CN107392877A - 一种单极化合成孔径雷达图像伪彩化方法 - Google Patents

一种单极化合成孔径雷达图像伪彩化方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种单极化合成孔径雷达图像伪彩化方法，具体如下：步骤1，获取单视SAR图像的幅度数据，并对幅度数据做负指数变换，使得变换后的幅度数据归一化到[0,1]范围；步骤2，将[0,1]的灰度值u对应到[0，255]灰度级U；步骤3，将[0，255]灰度级划分为4层，并对每一层像素灰度进行不同的转换，进而得到RGB三组数据；将步骤3中获得的RGB三通道数据合成一幅伪彩色图像；使得获取的伪彩色图像具有独特的夜光效果，能够很好的区分具有强散射的人造目标和具有较弱散射的自然地区，具体表现为弱散射区域体现为墨蓝色，强散射目标体现为橙黄色，具有强烈的视觉区分度，有利于目标判读解译。

Description

一种单极化合成孔径雷达图像伪彩化方法
技术领域
本发明涉及一种夜光效果的单极化合成孔径雷达(SAR)图像伪彩化方法，属于灰度图像伪彩色编码技术领域。
背景技术
伪彩色增强是将灰度图像经过线性或者非线性变换转换成彩色图像的过程。由于人眼对彩色信息比较敏感，所以应用伪彩色增强技术有利于突出图像的细节，提高目标识别、解译的效率。相比于多极化、多波段的伪彩色增强方法，面向单极化SAR图像的方法比较少。
经典的SAR图像伪彩色增强方法称为伪彩色编码。伪彩色编码是将灰度图像转换为具有不同颜色的伪彩色图像的过程，是一种重要的图像增强方法。灰度图像伪彩色编码主要分为基于频率域的方法和基于空间域的方法[Wayne Niblack.An Introduction toDigital Image Processing[M].Englewood Cliffs:Prentice Hall International,1986]。前者的实现方式是把图像从空间域转换到频率域，采用不同的滤波器将其分为三个分量，然后将这三个分量以某种组合对应到某个颜色空间模型中形成伪彩色图像。输出的伪彩色与灰度图像的灰度级无关，只与灰度图像的不同空间频率成分有关。基于空间域的方法主要是强度分层法，又称密度分层法。该方法是将图像灰度级用N个平面去切割，得到N个不同灰度级的区域。然后给这N个区域中的像素人为地赋予N中不同的颜色，就可以得到具有N种颜色的伪彩色图像。此外，文献[曹茂永，郁道银，孙农亮.基于RGB三基色和像素自身变换的灰度图像伪彩色编码[J].工程图学学报，2001:94-97]提出了一种基于RGB三基色和利用像素自身变换进行灰度图像伪彩色编码的新方法，该方法对图像的灰度值进行处理得到正像素图像、负像素图像、迭加图像，实现了灰度图像的等密度伪彩色编码。
近年来兴起的颜色迁移方法可用于将彩色图像的颜色信息传递给灰度图像，为SAR图像伪彩色增强提供了新思路。文献[王晓颖，王众娇.基于颜色迁移的单极化SAR图像伪彩色增强[J].测绘与空间地理信息,2006,39(8):87-89]提出了一种基于颜色迁移的单极化SAR图像彩色增强方法。该方法将SAR图像利用非线性编码形成一幅过渡的彩色图像，然后利用保持细节的颜色迁移方法在颜色迁移的过程中保留细节信息，最后用变换系数的方式进行色调调整，使处理后的图像与光学图像有着相同的颜色风格。之后，余磊在其硕士学位论文[余磊.极化SAR图像伪彩色增强与可视化方法研究[D].解放军信息工程大学.2012]中设计和实现了一种基于领域搜索的SAR图像颜色迁移方法，该算法利用像素的领域统计值来指导灰度图像与参考彩色图像之间的像素匹配过程，当匹配完成后，将对应的参考图像的颜色迁移到原始图像上，同时保留原始图像的亮度信息。
上述方法中，基于频率域的方法得到的伪彩图像中不同彩色分量体现的是图像灰度在空间中变化的快慢程度。对于SAR图像而言，由于相干斑噪声的存在，该方法得到的伪彩图像往往会显得杂乱，视觉效果较差，不利于SAR图像的判读解译。
而新兴的基于光学图像颜色迁移的方法，伪彩化图像的色调完全由参考图像的色调决定，需要人为选择与SAR图像上包含地物种类相似的、色调差异度大的彩色图像才能获得较好的增强效果，并且算法复杂度比较高。需要说明的是，基于颜色迁移的方法主要目的是使得SAR灰度图像具有类似光学彩色图像的色彩效果，从而能够便于人们理解。对于SAR图像而言，图像灰度体现得是地物目标对微波的散射强度，由于人造目标与自然地物的微波散射特性往往存在很大区别，因此SAR图像能够比较好的区分人造目标和自然地物，这是SAR图像的比较明显的特点。然而由于微波散射强度的动态范围非常大，因此普通的灰度图像显示往往不利于上述信息的呈现。而基于光学图像颜色迁移的方法则也不能够很好的体现SAR图像的这一特点，不能很好的区分人造目标和自然地物。
