CN107578064B - 基于超像素利用极化相似性参数的海面溢油检测的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于超像素利用极化相似性参数的海面溢油检测的方法，步骤如下：获得原始的极化SAR影像，选取所述极化SAR影像的研究区域，对所述研究区域进行滤波处理，对研究区域进行相干矩阵的生成和PauliRGB影像的提取；对所述相干矩阵进行特征值‑特征矢量分解，得到相干矩阵的特征值；利用所述相干矩阵的特征值计算相干矩阵的自相似系数；利用所述PauliRGB影像生成研究区域的超像素；结合所述自相似系数和研究区域的超像素，遍历研究区域，生成相似性参数超像素特征影像；对所述相似性参数超像素特征影像进行分类，得到油膜检测结果。本发明能够减少噪声影响、有效提高油膜检测结果精确度。

Description

基于超像素利用极化相似性参数的海面溢油检测的方法

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于超像素利用极化相似性参数的海面溢油检测的方法。

背景技术

随着海洋运输业和海上石油开采业的发展，由输油管道破裂、海上油轮和钻井平台泄漏等事故产生的海洋溢油事故也在频繁发生。海洋溢油污染会对海洋的生态环境造成严重的破坏，同时也会给当地的经济带来巨大的损失。因此，对海洋溢油进行监测是非常有必要的，溢油检测对相关部门做出正确决策有很大的帮助。

目前，在极化SAR(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)影像下的海面溢油检测均是以像素作为最小划分单元，其不利于影像中油膜及类油膜局部特征的提取和油膜以及类油膜结构信息的表达，存在着噪声明显的情况，导致溢油提取错误的发生。同时像素下的溢油检测存在处理对象规模大，后续计算复杂的情况，不利于大面积的溢油检测。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种能够减少噪声影响、提高油膜检测结果精确度的基于超像素利用极化相似性参数的海面溢油检测的方法。

本发明提供一种基于超像素利用极化相似性参数的海面溢油检测的方法，包括以下步骤：

S101，获得原始的极化SAR影像，对所述极化SAR影像进行预处理，选取所述极化SAR影像的研究区域，对所述研究区域进行滤波处理，然后利用PolSARpro对研究区域进行相干矩阵的生成和PauliRGB影像的提取，得到相干矩阵和PauliRGB影像；

S102，对所述相干矩阵进行特征值-特征矢量分解，得到相干矩阵的特征值；

S103，利用所述相干矩阵的特征值计算相干矩阵的自相似系数；

S104，基于SLIC算法利用所述PauliRGB影像生成研究区域的超像素；

S105，结合所述自相似系数和研究区域的超像素，遍历研究区域，生成相似性参数超像素特征影像；

S106，利用分类算法对所述相似性参数超像素特征影像进行分类，得到油膜检测结果。

进一步地，步骤S101中，所述研究区域为油膜、类油膜与海水同时存在的海面，所述滤波处理的方式包括精细Lee滤波和Sigma Lee滤波。

进一步地，步骤S102中，所述特征值-特征矢量分解为：

式中，Q为相干矩阵，λ_n和μ_n分别为特征值和特征向量，λ₁≥λ₂≥λ₃，H表示共轭的转置，λ₁>0，特征向量μ_n为：

式中，α_n为散射矢量对应的目标散射机理，β_n为目标方位角，φ_n、δ_n、γ_n分别为3个相位角，T表示矩阵的转置。

进一步地，步骤S103中，所述自相似系数的计算过程为：

3.1在多视数据中，定义两个目标的相干矩阵间的相似性参数为：

式中，r(Q₁,Q₂)为相似性参数，tr(·)表示矩阵的迹，<·>表示矩阵的内积，‖·‖_F表示矩阵的范数；

3.2由于极化相干矩阵是共轭对称的，因此相似性参数可以简化为：

3.3定义多视情况下的相似性参数为广义相似性参数，定义相干矩阵与其本身的相似性参数为自相似系数，记相干矩阵本身为Q_c，Q_c＝c*Q，则相干矩阵的自相似系数为：

式中，rrr_s为自相似系数，λ₁、λ₂、λ₃分别为相干矩阵的第一特征值、第二特征值和第三特征值。

进一步地，步骤S104中，所述生成研究区域的超像素具体包括以下步骤：

4.1基于PauilRGB影像，按一定步长S采样选取种子点作为超像素初始中心，并在局部步长S*S范围内将种子点调整至梯度影像最低点；

4.2在每个超像素初始中心2S*2S范围内依次计算每个像素到相应的超像素初始中心的距离，并将每个像素划分到与其最邻近的超像素初始中心内；计算完成后，更新每个超像素初始中心，重复步骤4.1和步骤4.2直至距离的值收敛或者计算达到最大迭代次数，从而生成大小近似为步长S*S的超像素；

