CN107705313B - 一种遥感图像舰船目标分割方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种遥感图像舰船目标分割方法，该方法对SAR图像进行了滤波增强操作，并基于Randon变换进行船只目标的轮廓提取。本发明通过使用对数域小波滤波和导向滤波相结合的滤波方法，在降低图像噪声的同时增强了图像的纹理细节；本发明还通过使用Randon变换来得到舰船目标的方向和边界来减轻十字叉和拖尾对后续舰船目标识别的影响。
Description
技术领域
本发明属于遥感图像处理领域，具体涉及一种SAR遥感卫星图像海上舰船目标分割提取方法。
背景技术
SAR图像具有全天时、全天候的特点，因此被广泛应用于海上渔业监控、军民舰船管理、海洋开发监管、溢油检测和移民管控等领域。为了能够准确和快速地提取出海洋中的舰船目标，获取舰船的位置、航向、类别等信息，需要对检测的舰船目标进行良好的分割提取，为后续进一步的信息提取提供基础。
在SAR图像中，由于相干斑噪声的影响，使图像不能很好地反映出目标自身的特点，难以进行特征的描述和实现良好的目标分割效果。由于SAR图像的乘性噪声与光学图像中存在的加性噪声的特点不同，均值、中值等空域滤波方法在SAR图像中的滤波效果并不理想。所以产生了许多基于噪声乘性特点的自适应局部统计滤波器，如Lee、Frost、Gamma_MAP等经典的针对SAR图像中的滤波器。但是它们的运算效率低，在去除噪声的同时纹理的损失比较严重。因此，在对目标进行分割处理之前，要对SAR图像进行滤波增强等预处理，使得目标和背景达到更好的分离效果。
在SAR成像时，由于方位模糊、距离模糊和散焦等因素会造成船只目标存在十字叉及拖影，光学图像中的分割方法不能很好地从海洋SAR图像中完整分离出船只目标，这些会造成目标提取不精确，影响特征的提取与描述。因此，需要通过一些方法减弱相干斑噪声和十字叉及拖影的影响。
发明内容
本发明的目的在于针对上述存在的问题，提供一种基于对数域小波滤波和导向滤波相结合的滤波增强方法，以及基于Otsu阈值分割和Randon变换相结合的船只分割技术。通过该技术可以更加精细地将船只从背景中提取出来，为后续的特征提取等操作提供基础。
本发明的技术方案如下：
一种遥感图像舰船目标分割方法，包括如下步骤：
步骤1，对原始图像切片进行对数域小波滤波，得到小波滤波后图像；
步骤2，对小波滤波后图像进行中值滤波；
步骤3，对中值滤波后图像进行导向滤波；
步骤4，对导向滤波后图像进行幂律变换；
步骤5，计算整体阈值，根据阈值进行分割得到二值图；
步骤6，对二值图进行膨胀腐蚀等形态学操作操作，之后进行连通域标记，具体包括如下子步骤：
步骤6.1，在步骤5得到二值图后，对二值图像依次进行膨胀、中值滤波以及腐蚀的形态学操作；
步骤6.2，之后进行连通域标记，得到最大的连通域面积，保留具有最大面积的连通域；
步骤7，对标记后的二值图进行Randon变换，具体包括如下子步骤：
步骤7.1，对连通域标记后的二值图像进行Randon变换，即沿二值图像平面中所有可能的直线方向进行积分；
步骤7.2，统计Randon变换后的矩阵的值的大小，以最大值作为主方向，即为船体的倾斜方向；
步骤8，以Randon变换的值为参考再次进行阈值分割，得到目标分割后的图像切片。
较佳的，所述步骤1具体为：
步骤1.1，对目标切片逐像素进行以2为底的对数运算，得到一幅新的对数域图像切片：
I＝w(t)n(t)
LogI＝Log(w(t))+Log(n(t))
其中：I为SAR图像，w(t)为理想的不包含噪声的图像，n(t)为乘性噪声，t表示像素序号，LogI为对数运算后的图像；
步骤1.2，将前一步骤获得的对数域切片进行Haar小波分解，取其第二层的低频部分进行小波逆变换；
步骤1.3，针对上一步骤得到的小波变换后的对数域图像切片进行以2为底的指数变换，重新得到灰度域图像。
较佳的，所述幂律变换的具体方法为：
在得到导向滤波后的图像后，对图像的灰度均值进行计算，根据灰度均值的大小进行相应的幂律运算，幂律变换的形式如下式所示：
S＝C×Rγ
其中C和γ是正常数，当图像整体的灰度小于设定值时，选择γ＜1，使图像增亮；反之，选择γ＞1，使图像变暗。
较佳的，所述步骤5中，采用Otsu算法进行阈值分割。
较佳的，所述步骤8中，选择上一步骤中Randon变换后的矩阵中最大值的0.8倍作为阈值，采用该阈值对图像进行二值化，由此得到二值矩阵，矩阵中的每一个点都对应着原图像中的一条直线，由此获得船体的上、下、左、右边界及船只目标的主方向，将船只目标旋转到主方向，最终将船体目标分割出来，得到目标分割后的图像切片。
本发明具有如下效果：
本发明提供了一种能够在SAR遥感图像舰船分类识别技术中有效进行船只目标分割的方法，与通用舰船分割方法相比，本发明能够将目标精细地从背景中提取出来，同时有效避免了SAR图像目标存在的十字叉及拖影的影响。
本发明提出的船只目标分割流程能够更加有效地对SAR图像中的舰船目标进行分割。首先通过对数域小波滤波操作减弱了图像中的乘性噪声，并使用中值滤波进一步清除图像中的噪声。之后利用导向滤波来增强图像由于滤波而损失的纹理细节信息。最后通过对图像进行整体的拉伸，以提高图像对比度，突显出图像的细节信息。通过运用该滤波增强流程，可以在有效去除SAR图像噪声的同时，保留图像的细节信息，有利于后续的分割处理。实验表明，经本算法滤波后，再进行目标的分割时，分割结果优于不进行滤波增强预处理的效果。
本发明通过使用Otsu和Randon变换相结合的目标分割流程，利用变换矩阵的信息消除了十字叉及拖影等对目标分割的影响，使得目标和背景能够达到更好的分离效果。因而避免了背景等冗余信息对舰船目标的干扰，可以为后续的舰船目标分类操作提供更加清晰的目标轮廓信息，可以提取出更加有效的特征，为实现精确的目标分类提供良好的基础。
附图说明
图1是遥感图像舰船目标分割方法流程框图；
图2是实施例的过程及结果图；
其中：图2(a)SAR图像切片，图2(b)滤波增强后图像，图2(c)初级阈值分割后图像，图2(d)Randon变换结果，图2(e)小于阈值的数置0结果，图2(f)最终分割结果。
具体实施方式
以下说明如何具体实施本发明提供的方法，图1是本发明提供的方法的流程框图。处理过程如下：
第一步：对数域小波滤波
第(1.1)步：对数运算。对目标切片逐像素进行以2为底的对数运算，得到一幅新的对数域图像切片。
I＝w(t)n(t)
LogI＝Log(w(t))+Log(n(t))
其中：I为SAR图像，w(t)为理想的不包含噪声的图像，n(t)为乘性噪声，t在这里表示像素序号，LogI为对数运算后的图像。经过对数运算后，乘性噪声转换为加性噪声。
第(1.2)步：小波滤波。将前一步骤获得的对数域切片进行Haar小波分解，取其第二层的低频部分进行小波逆变换。
第(1.3)步：指数变换。针对上一步骤得到的小波变换后的对数域图像切片进行以2为底的指数变换，重新得到灰度域图像。
第二步：中值滤波
使用中值滤波方法对图像进行滤波。
第(2.1)步：从图像中的某个采样窗口取出奇数个数据进行排序。
第(2.2)步：用排序后的中值取代要处理的数据。
第三步：导向滤波
对上一步得到的图像进行导向滤波。导向滤波可以抑制小尺度纹理，增强大尺度纹理，在滤波的同时可以保持并增强纹理。(参见：“He K,Sun J,Tang X.Guided ImageFiltering[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis&Machine Intelligence,2011,35(6):1397-1409.”)
第四步：幂律变换
在得到导向滤波后的图像后，对图像的灰度均值进行计算，根据灰度均值的大小进行相应的幂律运算。幂律变换的形式如下式所示：
S＝C*Rγ
其中C和γ是正常数，当图像整体的灰度偏暗时，选择γ＜1,使图像增亮,反之,选择γ＞1,使图像变暗。
第五步：初级阈值分割
在上一步计算获取图像后，利用Otsu算法进行阈值分割，令大于阈值的像素值为1，小于阈值的像素值为0，得到一幅二值图。
第六步：区域标记
第(6.1)步：形态学操作。在上一步骤得到二值图后，对二值图像依次进行膨胀，中值滤波以及腐蚀的形态学操作。
第(6.2)步：连通域标记。之后进行连通域标记，得到最大的连通域面积，保留具有最大面积的连通域。
第七步：Randon变换
第(7.1)步：Randon变换。对连通域标记后的二值图像进行Randon变换，也就是沿二值图像平面中所有可能的直线方向进行积分。
第(7.2)步：找主方向。统计变换后的矩阵的值的大小，以最大值作为主方向，也就是船体的倾斜方向。
第八步：次级阈值分割
选择上一步骤中Randon变换后的矩阵中最大值的0.8倍作为阈值，采用该阈值对图像进行二值化，由此得到二值矩阵，矩阵中的每一个点都对应着原图像中的一条直线，由此获得船体的上、下、左、右边界及船只目标的主方向，将船只目标旋转到主方向，最终将船体目标分割出来，得到目标分割后的图像切片.
实施例：
下面以图2为例进行进一步说明。
第一步：本例要实现对图2(a)所示的SAR图像切片进行舰船目标分割。首先按照步骤一所述方法进行对数域小波滤波。
第二步：按照步骤二所述方法进行中值滤波。
第三步：按照步骤三所述方法进行导向滤波。
第四步：按照步骤四所述方法进行幂律变换。图2(b)为经过第一步、第二步、第三步和第四步得到的图像。
第五步：按照步骤五所述方法进行初级阈值分割。
第六步：按照步骤六所述方法进行区域标记。图2(c)为经过区域标记得到的图像。
第七步：对连通域标记后的二值图像进行Randon变换，并找到船体的倾斜方向。图2(d)为经过Randon变换得到的图像。
第八步：以图2(d)的图像中最大值的0.8倍作为阈值，小于阈值的将其直接置0，得到图2(e)。根据图2(e)的矩阵信息得到船体的上下左右边界及船只目标的主方向，并将船只目标旋转到主方向，根据图2(e)的矩阵信息将船体目标分割出来。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。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 (4)
1.一种遥感图像舰船目标分割方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，对原始图像切片进行对数域小波滤波，得到小波滤波后图像；
步骤2，对小波滤波后图像进行中值滤波；
步骤3，对中值滤波后图像进行导向滤波；
步骤4，对导向滤波后图像进行幂律变换；
步骤5，计算整体阈值，根据阈值进行分割得到二值图；
步骤6，对二值图进行膨胀腐蚀等形态学操作操作，之后进行连通域标记，具体包括如下子步骤：
步骤6.1，在步骤5得到二值图后，对二值图像依次进行膨胀、中值滤波以及腐蚀的形态学操作；
步骤6.2，之后进行连通域标记，得到最大的连通域面积，保留具有最大面积的连通域；
步骤7，对标记后的二值图进行Randon变换，具体包括如下子步骤：
步骤7.1，对连通域标记后的二值图像进行Randon变换，即沿二值图像平面中所有可能的直线方向进行积分；
步骤7.2，统计Randon变换后的矩阵的值的大小，以最大值作为主方向，即为船体的倾斜方向；
步骤8，选择上一步骤中Randon变换后的矩阵中最大值的0.8倍作为阈值，采用该阈值对图像进行二值化，由此得到二值矩阵，矩阵中的每一个点都对应着原始图像中的一条直线，由此获得船体的上、下、左、右边界及船只目标的主方向，将船只目标旋转到主方向，最终将船体目标分割出来，得到目标分割后的图像切片。
2.如权利要求1所述的遥感图像舰船目标分割方法，其特征在于，所述步骤1具体为：
步骤1.1，对目标切片逐像素进行以2为底的对数运算，得到一幅新的对数域图像切片：
I＝w(t)n(t)
LogI＝Log(w(t))+Log(n(t))
其中：I为SAR图像，w(t)为理想的不包含噪声的图像，n(t)为乘性噪声，t表示像素序号，LogI为对数运算后的图像；
步骤1.2，将前一步骤获得的对数域切片进行Haar小波分解，取其第二层的低频部分进行小波逆变换；
步骤1.3，针对上一步骤得到的小波变换后的对数域图像切片进行以2为底的指数变换，重新得到灰度域图像。
3.如权利要求1所述的遥感图像舰船目标分割方法，其特征在于，所述幂律变换的具体方法为：
在得到导向滤波后的图像后，对图像的灰度均值进行计算，根据灰度均值的大小进行相应的幂律运算，幂律变换的形式如下式所示：
S＝C×Rγ
其中C和γ是正常数，当图像整体的灰度小于设定值时，选择γ<1，使图像增亮；反之，选择γ＞1，使图像变暗。
4.如权利要求1所述的遥感图像舰船目标分割方法，其特征在于，所述步骤5中，采用Otsu算法进行阈值分割。
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