与本发明最相近的现有技术是基于空间域的强度分层法，现有空间域强度分层技术的缺点是：强度分层策略的普适性不够，所获得的伪彩色图像在不同场景下难以得到稳定的彩色图像风格，伪彩图像颜色比较杂乱，不利于区分人造目标和自然地物。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对背景技术中的不足提出一种简单易行、效果稳定的单极化SAR伪彩增强方法，使得获取的伪彩色图像具有独特的夜光效果，能够很好的区分具有强散射的人造目标和具有较弱散射的自然地区，具体表现为弱散射区域体现为墨蓝色，强散射目标体现为橙黄色，具有强烈的视觉区分度，有利于目标判读解译。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案
一种单极化合成孔径雷达图像伪彩化方法，具体包含如下步骤；
步骤1，获取单视SAR图像的幅度数据，并对幅度数据做负指数变换，使得变换后的幅度数据归一化到[0,1]范围；
步骤2，将[0,1]的灰度值u对应到[0，255]灰度级U；
步骤3，将[0，255]灰度级划分为4层，并对每一层像素灰度进行不同的转换，进而得到RGB三组数据；
步骤4，将步骤3中获得的RGB三组数据合成一幅伪彩色图像。
作为本发明一种单极化合成孔径雷达图像伪彩化方法的进一步优选方案，所述步骤1具体步骤如下；
步骤1.1，通过单视SAR图像的幅度数据估计参数R的值：则
其中，An表示图像数据中每一个点的幅值，N表示点数，n为正整数且n≥1；
步骤1.2，通过参数R计算指数k的值：即
步骤1.3，对整幅图像的幅度矩阵A进行负指数变换：即
u＝T(A)＝i-exp(-k·A)
其中；A表示图像中各点的幅度按行列顺序组成的矩阵，T(A)表示对A作的某种变换。
作为本发明一种单极化合成孔径雷达图像伪彩化方法的进一步优选方案，所述步骤2具体计算如下；
U＝round(255×u)
其中round(·)表示四舍五入运算。
作为本发明一种单极化合成孔径雷达图像伪彩化方法的进一步优选方案，在步骤3中，将[0，255]灰度级划分为4层具体如下：
第一层灰度值范围为[0，60)，对应墨蓝色的区域，并对该层像素灰度U1做如下转换，获取RGB三组数据：
R1＝U1-15
G1＝U1-10
B1＝U1-2
其中，R1，G1，B1分别表示第一层像素灰度转换得到的R通道、G通道和B通道数据，当计算结果中有负数时，则将负数值置为0；
第二层灰度值范围为[60，130)，对应较浅的墨蓝色区域，并对该层像素灰度U2做如下转换，获取RGB三组数据：
R2＝U2-45
G2＝U2+10
B2＝U2+40
其中R2，G2，B2分别表示第二层像素灰度转换得到的RGB三个通道数据；
第三层灰度值范围为[130，230)，对应橙色的区域，并对该层像素灰度U3做如下转换，获取RGB三组数据：
R3＝253
G3＝U3
B3＝U3-110
其中R3，G3，B3分别表示第三层像素灰度转换得到的RGB三个通道数据；
第四层灰度值范围为[230，255]，对应于强点目标的白色区域，并对该层像素灰度U4做如下转换，获取RGB三组数据：
R4＝255
G4＝255
B4＝255
其中R4，G4，B4分别表示第四层像素灰度转换得到的RGB三个通道数据。
作为本发明一种单极化合成孔径雷达图像伪彩化方法的进一步优选方案，所述步骤4具体包含如下步骤：将R通道数据作为待合成SAR伪彩色图像对应像素的红色比例值，将G通道数据作为待合成SAR伪彩色图像对应像素的绿色比例值，将B通道数据作为待合成SAR伪彩色图像对应像素的蓝色比例值；按照每个像素的红色比例值、绿色比例值和蓝色比例值进行对应的伪彩图合成，进而得到单极化SAR伪彩彩色图像。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
1、本发明得到的伪彩色图具有独特的风格，即夜光效果，具体表现为弱散射区域体现为墨蓝色，强散射目标体现为橙黄色，具有强烈的视觉区分度，有利于目标判读解译。此外，本发明的方法具有简单易用、效果稳定的优点；
2、本发明的关键点还在于每个分层后的伪彩色变化方案，对于每一层的像素分别进行三种不同的变换，将变换结果对应到RGB三通道，并且，每一层的变换方法，以及变换结果与RGB通道的对应关系都是经过反复试验和精心设计的，以使得最后得到的伪彩色图具有独特的视觉风格，即夜光效果；
