一种极化SAR图像的超像素快速生成方法与流程

本发明涉及图像分割技术领域，更具体地说，涉及一种极化sar(syntheticapertureradar，合成孔径雷达)图像的超像素快速生成方法。

背景技术：

极化sar有四个通道：hh(水平发送水平接收)极化方式、hv(水平发送垂直接收)极化方式、vh(垂直发送水平接收)极化方式、vv(垂直发送垂直接收)极化方式，因此能提供更多的信息。极化sar图像超像素生成是一种通过对sar图像像素进行聚类，得到一系列大小相近的具有特定意义的图像区域的方法。极化sar图像超像素生成本质上是一种图像分割方法，伴随着极化sar图像的兴起，基于超像素的极化sar图像处理也得到越来越多的关注。

现有的超像素生成方法，包括normalized-cut方法(见文献learningaclassificationmodelforsegmentation.ninthieeeint.conf.oncomputervision:2003,pp.10-17.)、quickshift方法(quickshiftandkernelmethodsformodeseeking.europeanconf.oncomputervision:2008；pp.705-718.)和slic(slicsuperpixels.dept.schoolcomput.commun.sci.,epfl,lausanne,switzerland,tech.rep,2012；149300.)方法等，其中slic方法在边缘贴合度和效率上更具有优势。

slic方法包括两个主要步骤：(1)利用局部k-均值算法对图像像素聚类；(2)利用连通分量算法消除孤立的图像小区域。由于极化sar图像受相干斑噪声影响，直接采用slic方法时，生成的超像素边缘贴合度较低。因此，学者们已经提出了一些针对极化sar图像超像素生成的slic改进算法(参见文献superpixelsegmentationforpolarimetricsarimageryusinglocaliterativeclustering.ieeegeosci.remotesens.lett.2015,12,13-17)，用修正wishart距离替代slic方法中的cielab颜色空间的欧氏距离，此方法生成超像素的边缘贴合度较高，但是计算效率太低。因此，研究极化sar图像的超像素快速生成方法具有重要的理论意义和应用价值。

技术实现要素：

本发明提出了一种极化sar图像的超像素快速生成方法。本方法能够有效地克服极化sar图像中相干斑噪声的影响，从而生成边缘贴合度较高的超像素，同时还能够极大地提高计算效率。

本发明的基本思路是：首先，将极化sar图像中所有的像素点都纳入不稳定点集，使得初始不稳定点集包含极化sar图像中所有真实的边缘点；然后每次迭代中，基于提出的数据距离为不稳定点集中的每个不稳定点进行重贴标签，再通过判断准则更新不稳定点集；最后，基于不相似度度量进行后处理，移除生成的孤立小面积超像素。

本发明的技术方案是：一种极化sar图像的超像素快速生成方法，具体包括下述步骤：

第一步：初始化。

将极化sar图像划分为一系列相邻并且不相交的大小均为l×l像素的矩形区域，每个矩形区域赋予一个区域序号，l的取值根据实际需要确定。对极化sar图像的每个像素赋予一个标签，标签值为该像素所在矩形区域的区域序号。

图像区域定义为具有相同标签值的像素点组成的区域，图像区域的序号为该图像区域所含像素点的标签值。由图像区域的定义可知图像区域的初始化值即上述的矩形区域。

对极化sar图像的每个像素赋予一个标签变化标识，标签变化标识取值为0。

对任意图像区域计算以下两个参数：

计算每个图像区域中所有像素点的平均相干矩阵作为其数据中心；计算每个图像区域中所有像素点的平均坐标值作为其几何中心。

设不稳定点集的元素为极化sar图像中的所有像素点，将不稳定点集里的元素称为不稳定点。设不稳定点标签为不稳定点对应像素点的标签值。

设置迭代次数v＝0。

第二步：更新不稳定点标签。

首先，对任意不稳定点进行下述操作：

设不稳定点p的搜索范围sp为：以不稳定点p为中心的大小为2l×2l的窗口。

计算不稳定点p和图像区域rk的综合距离d(p,rk)：

其中：rk∈sp表示图像区域rk位于不稳定点p的搜索范围sp内，即图像区域rk的几何中心在不稳定点p的搜索范围sp内；d1是不稳定点p与图像区域rk之间的空间欧式距离；m是可调的紧致度因子。利用下式计算数据距离d2：

其中，gk表示图像区域rk的数据中心，tp表示不稳定点p的相干矩阵，上标t表示矩阵的转置。

tp＝f(tp)，wk＝f(((gk)^-1)^t)，其中f(t)＝[t11,t21,t31,t12,t22,t32,t13,t23,t33]，τij表示相干矩阵t的第i行第j列的元素，其中i＝1,2,3，j＝1,2,3，t＝tp或((gk)^-1)^t，上标-1表示矩阵的逆。

