CN110503015B - 一种基于局部结构保持类子字典学习的目标识别方法 - Google Patents

一种基于局部结构保持类子字典学习的目标识别方法 Download PDF

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Abstract

该发明公开了一种基于局部结构保持类子字典学习的目标识别方法，属于合成孔径雷达(SAR)图像解译领域，特别涉及一种基于局部结构保持的类字典学习方法，实现SAR自动目标识别。与传统的基于稀疏模式预设稀疏表征方法不同，本发明可以为每类目标学习一个鉴别能力强的类字典。在字典学习过程中，利用Tikhonov正则化准则对稀疏表征向量施加局部加权，从而可得到更优的稀疏特征。此外，考虑到SAR图像对目标姿态变化非常敏感，在测试阶段，样本可通过在每类类字典上进行重构，并将目标分配给重构误差最小的类字典对应的类标签。

Description

一种基于局部结构保持类子字典学习的目标识别方法
技术领域
本发明属于合成孔径雷达(SAR)图像解译领域，特别涉及一种基于局部结构保持的类字典学习方法，实现SAR自动目标识别。
背景技术
随着合成孔径雷达成像技术的不断提高，高分辨SAR图像已在遥感领域应用非常广泛。基于SAR图像的自动目标识别是SAR图像的一个重要应用。图像解译是自动目标识别中特别关键的技术。目前已有众多学者在SAR图像解译方面取得丰硕的研究成果。
由于独特的SAR成像机制，在一些扩展的操作场景中，诸如配置变化场景、大俯仰角变化场景等，从SAR图像中提取出稳健的鉴别信息是非常有挑战性的。为了能在这些扩展场景中仍能获得可接受的识别效果，学者们已从数据流形、深度学习等方向出发陆续提出各种SAR自动目标识别算法。
近年来，由于稀疏表征强表征能力，对噪声的强稳健性等优点，已有大量基于稀疏表征的算法在SAR自动目标识别领域被提出。但现有的多数基于稀疏表征的SAR自动目标识别算法中，稀疏模式(字典)是由训练样本直接构成。然而由于噪声、干扰等存在，很明显这种字典构造方式是不能获得最优的字典表征能力。此外由于SAR图像对目标姿态变化非常敏感，因此目标的全局特征，比如，轮廓，背影等全局鉴别信息会在扩展条件下变得不可靠，而目标的局部特征却可以仍然保持。考虑到以上两点，字典学习与局部特征保持对于基于稀疏表征的SAR目标识别显得尤为重要。
发明内容
本发明针对上面的问题，提出了一种基于局部结构保持的类字典学习算法。与传统的基于稀疏模式预设稀疏表征方法不同，本发明可以为每类目标学习一个鉴别能力强的类字典。在字典学习过程中，利用Tikhonov正则化准则对稀疏表征向量施加局部加权，从而可得到更优的稀疏特征。此外，考虑到SAR图像对目标姿态变化非常敏感，在测试阶段，样本可通过在每类类字典上进行重构，并将目标分配给重构误差最小的类字典对应的类标签。
本发明技术方案为一种基于局部结构保持类子字典学习的目标识别方法,该方法包括:
步骤1：给定训练目标样本X＝[X1,X2,…,XC]，Xi表示第i类目标训练样本，
Figure BDA0002161780860000011
xi,j表示第i类样本的第j张视图，Ni是第i类目标的样本数，C是训练样本的类别数；
步骤2：基于给定的训练样本，得到每一类样本的初始化类字典，D＝[D1,D2,…,DC]，其中Di表示第i类样本对应的初始子字典；
步骤3：为了在字典学习过程中保持样本的局部属性，对样本对应的稀疏特征
Figure BDA00021617808600000211
进行局部加权，具体方法为：
Figure BDA0002161780860000021
其中，||·||2表示2范数，λ是一个平衡重构误差和稀疏度的正则化参数，Γ表示Tikhonov正则化矩阵；
步骤4：通过步骤3的模型，求解得到局部结构保持的类字典
Figure BDA0002161780860000022
其中
Figure BDA0002161780860000023
表示求解得到的第i类样本对应的局部结构保持的类字典；
步骤5：考虑到SAR图像对目标姿态变化相当敏感，比如说，同一类目标在不同方位角下采集两个样本之间的差异有可能远远大于不同类目标在相同方位角下两样本之间的差异；为缓解这一问题对识别带来的影响，在测试过程中，在类字典上完成目标重构，来消除干扰，然后将测试样本分类到重构误差最小的类字典的那一类。具体来说，测试样本y利用如下模型得到其在类字典上的表征系数
Figure BDA0002161780860000024
Figure BDA0002161780860000025
其中，
Figure BDA0002161780860000026
表示第i类测试样本的稀疏表征向量
Figure BDA0002161780860000027
的1范数，v表示正则化参数；
步骤6：利用正交匹配追踪算法(OMP)求解步骤5的模型，可得到测试样本y在类字典上的稀疏表征系数
Figure BDA0002161780860000028
步骤7：利用如下的重构方法确定测试样本的类标签：
Figure BDA0002161780860000029
