一种极化合成孔径雷达图像的处理方法及装置制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种PolSAR图像的处理方法及装置，所述PolSAR图像的处理方法包括：对原始PolSAR图像进行分解以及颜色空间转换，而得到S通道图像、H通道图像以及I通道图像；对所述S通道图像进行滤波以及K均值聚类，以从所述S通道图像中提取第一区域；基于所述第一区域，对所述H通道图像进行滤波以及K均值聚类，以从所述H通道图像中提取第二区域；基于所述第二区域，对所述I通道图像进行滤波以及K均值聚类，并对K均值聚类后的I通道图像进行形态学滤波；根据区域属性参数从形态学滤波后的所述I通道图像中确定出第三区域。
【专利说明】一种极化合成孔径雷达图像的处理方法及装置
【技术领域】
[0001]本发明涉及合成孔径雷达(SAR, Synthetic Aperture Radar)中的图像处理技术，尤其涉及一种极化合成孔径雷达(PolSAR, (Polarimetric Synthetic Aperture Radar)图像的处理方法及装置。
【背景技术】
[0002]山体滑坡是重大自然灾害之一，山体滑坡可造成自然环境的变化，同时造成房屋建筑、车辆和其他设施的毁坏，此外，一些山体滑坡会在河流上形成大坝，造成河流堵塞，如堰塞湖等，进而形成严重的次生灾害。为此，快速地检测出山体滑坡并得出其分布信息，对于灾区援救及消除次生灾害具有非常重要的意义。
[0003]由于SAR具有全天时、全天候和远距离观测的优点，因此，SAR已经广泛地应用于灾害监测。同时，由于PolSAR通过极化目标分解和分类，能够进一步提升雷达对地面的检测和识别能力，因此，PolSAR广泛应用于灾害信息的提取和分类。PolSAR系统常通过极化分解分析目标区域的极化特性，进而区分目标区域。传统的利用PolSAR图像提取山体滑坡信息主要利用目标区域的后向散射特性、极化目标分解信息和目标结构信息，然而，由于山体滑坡多发生在崇山峻岭的山区，在这种环境下的PolSAR图像会出现大量的阴影和叠掩，加上地物种类的多样性，导致传统提取山体滑坡信息的方法效果变差甚至完全失效。
[0004]综上所述，如何从PolSAR图像中精确提取出山体滑坡区域是一个亟待解决的问题。
【发明内容】
[0005]有鉴于此，本发明实施例的主要目的在于提供一种PolSAR图像的处理方法及装置，能够从PolSAR图像中精确提取出山体滑坡区域。
[0006]为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的:
[0007]一种PolSAR图像的处理方法，所述方法包括:
[0008]对原始PolSAR图像进行分解以及颜色空间转换，而得到S通道图像、H通道图像以及I通道图像；
[0009]对所述S通道图像进行滤波以及K均值聚类，以从所述S通道图像中提取第一区域；
[0010]基于所述第一区域，对所述H通道图像进行滤波以及K均值聚类，以从所述H通道图像中提取第二区域；
[0011 ] 基于所述第二区域，对所述I通道图像进行滤波以及K均值聚类，并对K均值聚类后的I通道图像进行形态学滤波；
[0012]根据区域属性参数从形态学滤波后的所述I通道图像中确定出第三区域。
[0013]优选地，所述对原始PolSAR图像进行分解以及颜色空间转换，包括:
[0014]采用泡利(Pauli )基矩阵对所述原始PolSAR图像进行分解；[0015]将分解后的所述原始PolSAR图像从红绿蓝(RGB，Red Green Blue)颜色空间转换到色调饱和度强度(HSI, Hue Saturation Intensity)颜色空间。
[0016]优选地，所述对所述S通道图像进行滤波以及K均值聚类，以从所述S通道图像中提取第一区域，包括:
[0017]对所述HSI颜色空间中的所述S通道图像进行增强Lee滤波以及K均值聚类，以从所述S通道图像中提取第一区域；所述第一区域用于表征阴影区域以及叠掩区域。
[0018]优选地，所述基于所述第一区域，对所述H通道图像进行滤波以及K均值聚类，以从所述H通道图像中提取第二区域，包括:
[0019]将所述HSI颜色空间中的所述H通道图像中的所述第一区域的颜色信息置零；
[0020]对置零后的所述H通道图像进行增强Lee滤波以及K均值聚类，以从所述H通道图像中提取第二区域；所述第二区域用于表征潜在山体滑坡区域。
[0021]优选地，所述基于所述第二区域，对所述I通道图像进行滤波以及K均值聚类，并对K均值聚类后的I通道图像进行形态学滤波；根据区域属性参数从形态学滤波后的所述I通道图像中确定出第三区域，包括:
[0022]从所述HSI颜色空间中的所述I通道图像中分割出所述第二区域；
[0023]对所述第二区域的所述I通道图像进行增强Lee滤波以及K均值聚类；
[0024]对K均值聚类后的所述I通道图像进行形态学滤波；
[0025]根据区域属性参数从形态学滤波后的所述I通道图像中确定出第三区域；所述第三区域用于表征精确山体滑坡区域。
[0026]一种PolSAR图像的处理装置，所述装置包括:预处理单元、第一提取单元、第二提取单元、第三提取单元；其中，
[0027]所述预处理单元，用于对原始PolSAR图像进行分解以及颜色空间转换，而得到S通道图像、H通道图像以及I通道图像；
[0028]所述第一提取单元，用于对所述S通道图像进行滤波以及K均值聚类，以从所述S通道图像中提取第一区域；
[0029]所述第二提取单元，用于基于所述第一区域，对所述H通道图像进行滤波以及K均值聚类，以从所述H通道图像中提取第二区域；
[0030]所述第三提取单元，用于基于所述第二区域，对所述I通道图像进行滤波以及K均值聚类，并对K均值聚类后的I通道图像进行形态学滤波；根据区域属性参数从形态学滤波后的所述I通道图像中确定出第三区域。
[0031]优选地，所述预处理单元包括:分解子单元、颜色空间转换子单元；其中，
[0032]所述分解子单元，用于采用Pauli基矩阵对所述原始PolSAR图像进行分解；
[0033]所述颜色空间转换子单元，用于将分解后的所述原始PolSAR图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间。
[0034]优选地，所述第一提取单元包括:第一滤波子单元、第一聚类子单元；其中，
[0035]所述第一滤波子单元，用于对所述HSI颜色空间中的所述S通道图像进行增强Lee滤波；
[0036]所述第一聚类子单元，用于对滤波后的所述S通道图像进行K均值聚类，以从所述S通道图像中提取第一区域；所述第一区域用于表征阴影区域以及叠掩区域。[0037]优选地，所述第二提取单元包括:设置子单元、第二滤波子单元、第二聚类子单元；其中，
[0038]所述设置子单元，用于将所述HSI颜色空间中的所述H通道图像中的所述第一区域的颜色信息置零；
[0039]所述第二滤波子单元，用于对置零后的所述H通道图像进行增强Lee滤波；
[0040]所述第二聚类子单元，用于对滤波后的所述H通道图像进行K均值聚类，以从所述H通道图像中提取第二区域；所述第二区域用于表征潜在山体滑坡区域。
[0041]优选地，所述第三提取单元包括:分割子单元、第三滤波子单元、第三聚类子单元、第四滤波子单元、确定子单元；其中，
[0042]所述分割子单元，用于从所述HSI颜色空间中的所述I通道图像中分割出所述第二区域；
[0043]所述第三滤波子单元，用于对所述第二区域的所述I通道图像进行增强Lee滤波；
[0044]所述第三聚类子单元，用于对所述第三滤波子单元滤波后的所述I通道图像进行K均值聚类；
[0045]所述第四滤波子单元，用于对K均值聚类后的所述I通道图像进行形态学滤波；
[0046]所述确定子单元，用于根据区域属性参数从形态学滤波后的所述I通道图像中确定出第三区域；所述第三区域用于表征精确山体滑坡区域。
