ATR | |
Haigang et al. | A novel ship detection method for large-scale optical satellite images based on visual LBP feature and visual attention model | |
CN110969128A (zh) | 一种基于多特征融合的海面背景下红外船舰的检测方法 | |
Han et al. | Accurate and robust vanishing point detection method in unstructured road scenes | |
CN113822361B (zh) | 一种基于汉明距离的sar图像相似程度度量方法和系统 | |
Ren et al. | SAR image matching method based on improved SIFT for navigation system | |
Ng | Camera response function signature for digital forensics-part II: signature extraction |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |