基于多尺度深度方向波网络的极化SAR图像分类方法与流程

本发明属于图像处理
技术领域：
，更进一步涉及极化合成孔径雷达图像分类
技术领域：
中的一种基于多尺度深度方向波网络的极化合成孔径雷达SAR(SyntheticApertureRadar)图像分类方法。本发明可用于对极化SAR图像的地物进行分类，能有效地提高极化SAR图像分类的精度。
背景技术：
：合成孔径雷达是一种高分辨成像雷达。由于微波具有穿透特性，不受光线强度的影响，因此合成孔径雷达具有全天时、全天候的工作能力。随着技术的发展，合成孔径雷达逐渐向高分辨、多极化、多通道的方向发展。相比于传统的单极化SAR，多极化SAR能够提供更加丰富的目标信息，有利于确定和理解散射机制，提高目标检测和分类识别的能力。中山大学在其申请的专利“一种基于目标散射鉴别的POLSAR图像无监督分类方法”(专利申请号：201210222987.2，公开号：CN102799896A)中提出了一种基于目标散射鉴别的POLSAR图像无监督分类的方法。该方法首先计算POLSAR图像极化散射熵，以及表面散射、偶次散射和体散射的相似性参数，并利用这些参数将POLSAR图像初始划分类别；然后选取以表面散射为主的地物的最小天线接收功率特征极化作为天线极化状态，计算每个像素的天线接收功率；最后计算每一类的聚类中心并根据极化散射差异度量将所有像素重新分类并更新聚类中心，重复这一过程直到聚类中心不再发生变化。该方法属于无监督的分类方法，具有能够准确地描述地物散射，并且能够很好对应实际散射情况，减少类别调整的运算时间等优点，但是，该方法仍然存在的不足之处是，由于该方法属于无监督分类，只能依靠散射信息对地物进行分类，使得分类准确率偏低。西安电子科技大学在其申请的专利“基于去噪自编码的极化SAR图像的分类方法”(专利申请号：201510108639.6，公开号：CN104751172A)中提出了一种基于去噪自编码的极化SAR图像的分类方法。该方法首先输入一幅待分类的极化SAR图像，提取该极化SAR图像的原始特征以及其邻域特征，然后对原始特征及邻域特征取对数处理，使其噪声满足高斯分布，其次确定去噪自动编码网络的层数，各层节点以及数据噪声并训练去噪自动编码网络，然后利用训练好的去噪自动编码网络对待分类的极化SAR图像进行分类。该方法采用了去噪自动编码网络，简化特征提取的过程，提高了特征的泛化能力和对图像的分类精度，但是，该方法仍然存在的不足之处是，由于该方法提取了极化SAR图像的邻域特征，无法保留极化SAR图像的全局特征。技术实现要素：本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出了一种基于多尺度深度方向波网络的极化SAR图像分类方法。本发明能提高极化SAR图像的分类精度，同时能具有很好地保留极化SAR图像的全局特征的优点。实现本发明的具体步骤如下：(1)输入一幅待分类的极化SAR图像的相干矩阵；(2)提取泡利Pauli分解特征值：(2a)采用泡利Pauli分解公式，从待分类的极化SAR图像的每个像素中提取泡利Pauli分解的a，b，c三个特征值；(2b)将从待分类的极化SAR图像的每个像素中提取泡利Pauli分解的a，b，c三个特征值分别归一到[0,255]之间；(3)构建训练样本的特征矩阵：(3a)从待分类的极化SAR图像的每类物体中随机选取20000个像素点作为训练样本；(3b)以训练样本中的每个像素点为中心，选取该中心周围的21×21大小的正方形邻域中的所有像素点，将该正方形区域中的每个像素点提取的泡利Pauli分解的a，b，c三个特征值，组成训练样本中的每个像素点的的21×21×3大小的特征矩阵；(4)初始化多尺度深度方向波网络：(4a)按照下式，随机产生n×n大小的矩阵作为初始滤波器组：x=(rand(n,n)-0.5)*2*sqrt(6f)]]>其中，x表示初始滤波器组，rand表示随机产生矩阵的操作，n表示滤波器的不同尺度，取3、4、6，*表示相乘操作，sqrt表示开方操作，f表示滤波器组参数，l表示多尺度深度方向波网络的层数。