[0047]本发明实施例的技术方案中，通过对原始PolSAR图像进行分解以及颜色空间转换，而得到S通道图像、H通道图像以及I通道图像；对所述S通道图像进行滤波以及K均值聚类，以从所述S通道图像中提取第一区域；基于所述第一区域，对所述H通道图像进行滤波以及K均值聚类，以从所述H通道图像中提取第二区域；基于所述第二区域，对所述I通道图像进行滤波以及K均值聚类，并对K均值聚类后的I通道图像进行形态学滤波；根据区域属性参数从形态学滤波后的所述I通道图像中确定出第三区域。如此，充分利用了原始PolSAR图像的颜色信息，进而快速检测并精确提取出山体滑坡区域，也即所述第三区域。
【专利附图】
【附图说明】
[0048]图1为本发明实施例的PolSAR图像的处理方法流程示意图；
[0049]图2为本发明实施例的Pauli基矩阵对原始PolSAR图像进行分解的结果示意图；
[0050]图3为本发明实施例的PolSAR图像在HSI颜色空间的三个通道图像的示意图；
[0051]图4为本发明实施例的PolSAR图像在HSI颜色空间的山体滑坡区域示意图；
[0052]图5为本发明实施例的PolSAR图像的处理装置的结构组成示意图。
【具体实施方式】
[0053]为了能够更加详尽地了解本发明的特点与技术内容，下面结合附图对本发明的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本发明。
[0054]图1为本发明实施例的PolSAR图像的处理方法流程示意图，本示例中的PolSAR图像的处理方法应用于PolSAR图像的处理装置中；如图1所示，所述PolSAR图像的处理方法包括以下步骤:[0055]步骤101:对原始PolSAR图像进行分解以及颜色空间转换，而得到S通道图像、H通道图像以及I通道图像。
[0056]优选地，所述对原始PolSAR图像进行分解以及颜色空间转换，包括:
[0057]采用Pauli基矩阵对所述原始PolSAR图像进行分解；
[0058]将分解后的所述原始PolSAR图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间。
[0059]具体地，采用Pauli基矩阵对所述原始PolSAR图像进行分解的主要原理是将表征目标特征的矩阵表示为几个独立项之和，并将每一独立项与相关的散射机理联系起来，从而实现散射数据的分解。本实施例采用经典的Pauli基矩阵对原始PolSAR图像进行分解，具体地，将原始PolSAR图像中的每个像素对应的散射矩阵展开成四个Pauli基矩阵加权和的形式，如公式(I):
【权利要求】
1.一种极化合成孔径雷达PolSAR图像的处理方法，其特征在于，所述方法包括: 对原始PolSAR图像进行分解以及颜色空间转换，而得到S通道图像、H通道图像以及I通道图像； 对所述S通道图像进行滤波以及K均值聚类，以从所述S通道图像中提取第一区域；基于所述第一区域，对所述H通道图像进行滤波以及K均值聚类，以从所述H通道图像中提取第二区域；
基于所述第二区域，对所述I通道图像进行滤波以及K均值聚类，并对K均值聚类后的I通道图像进行形态学滤波； 根据区域属性参数从形态学滤波后的所述I通道图像中确定出第三区域。
2.根据权利要求1所述的PolSAR图像的处理方法，其特征在于，所述对原始PolSAR图像进行分解以及颜色空间转换，包括: 采用泡利Pauli基矩阵对所述原始PolSAR图像进行分解； 将分解后的所述原始PolSAR图像从红绿蓝RGB颜色空间转换到色调饱和度强度HSI颜色空间。
3.根据权利要求2所述的PolSAR图像的处理方法，其特征在于，所述对所述S通道图像进行滤波以及K均值聚类，以从所述S通道图像中提取第一区域，包括: 对所述HSI颜色空间中的所述S通道图像进行增强Lee滤波以及K均值聚类，以从所述S通道图像中提取第一区域；所述第一区域用于表征阴影区域以及叠掩区域。