每个像素到相应的超像素初始中心的距离的计算公式为：

式中，d_pauli为Pauli距离；d_xy为欧式距离，maxd_pauli为前一次迭代中Pauli距离的最大值，其用以对Pauli距离进行归一化；β为权重因子，其用以调整Pauli距离与欧式距离之间的大小关系；

4.3将像素数目小于一定数目的超像素合并到与之最邻近的超像素内，生成最终的研究区域的超像素。

进一步地，步骤S106中，所述对相似性参数超像素特征影像进行分类具体包括以下步骤：

6.1随机选取相似性参数超像素特征影像中的K个对象作为初始聚类中心；

6.2计算每个对象与各个初始聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的初始聚类中心，初始聚类中心以及分配给各个初始聚类中心的对象代表一个聚类；

6.3当全部对象均实现分配，每个聚类的初始聚类中心会根据聚类中存在的对象被重新计算；

6.4满足初始聚类中心不再变化或达到最大迭代次数时聚类结束，不满足则返回步骤6.2继续计算。

进一步地，利用所述步骤S106中的油膜检测结果提取油膜检测范围图，将所述油膜检测范围图与真实油膜范围图叠加，定义所述油膜检测范围图中与真实油膜范围图的重叠部分的油膜的像元数与真实油膜范围图的油膜的像元数的比值为油膜检测率，定义油膜检测范围图中未与真实油膜范围图重叠的部分的油膜的像元数与真实油膜范围图的油膜的像元数的比值为油膜虚警率。

进一步地，根据所述油膜检测率和油膜虚警率定义评价参数，利用所述评价参数评价油膜检测结果，定义所述评价参数为：

式中，F₁为评价参数，DR为油膜检测率，FAR为油膜虚警率，F₁∈[0,1]，评价参数越接近1表明油膜的检测精度越高。

本发明提供的技术方案带来的有益效果是：与现有技术相比，本发明通过利用超像素作为海面溢油检测的基本单元，大幅度减少了海面极化SAR影像中的噪声影响，使溢油的边缘变得更加平滑，局部特征更加明显，从而提高油膜检测的准确度，同时减少溢油检测计算量，提高了溢油检测的效率；本发明通过定义自相似系数作为溢油检测的特征，增大了油膜、类油膜与海水之间的差异，有效提高了油膜检测结果的准确度。

附图说明

图1是本发明一种基于超像素利用极化相似性参数的海面溢油检测的方法的流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地描述。

请参考图1，本发明的实施例提供了一种基于超像素利用极化相似性参数的海面溢油检测的方法，包括以下步骤：

步骤S101，获得原始的极化SAR(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)影像，对极化SAR影像进行预处理，选取极化SAR影像的研究区域，对研究区域进行滤波处理，然后利用PolSARpro对研究区域进行相干矩阵的生成和PauliRGB影像的提取，得到相干矩阵和PauliRGB影像。

通常选取的研究区域为油膜、类油膜与海水同时存在的海面，由于极化SAR影像存在大量的相干斑，为了降低噪声的影响，一般需要对原始的极化SAR影像进行滤波处理，滤波处理的方式包括精细Lee滤波和Sigma Lee滤波，当影像分辨率较低时，为了保留影像信息也可以不做滤波处理。

步骤S102，对步骤S101得到的相干矩阵进行特征值-特征矢量分解，得到相干矩阵的特征值。

相干矩阵的特征值-特征矢量分解为：

式中，Q为相干矩阵，λ_n和μ_n分别为特征值和特征向量，λ₁≥λ₂≥λ₃，H表示共轭的转置，λ₁>0，特征矢量μ_n为：

式中，α_n为散射矢量对应的目标散射机理，β_n为目标方位角，φ_n、δ_n、γ_n为3个相位角，T表示矩阵的转置。

步骤S103，利用相干矩阵Q的特征值计算相干矩阵的自相似系数。

自相似系数的计算过程为：

3.1在多视数据中，可以通过极化相干矩阵定义相似性参数，定义两个目标的相干矩阵间的相似性参数r(Q₁,Q₂)为：

式中，tr(·)表示矩阵的迹，<·>表示矩阵的内积，‖·‖_F表示矩阵的范数；

3.2由于极化相干矩阵是共轭对称的，因此相似性参数r(Q₁,Q₂)可以简化为：

3.3定义多视情况下的相似性参数为广义相似性参数，定义相干矩阵与其本身的相似性参数为自相似系数，记相干矩阵本身为Q_c，Q_c＝c*Q，则相干矩阵Q的自相似系数rrr_s为：