其中，l(x)表示测试样本y的类标签。
进一步的，所述步骤3中Γ采用如下矩阵：
Figure BDA00021617808600000210
其中，rj,k(xi,j,di,k)表示训练样本xi,j和对应第i类字典内第k个原子di,k之间的相似度；其中相似度采用如下公式计算：
Figure BDA0002161780860000031
本发明与现有技术相比，有以下优点
(1)本发明从训练样本中学习稀疏模型，这对于基于稀疏表征框架模型的SAR目标识别来说非常有益；
(2)本发明在字典学习过程中，为了保持数据的局部特征，引入一种正则化方法到稀疏约束项中，局部特征的保持对扩展条件下的SAR目标识别是非常重要的；
(3)本发明为了缓解SAR图像的姿态敏感性对识别结果的影响，引入一种基于类字典重构策略，以消除干扰。
附图说明
图1为实验一中T72的三种不同配置的例子；
图2为实验一中四种方法的混淆矩阵；
图3为实验二中两种俯仰角下各算法识别率。
具体实施方式
步骤一：给定训练样本为坦克或步兵战车的不同类的图片X＝[X1,X2,…，XC]，Xi表示第i类目标；
步骤二：利用给定样本初始化类字典D＝[D1,D2,…,DC]；
步骤三：利用Tikhonov准则对训练数据的稀疏特征
Figure BDA0002161780860000032
施加局部加权，具体操作如下：
Figure BDA0002161780860000033
其中，Γ表示Tikhonov正则化矩阵，可具体表示为：
Figure BDA0002161780860000034
Figure BDA0002161780860000035
步骤四：通过步骤三的模型，求解得到局部结构保持的类子字典
Figure BDA0002161780860000036
步骤五：利用学习到的类字典对测试目标y进行重构，利用如下模型得到其在每类字典上的表征系数
Figure BDA0002161780860000041
Figure BDA0002161780860000042
步骤六：利用正交匹配追踪算法(OMP)求解步骤五的模型，可得到测试样本y在每个类子字典上的稀疏表征系数
Figure BDA0002161780860000043
步骤七：利用如下的重构方法确定测试样本的类标签：
Figure BDA0002161780860000044
其中，l(x)表示测试样本y的类标签。
下面结合实例对本发明进行说明：
一、仿真条件：
硬件：i7CPU 3.6GHz,32G，软件：Matlab 2014b
二、仿真实验过程：
选用MSATR数据库中的实测数据来验证算法的有效性。为了减小冗余背景对识别结果的影响，所有的SAR目标图像被切割为64×64像素，并作归一化处理。然后进行如下仿真测试：
实验一：
第一个实验是SAR目标结构类别识别实验。
实验用数据集如表1所示。从表1可以看出，有三类目标:BMP2、T72和BTR70。其中BMP2和T72分别装载三种不同的配置。图1显示了T72的三种不同配置的例子。表1为实验一的数据集；
表1
Figure BDA0002161780860000045
Figure BDA0002161780860000051
在本实施例中,选取在17°俯仰角下采集的SAR图像进行作为训练集，对在15°俯仰角下采集的SAR图像进行测试。本次实验采用SVM、SRC、LC-KSCD三种算法用于性能对比。每种方法的平均识别率如表2所示，图2为不同算法的识别混淆矩阵。其中，CLPDL表示本发明提出的算法。表2为实验一中四种算法的平均识别率；
表2
算法 SVM SRC LC-KSVD 本发明方法
识别率 64.98％ 94.58％ 95.75％ 98.82％
从表2中可以看出，本发明提出的算法识别率可达到98.82％，明显高于其他的对比算法，。从图2中可以看出，这几种算法对sn9563、sn9566、snc21这三类目标容易产生混淆，尤其是SVM算法，但是本发明的算法对每一类目标的识别率都能达到96％以上，且均高于其他三种算法。
实验二：
第二个实验是在不同俯仰角下进行性能测试。
在本实施例中,选取在17°俯仰角下采集的SAR图像进行作为训练集，选取在30°和45°俯仰角下采集的SAR图像分别作为不同的测试集。本次实验同样采用SVM、SRC、LC-KSCD进行性能对比。实验数据集如表3所示。图3用直方图表示各算法的识别率，图中横轴表示测试图像的俯仰角，纵轴表示识别率。其中CLPDL表示本发明提出的算法。表3为实验二的数据集；
表3
训练样本类型 S1 BRDM2 ZSU234
训练集(17°) 99 298 299
测试集(30°) 88 287(133) 288(118)
测试集(45°) 03 303(120) 303(119)
从图3可以看出，选用30°俯仰角下的SAR图像进行算法测试，四种方法的识别率都达到了90％以上，但是本发明提出的方法最高，可达到97.02％。而当用45°俯仰角下的采集SAR图像进行测试实验时，所有方法的识别率都出现了严重的下降。但从识别结果看出，本发明方法识别率依然优于对比算法，达到了76.03％。