然后，利用下述规则更新极化sar图像的不稳定点标签：

如果不稳定点p与其搜索范围sp内某一图像区域rb的综合距离小于等于p与其搜索范围sp内其他图像区域的综合距离，则：

如果不稳定点p的标签值不等于图像区域rb的序号，则令不稳定点p对应的像素标签变化标识取值为1，并且将不稳定点p的标签值更新为图像区域rb的序号。

第三步：更新图像区域中心、不稳定点集、迭代次数。

首先，计算每个图像区域的数据中心和几何中心；

其次，利用下述规则重新确定不稳定点集：

如果在不稳定点p对应的像素的4邻域中：

存在某个像素点的标签变化标识取值为1，并且该像素点的标签值与不稳定点p的标签值不同，则在不稳定点集中保留该不稳定点p，否则，从不稳定点集中剔除该不稳定点p。

然后，令迭代次数v加1。

如果不稳定点集为空或者重复迭代次数v达到设定的最大值vmax，则执行第四步，否则，返回第二步。

第四步：基于不相似度度量的后处理。

对极化sar图像中的每个图像区域进行下述操作：

如果图像区域rn中的像素数目小于thn，则利用下式计算图像区域rn与其周边邻域的图像区域rg间的不相似度f(rn,rg)，图像区域rn的周边邻域的图像区域rg是指图像区域rg的边缘像素点与图像区域rn的边缘像素点互为8邻域的图像区域：

其中，rg表示图像区域rn周边邻域的第g个图像区域，m表示图像区域rn周边邻域的图像区域数目，gn表示图像区域rn的数据中心，gg表示图像区域rg的数据中心，上标diag表示矩阵的对角元素构成的向量。

如果图像区域rn与其周边邻域的某个图像区域rc的不相似度f(rn,rc)小于等于图像区域rn与其周边邻域的其他图像区域的不相似度，并且f(rn,rc)＜cth，gth是一个取值范围为[0,1]的预设门限值，则图像区域rn中所有元素所对应的像素点的标签值取值为图像区域rc的序号。

通过上述四步所得到的一个图像区域就是一个超像素。

本发明的有益效果是：本发明在初始化时将所有像素点归类为不稳定点，使得初始不稳定点集包含极化sar图像中所有真实的边缘点，然后通过迭代过程对不稳定点标签进行调整，在调整时采用提出的数据距离计算综合距离，这些步骤均使极化sar图像生成的超像素边缘贴合度高。因为在迭代过程中只对不稳定点的标签进行调整，其他像素点的标签不发生变化，使得同质区域内的超像素形状比较规则，而且使得本发明的计算效率高。在基于不相似度度量的后处理中，只有像素数目小于thn的、并且与周边邻域图像区域的最小不相似度小于gth的图像区域中的像素点的标签进行调整，使得面积小的且不同于其周边邻域图像区域的超像素得到保留。

附图说明

图1为本发明流程图；

图2为图像区域rn与其周边邻域的图像区域r1,r2,r3,r4,r5,r6的示意图；

图3为esar实测极化sar图像；

图4为图3利用本发明生成的超像素；

图5为图4的一个局部放大图；

图6为airsar实测极化sar图像；

图7为图6利用本发明生成的超像素；

图8为图7的一个局部放大图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明提供的极化sar图像超像素快速生成方法进行详细说明。

图2为图像区域rn与其周边邻域的图像区域r1,r2,r3,r4,r5,r6的示意图。如图所示，图像区域rn为灰度最深的像素点组成的不规则区域，包括12个像素点。位于图像区域rn的周边邻域的图像区域r1,r2,r3,r4,r5,r6，分别与图像区域rn具有4、1、3、2、5、5个互为8邻域的边缘像素点。

图3是一幅469×513像素的esar实测极化sar图像，即采用esar机载平台拍摄的极化sar图像，图4为图3利用本发明生成的超像素。该极化sar图像超像素生成过程中的参数设置如下：l＝5，m＝0.6，thn＝l²/4，cth＝0.3，vmax＝20。图5是图4的一个局部放大图，每个图像区域(即超像素)的序号标识在该区域内，从图中可以看出，同质区域内序号为10、11、12、13、14、15、16、21、22、25、26、27、28、32、39、45、46、47、48、49、50、51、57、59、64、65、66的超像素形状比较规则，序号为17和24两个小面积且不同于周边邻域图像区域的超像素得到了保留，序号为1、2、3、4、5、6、7、8、9、18、19、20、23、29、30、31、33、34、35、36、37、38、40、41、42、43、44、52、53、54、55、56、58、60、61、62、63的超像素的边缘与极化sar图像的真实边缘贴合度高。这说明本发明生成的超像素边缘贴合度高，同质区域的超像素形状比较规则，保留了面积小的且不同于其周边邻域图像区域的超像素。

图6是一幅750×1024像素的airsar实测极化sar图像，即采用airsar机载平台拍摄的极化sar图像，图7为图6利用本发明生成的超像素。该极化sar图像超像素生成过程中的参数设置如下：l＝12,m＝0.4，thn＝l²/4，cth＝0.3，vmax＝20。图8是图7的一个局部放大图，每个图像区域(即超像素)的序号标识在该区域内，从图中可以看出，同质区域内序号为5、6、7、8、9、11、12的超像素形状比较规则，序号为1、2、3、4、10的超像素的边缘与极化sar图像的真实边缘贴合度高。这说明本发明生成的超像素边缘贴合度高，同质区域的超像素形状比较规则。

上述两个在实测极化sar图像上的实验验证了本发明的有效性。