式中，λ₁、λ₂、λ₃分别为相干矩阵Q的第一特征值、第二特征值和第三特征值。

当相干矩阵Q的第一特征值λ₁、第二特征值λ₂和第三特征值λ₃中只有一个特征值非零时，相干矩阵Q对应的散射机制是点目标的散射情况，此时自相似系数rrr_s的值为1；当相干矩阵Q的第一特征值λ₁、第二特征值λ₂和第三特征值λ₃分别相等且均不为0时，相干矩阵Q对应的散射机制为一种完全去相关且去极化的随机散射状态，此时自相似系数rrr_s的值为1/3；当自相似系数rrr_s的值较高时，相干矩阵Q对应的散射机制为一种散射机制占主导的散射机制，当自相似系数rrr_s的值较低时，相干矩阵Q对应的散射机制为随机散射的散射机制。

步骤S104，基于SLIC(simple linear iterative cluster)算法利用步骤S101得到的PauliRGB影像生成研究区域的超像素。

生成研究区域的超像素具体包括以下步骤：

4.1基于PauilRGB影像，按一定步长S采样选取种子点作为超像素初始中心，并在局部步长S*S范围内将种子点调整至梯度影像最低点，一实施例中，步长S的值取3；

4.2在每个超像素初始中心2S*2S范围内依次计算每个像素到相应的超像素初始中心的距离，并将每个像素划分到与其最邻近的超像素初始中心内；计算完成后，更新每个超像素初始中心，重复步骤4.1和步骤4.2直至距离的值收敛或者计算达到最大迭代次数，从而生成大小近似为步长S*S的超像素；

每个像素到相应的超像素初始中心的距离的计算公式为：

式中，d_pauli为Pauli距离；d_xy为欧式距离，maxd_pauli为前一次迭代中Pauli距离的最大值，用来对Pauli距离进行归一化；β为权重因子，其用以调整Pauli距离与欧式距离之间的大小关系；

4.3将像素数目小于一定数目的超像素合并到与之最邻近的超像素内，生成最终的研究区域的超像素。

步骤S105，结合步骤103中得到的相似性系数和步骤104中获得的研究区域的超像素，遍历研究区域，生成相似性参数超像素特征影像。

步骤S106，利用分类算法对步骤105中得到的相似性参数超像素特征影像进行分类，得到油膜检测结果，一实施例中，分类算法为K均值算法。

对相似性参数超像素特征影像进行分类具体包括以下步骤：

6.1随机选取相似性参数超像素特征影像中的K个对象作为初始聚类中心；

6.2计算每个对象与各个初始聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的初始聚类中心，初始聚类中心以及分配给各个初始聚类中心的对象代表一个聚类；

6.3当全部对象均实现分配，每个聚类的初始聚类中心会根据聚类中存在的对象被重新计算；

6.4满足初始聚类中心不再变化或达到最大迭代次数时聚类结束，不满足则返回步骤6.2继续计算。

本发明的一实施例提供了评价油膜检测结果的过程，包括以下步骤：利用步骤S106中得到的油膜检测结果提取油膜检测范围图；将油膜检测范围图与真实油膜范围图叠加，定义油膜检测范围图中与真实油膜范围图重叠的部分的油膜的像元数与真实油膜范围图的油膜的像元数的比值为油膜检测率，定义油膜检测范围图中未与真实油膜范围图重叠的部分的油膜的像元数与真实油膜范围图的油膜的像元数的比值为油膜虚警率；根据油膜检测率和油膜虚警率定义评价参数，在油膜检测中，随着油膜检测率的提高，油膜虚警率也会随之提高，因此，油膜检测率和油膜虚警率并不能有效评价油膜检测的准确性，为了客观评价油膜检测的精度，本发明采用了更为客观的评价参数,并利用评价参数评价油膜检测结果，定义评价参数为：

式中，F₁为评价参数，DR为油膜检测率，FAR为油膜虚警率，F₁∈[0,1]，评价参数越接近1表明油膜的检测精度越高。

本发明通过利用超像素作为海面溢油检测的基本单元，大幅度减少了海面极化SAR影像中的噪声影响，使溢油的边缘变得更加平滑，局部特征更加明显，从而提高油膜检测的准确度，同时减少溢油检测计算量，提高了溢油检测的效率；本发明通过定义自相似系数作为溢油检测的特征，增大了油膜、类油膜与海水之间的差异，有效提高了油膜检测结果的准确度。

在不冲突的情况下，本文中上述实施例及实施例中的特征可以相互结合。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于超像素利用极化相似性参数的海面溢油检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S101，获得原始的极化SAR影像，对所述极化SAR影像进行预处理，选取所述极化SAR影像的研究区域，对所述研究区域进行滤波处理，然后利用PolSARpro对研究区域进行相干矩阵的生成和PauliRGB影像的提取，得到相干矩阵和PauliRGB影像；