Claims (2)

1.一种基于局部结构保持类子字典学习的目标识别方法,该方法包括:
步骤1：给定训练目标样本X＝[X1,X2,…,XC]，Xi表示第i类目标训练样本，
Figure FDA0003344076610000011
xi,j表示第i类样本的第j张视图，Ni是第i类目标的样本数，C是训练样本的类别数；
步骤2：基于给定的训练样本，得到每一类样本的初始化类字典，D＝[D1,D2,…,DC]，其中Di表示第i类样本对应的初始子字典；
步骤3：为了在字典学习过程中保持样本的局部属性，对样本对应的稀疏特征
Figure FDA0003344076610000012
进行局部加权，具体方法为：
Figure FDA0003344076610000013
其中，||·||2表示2范数，λ是一个平衡重构误差和稀疏度的正则化参数，Γ表示Tikhonov正则化矩阵；
步骤4：通过步骤3的模型，求解得到局部结构保持的类字典
Figure FDA0003344076610000014
其中
Figure FDA0003344076610000015
表示求解得到的第i类样本对应的局部结构保持的类字典；
步骤5：测试样本y利用如下模型得到其在类字典上的表征系数
Figure FDA0003344076610000016
Figure FDA0003344076610000017
其中，
Figure FDA0003344076610000018
表示第i类测试样本的稀疏表征向量
Figure FDA0003344076610000019
的1范数，v表示正则化参数；
步骤6：利用正交匹配追踪算法求解步骤5的模型，可得到测试样本y在类字典上的稀疏表征系数
Figure FDA00033440766100000110
步骤7：利用如下的重构方法确定测试样本的类标签：
Figure FDA00033440766100000111
其中，l(x)表示测试样本y的类标签。
2.如权利要求1所述的一种基于局部结构保持类子字典学习的目标识别方法，其特征在于所述步骤3中Γ采用如下矩阵：
Figure FDA0003344076610000021
其中，rj,k(xi,j,di,k)表示训练样本xi,j和对应第i类字典内第k个原子di,k之间的相似度；其中相似度采用如下公式计算：
Figure FDA0003344076610000022
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