4.根据权利要求2所述的PolSAR图像的处理方法，其特征在于，所述基于所述第一区域，对所述H通道图像进行滤波以及K均值聚类，以从所述H通道图像中提取第二区域，包括: 将所述HSI颜色空间中的所述H通道图像中的所述第一区域的颜色信息置零； 对置零后的所述H通道图像进行增强Lee滤波以及K均值聚类，以从所述H通道图像中提取第二区域；所述第二区域用于表征潜在山体滑坡区域。
5.根据权利要求2至4任一项所述的PolSAR图像的处理方法，其特征在于，所述基于所述第二区域，对所述I通道图像进行滤波以及K均值聚类，并对K均值聚类后的I通道图像进行形态学滤波；根据区域属性参数从形态学滤波后的所述I通道图像中确定出第三区域，包括: 从所述HSI颜色空间中的所述I通道图像中分割出所述第二区域； 对所述第二区域的所述I通道图像进行增强Lee滤波以及K均值聚类； 对K均值聚类后的所述I通道图像进行形态学滤波； 根据区域属性参数从形态学滤波后的所述I通道图像中确定出第三区域；所述第三区域用于表征精确山体滑坡区域。
6.一种PolSAR图像的处理装置，其特征在于，所述装置包括:预处理单元、第一提取单元、第二提取单元、第三提取单元；其中， 所述预处理单元，用于对原始PolSAR图像进行分解以及颜色空间转换，而得到S通道图像、H通道图像以及I通道图像； 所述第一提取单元，用于对所述S通道图像进行滤波以及K均值聚类，以从所述S通道图像中提取第一区域；所述第二提取单元，用于基于所述第一区域，对所述H通道图像进行滤波以及K均值聚类，以从所述H通道图像中提取第二区域； 所述第三提取单元，用于基于所述第二区域，对所述I通道图像进行滤波以及K均值聚类，并对K均值聚类后的I通道图像进行形态学滤波；根据区域属性参数从形态学滤波后的所述I通道图像中确定出第三区域。
7.根据权利要求6所述的PolSAR图像的处理装置，其特征在于，所述预处理单元包括:分解子单元、颜色空间转换子单元；其中， 所述分解子单元，用于采用Pauli基矩阵对所述原始PolSAR图像进行分解； 所述颜色空间转换子单元，用于将分解后的所述原始PolSAR图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间。
8.根据权利要求7所述的PolSAR图像的处理装置，其特征在于，所述第一提取单元包括:第一滤波子单元、第一聚类子单元；其中， 所述第一滤波子单元，用于对所述HSI颜色空间中的所述S通道图像进行增强Lee滤波； 所述第一聚类子单元，用于对滤波后的所述S通道图像进行K均值聚类，以从所述S通道图像中提取第一区域；所述第一区域用于表征阴影区域以及叠掩区域。
9.根据权利要求7所 述的PolSAR图像的处理装置，其特征在于，所述第二提取单元包括:设置子单元、第二滤波子单元、第二聚类子单元；其中， 所述设置子单元，用于将所述HSI颜色空间中的所述H通道图像中的所述第一区域的颜色信息置零； 所述第二滤波子单元，用于对置零后的所述H通道图像进行增强Lee滤波； 所述第二聚类子单元，用于对滤波后的所述H通道图像进行K均值聚类，以从所述H通道图像中提取第二区域；所述第二区域用于表征潜在山体滑坡区域。
10.根据权利要求7至9任一项所述的PolSAR图像的处理装置，其特征在于，所述第三提取单元包括:分割子单元、第三滤波子单元、第三聚类子单元、第四滤波子单元、确定子单元；其中， 所述分割子单元，用于从所述HSI颜色空间中的所述I通道图像中分割出所述第二区域； 所述第三滤波子单元，用于对所述第二区域的所述I通道图像进行增强Lee滤波；所述第三聚类子单元，用于对所述第三滤波子单元滤波后的所述I通道图像进行K均值聚类； 所述第四滤波子单元，用于对K均值聚类后的所述I通道图像进行形态学滤波； 所述确定子单元，用于根据区域属性参数从形态学滤波后的所述I通道图像中确定出第三区域；所述第三区域用于表征精确山体滑坡区域。
【文档编号】G06K9/46GK103761752SQ201410014570
【公开日】2014年4月30日 申请日期:2014年1月13日 优先权日:2014年1月13日
【发明者】李宁, 王宇, 邓云凯, 刘亚波, 龚小冬 申请人:中国科学院电子学研究所