S102，对所述相干矩阵进行特征值-特征矢量分解，得到相干矩阵的特征值；

S103，利用所述相干矩阵的特征值计算相干矩阵的自相似系数；

S104，基于SLIC算法利用所述PauliRGB影像生成研究区域的超像素；

S105，结合所述自相似系数和研究区域的超像素，遍历研究区域，生成相似性参数超像素特征影像；

S106，利用分类算法对所述相似性参数超像素特征影像进行分类，得到油膜检测结果。

2.如权利要求1所述的基于超像素利用极化相似性参数的海面溢油检测的方法，其特征在于，步骤S101中，所述研究区域为油膜、类油膜与海水同时存在的海面，所述滤波处理的方式包括精细Lee滤波和Sigma Lee滤波。

3.如权利要求1所述的基于超像素利用极化相似性参数的海面溢油检测的方法，其特征在于，步骤S102中，所述特征值-特征矢量分解为：

式中，Q为相干矩阵，λ_n和μ_n分别为特征值和特征向量，λ₁≥λ₂≥λ₃，H表示共轭的转置，λ₁>0，特征向量μ_n为：

式中，α_n为散射矢量对应的目标散射机理，β_n为目标方位角，φ_n、δ_n、γ_n分别为3个相位角，T表示矩阵的转置。

4.如权利要求1所述的基于超像素利用极化相似性参数的海面溢油检测的方法，其特征在于，步骤S103中，所述自相似系数的计算过程为：

3.1在多视数据中，定义两个目标的相干矩阵间的相似性参数为：

式中，r(Q₁,Q₂)为相似性参数，tr(·)表示矩阵的迹，<·>表示矩阵的内积，‖·‖_F表示矩阵的范数；

3.2由于极化相干矩阵是共轭对称的，因此相似性参数可以简化为：

3.3定义多视情况下的相似性参数为广义相似性参数，定义相干矩阵与其本身的相似性参数为自相似系数，记相干矩阵本身为Q_c，Q_c＝c*Q，则相干矩阵的自相似系数为：

式中，rrr_s为自相似系数，λ₁、λ₂、λ₃分别为相干矩阵的第一特征值、第二特征值和第三特征值。

5.如权利要求1所述的基于超像素利用极化相似性参数的海面溢油检测的方法，其特征在于，步骤S104中，所述生成研究区域的超像素具体包括以下步骤：

4.1基于PauilRGB影像，按一定步长S采样选取种子点作为超像素初始中心，并在局部步长S*S范围内将种子点调整至梯度影像最低点；

4.2在每个超像素初始中心2S*2S范围内依次计算每个像素到相应的超像素初始中心的距离，并将每个像素划分到与其最邻近的超像素初始中心内；计算完成后，更新每个超像素初始中心，重复步骤4.1和步骤4.2直至距离的值收敛或者计算达到最大迭代次数，从而生成大小近似为步长S*S的超像素；

每个像素到相应的超像素初始中心的距离的计算公式为：

式中，d_pauli为Pauli距离；d_xy为欧式距离，maxd_pauli为前一次迭代中Pauli距离的最大值，其用以对Pauli距离进行归一化；β为权重因子，其用以调整Pauli距离与欧式距离之间的大小关系；

4.3将像素数目小于一定数目的超像素合并到与之最邻近的超像素内，生成最终的研究区域的超像素。

6.如权利要求1所述的基于超像素利用极化相似性参数的海面溢油检测的方法，其特征在于，步骤S106中，所述对相似性参数超像素特征影像进行分类具体包括以下步骤：

6.1随机选取相似性参数超像素特征影像中的K个对象作为初始聚类中心；

6.2计算每个对象与各个初始聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的初始聚类中心，初始聚类中心以及分配给各个初始聚类中心的对象代表一个聚类；

6.3当全部对象均实现分配，每个聚类的初始聚类中心会根据聚类中存在的对象被重新计算；

6.4满足初始聚类中心不再变化或达到最大迭代次数时聚类结束，不满足则返回步骤6.2继续计算。

7.如权利要求1所述的基于超像素利用极化相似性参数的海面溢油检测的方法，其特征在于，利用所述步骤S106中的油膜检测结果提取油膜检测范围图，将所述油膜检测范围图与真实油膜范围图叠加，定义所述油膜检测范围图中与真实油膜范围图的重叠部分的油膜的像元数与真实油膜范围图的油膜的像元数的比值为油膜检测率，定义油膜检测范围图中未与真实油膜范围图重叠的部分的油膜的像元数与真实油膜范围图的油膜的像元数的比值为油膜虚警率。

8.如权利要求7所述的基于超像素利用极化相似性参数的海面溢油检测的方法，其特征在于，根据所述油膜检测率和油膜虚警率定义评价参数，利用所述评价参数评价油膜检测结果，定义所述评价参数为：

式中，F₁为评价参数，DR为油膜检测率，FAR为油膜虚警率，F₁∈[0,1]，评价参数越接近1表明油膜的检测精度越高。

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