3、本发明的特点还在于，在灰度级分层之前，应用负指数变换方法对图像灰度值进行整体调整，不仅使得图像灰度值归一化到[0，1]范围，而且大部分像素调整到中间灰度区间，增强了灰度图的可视化效果。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是是TerraSAR-X卫星获取的苏州独墅湖地区的高分辨率SAR图像；
图3是是应用本发明的方法得到的伪彩色合成图；
图4是是图3所示伪彩色合成图的局部放大效果；
图5(a)是基于RGB三基色和像素自身变换的灰度图像伪彩色编码方法原始图像效果图；
图5(b)是基于RGB三基色和像素自身变换的灰度图像伪彩色编码方法彩色化图像效果图；
图6(a)是基于领域搜索的SAT图像颜色迁移方法的原始图像效果图；
图6(b)是基于领域搜索的SAT图像颜色迁移方法的参考图像效果图；
图6(c)是基于领域搜索的SAT图像颜色迁移方法的彩色化图像效果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
如图1所示，一种单极化合成孔径雷达图像伪彩化方法，具体包含如下步骤；
步骤1，获取单视SAR图像的幅度数据，并对幅度数据做负指数变换，使得变换后的幅度数据归一化到[0,1]范围：具体步骤如下；
步骤1.1，通过单视SAR图像的幅度数据估计参数R的值：则
其中，An表示图像数据中每一个点的幅值，N表示点数。
步骤1.2，通过参数R计算指数k的值：即
步骤1.3，对整幅图像的幅度矩阵A进行负指数变换：即
u＝T(A)＝1-exp(-k·A)
其中，A表示图像中各点的幅度按行列顺序组成的矩阵，T(A)表示对A作的某种变换。
步骤2，将[0,1]的灰度值u对应到[0，255]灰度级U；具体如下：
U＝round(255×u)
其中round(·)表示四舍五入运算；
步骤3，将[0，255]灰度级划分为4层，并对每一层像素灰度进行不同的转换，进而得到RGB三组数据；具体如下：
第一层灰度值范围为[0，60)，对应墨蓝色的区域，并对该层像素灰度U1做如下转换，获取RGB三组数据：
R1＝U1-15
G1＝U1-10
B1＝U1-2
其中，R1，G1，B1分别表示第一层像素灰度转换得到的R通道、G通道和B通道数据，当计算结果中有负数时，则将负数值置为0；
第二层灰度值范围为[60，130)，对应较浅的墨蓝色区域，并对该层像素灰度U2做如下转换，获取RGB三组数据：
R2＝U2-45
G2＝U2+10
B2＝U2+40
其中R2，G2，B2分别表示第二层像素灰度转换得到的RGB三个通道数据；
第三层灰度值范围为[130，230)，对应橙色的区域，并对该层像素灰度U3做如下转换，获取RGB三组数据：
R3＝253
G3＝U3
B3＝U3-110
其中R3，G3，B3分别表示第三层像素灰度转换得到的RGB三个通道数据；
第四层灰度值范围为[230，255]，对应于强点目标的白色区域，并对该层像素灰度U4做如下转换，获取RGB三组数据：
R4＝255
G4＝255
B4＝255
其中R4，G4，B4分别表示第四层像素灰度转换得到的RGB三个通道数据。
步骤4，将步骤3中获得的RGB三通道数据合成一幅伪彩色图像；具体步骤为：将R通道数据作为待合成SAR伪彩色图像对应像素的红色比例值，将G通道数据作为待合成SAR伪彩色图像对应像素的绿色比例值，将B通道数据作为待合成SAR伪彩色图像对应像素的蓝色比例值；按照每个像素的红色比例值、绿色比例值和蓝色比例值进行对应的伪彩图合成，进而得到单极化SAR伪彩彩色图像。
如图2所示,图2是TerraSAR-X卫星获取的苏州独墅湖地区的高分辨率SAR图像，数据获取时间为2014年12月8日09时53分36秒，极化方式为HH，升轨，中心入射角35.18度，像元分辨率为1.02米(地距)、0.23米(方位)。参照图3，是应用本发明的方法得到的伪彩色合成图。从图3可以看出，颜色分布比较均匀，各地物边界比较清晰，以水域为代表的弱散射区域体现为墨蓝色，以建筑轮廓为代表的强散射目标体现为橙黄色，并且整体色调表现出一种夜光效果。参照图4，是图3所示伪彩色合成图的局部放大效果。从图4中可以看出，本发明的伪彩化方法能够清晰地勾勒出建筑物的内、外部轮廓，显著提升了单极化SAR图像的视觉效果，有利于建筑等强散射目标的判读解译。
图5(a)和图5(b)是文献[余磊.极化SAR图像伪彩色增强与可视化方法研究[D].解放军信息工程大学.2012]中给出的基于RGB三基色和像素自身变换的灰度图像伪彩色编码方法原始图像和彩色化图像效果对比图；图6(a)、图6(b)、图6(c)分别是文献[余磊.极化SAR图像伪彩色增强与可视化方法研究[D].解放军信息工程大学.2012]中给出的基于领域搜索的SAT图像颜色迁移方法的原始图像效果图、参考图像、彩色化图像对比效果图。

Claims (5)

1.一种单极化合成孔径雷达图像伪彩化方法，其特征在于：具体包含如下步骤；
步骤1，获取单视SAR图像的幅度数据，并对幅度数据做负指数变换，使得变换后的幅度数据归一化到[0,1]范围；
步骤2，将[0,1]的灰度值u对应到[0，255]灰度级U；
步骤3，将[0，255]灰度级划分为4层，并对每一层像素灰度进行不同的转换，进而得到RGB三组数据；
步骤4，将步骤3中获得的RGB三组数据合成一幅伪彩色图像。
2.根据权利要求1所述的一种单极化合成孔径雷达图像伪彩化方法，其特征在于：所述步骤1具体步骤如下；
步骤1.1，通过单视SAR图像的幅度数据估计参数R的值：则
<mrow> <mover> <mi>R</mi> <mo>^</mo> </mover> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msubsup> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </msubsup> <msubsup> <mi>A</mi> <mi>n</mi> <mn>2</mn> </msubsup> </mrow> <mi>N</mi> </mfrac> </mrow>
其中，An表示图像数据中每一个点的幅值，N表示点数，n为正整数且n≥1；
步骤1.2，通过参数R计算指数k的值：即
<mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msqrt> <mn>2</mn> </msqrt> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mi>l</mi> <mi>n</mi> <mn>2</mn> </mrow> <msqrt> <mrow> <mn>1</mn> <mo>+</mo> <mi>l</mi> <mi>n</mi> <mn>2</mn> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mi>R</mi> </mrow> </msqrt> </mfrac> </mrow>
步骤1.3，对整幅图像的幅度矩阵A进行负指数变换：即
u＝T(A)＝1-exp(-k·A)
其中；A表示图像中各点的幅度按行列顺序组成的矩阵，T(A)表示对A作的某种变换。
3.根据权利要求1所述的一种单极化合成孔径雷达图像伪彩化方法，其特征在于：所述步骤2具体计算如下；
U＝round(255×u)
其中round(·)表示四舍五入运算。
4.根据权利要求1所述的一种单极化合成孔径雷达图像伪彩化方法，其特征在于：在步骤3中，将[0，255]灰度级划分为4层具体如下：
第一层灰度值范围为[0，60)，对应墨蓝色的区域，并对该层像素灰度U1做如下转换，获取RGB三组数据：
R1＝U1-15
G1＝U1-10
B1＝U1-2
其中，R1，G1，B1分别表示第一层像素灰度转换得到的R通道、G通道和B通道数据，当计算结果中有负数时，则将负数值置为0；
第二层灰度值范围为[60，130)，对应较浅的墨蓝色区域，并对该层像素灰度U2做如下转换，获取RGB三组数据：
R2＝U2-45
G2＝U2+10
B2＝U2+40
其中R2，G2，B2分别表示第二层像素灰度转换得到的RGB三个通道数据；
第三层灰度值范围为[130，230)，对应橙色的区域，并对该层像素灰度U3做如下转换，获取RGB三组数据：
R3＝253
G3＝U3
B3＝U3-110
其中R3，G3，B3分别表示第三层像素灰度转换得到的RGB三个通道数据；
第四层灰度值范围为[230，255]，对应于强点目标的白色区域，并对该层像素灰度U4做如下转换，获取RGB三组数据：
R4＝255
G4＝255
B4＝255
其中R4，G4，B4分别表示第四层像素灰度转换得到的RGB三个通道数据。
5.根据权利要求1所述的一种单极化合成孔径雷达图像伪彩化方法，其特征在于：所述步骤4具体包含如下步骤：将R通道数据作为待合成SAR伪彩色图像对应像素的红色比例值，将G通道数据作为待合成SAR伪彩色图像对应像素的绿色比例值，将B通道数据作为待合成SAR伪彩色图像对应像素的蓝色比例值；按照每个像素的红色比例值、绿色比例值和蓝色比例值进行对应的伪彩图合成，进而得到单极化SAR伪彩彩色图像。
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