(4b)按照下式，将初始滤波器组变换成高斯滤波器组：y=-xe-x22]]>其中，y表示高斯滤波器组，x表示初始滤波器组，e表示以e为自然底数的指数操作。(4c)按照下式，将高斯滤波器组逆时针旋转不同的角度，得到方向波滤波器组：z=rot0(y),i%3=1rot90(y),i%3=2rot180(y),i%3=0]]>其中，z表示方向波滤波器组，rot0表示逆时针旋转0度，rot90表示逆时针旋转90度，rot180表示逆时针旋转180度，％表示取余操作，i表示高斯滤波器组的序号，i＝1,2,3,...,M，M表示高斯滤波器组的总数。(4d)将方向波滤波器组输入到多尺度深度方向波网络中去，得到初始化的多尺度深度方向波网络；(5)训练多尺度深度方向波网络：(5a)将训练样本中的每个像素点的21×21×3大小的特征矩阵输入到初始化的多尺度深度方向波网络中；(5b)训练初始化的多尺度深度方向波网络，得到训练好的多尺度深度方向波网络；(6)构建测试样本的特征矩阵：(6a)从待分类的极化SAR图像的每类物体中选取所有像素点作为测试样本；(6b)以测试样本中的每个像素点为中心，选取该中心周围的21×21大小的正方形区域中的所有像素点，将该正方形区域中的每个像素点提取的泡利Pauli分解的a，b，c三个特征值，组成测试样本中的每个像素点的的21×21×3大小的特征矩阵；(7)得到测试样本中每个像素点的类标：将测试样本中的每个像素点的的21×21×3大小的特征矩阵输入到训练好的多尺度深度方向波网络中，得到测试样本中每个像素点的类标；(8)计算极化SAR图像的分类精度：将到测试样本中每个像素点的类标与真实物体类标进行对比，将类标一致的像素点个数与测试样本中像素点个数的比值作为极化SAR图像的分类精度；(9)上色：(9a)将分类后的极化SAR图像像素点的类标排列成与待分类的极化SAR图像大小相等的标签矩阵，将该标签矩阵表示为一幅图像，得到分类后的极化SAR图像；(9b)在分类后的极化SAR图像上，将红色、绿色、蓝色三个颜色作为三基色，按照三基色上色原理进行上色，得到上色后的极化SAR图像；(10)输出上色后的极化SAR图像。本发明与现有技术相比较，具有以下优点：第一，由于本发明采用了多尺度深度方向波网络，对极化SAR图像进行分类，克服了现有技术中只能依靠散射信息对地物进行分类，使得分类准确率偏低的问题，使得本发明具有提取极化SAR图像的深层特征，提高分类精度的优点。第二，由于本发明将方向波滤波器组输入到多尺度深度方向波网络中去，对极化SAR图像进行分类，克服了现有技术中直接利用了极化SAR图像的邻域特征，无法保留极化SAR图像的全局特征的问题，使得本发明具有很好地保留极化SAR图像的全局特征的优点。附图说明图1是本发明的流程图；图2是本发明的仿真图。具体实施方式下面结合附图对本发明做进一步的描述。参照图1，本发明实现的步骤如下：步骤1，输入一幅待分类的极化SAR图像的相干矩阵。步骤2，提取泡利Pauli分解特征值。采用泡利Pauli分解公式，从待分类的极化SAR图像的每个像素中提取泡利Pauli分解的a，b，c三个特征值。泡利Pauli分解公式如下：a=T(1,1)2]]>b=T(2,2)2]]>c=T(3,3)2]]>其中，a表示待分类的极化SAR图像中的每个像素点的奇次散射的散射能量，b表示待分类的极化SAR图像中的每个像素点的偶次散射的散射能量，c表示待分类的极化SAR图像中的每个像素点的度角偶次散射的散射能量，T(1,1)表示待分类的极化SAR图像的相干矩阵第一行第一列的元素，T(2,2)表示待分类的极化SAR图像的相干矩阵第二行第二列的元素，T(3,3)表示待分类的极化SAR图像的相干矩阵第三行第三列的元素。将从待分类的极化SAR图像的每个像素中提取泡利Pauli分解的a，b，c三个特征值分别归一到[0,255]之间。步骤3，构建训练样本的特征矩阵。从待分类的极化SAR图像的每类物体中随机选取20000个像素点作为训练样本。以训练样本中的每个像素点为中心，选取该中心周围的21×21大小的正方形区域中的所有像素点，将该正方形区域中的每个像素点提取的泡利Pauli分解的a，b，c三个特征值，组成训练样本中的每个像素点的的21×21×3大小的特征矩阵。步骤4，初始化多尺度深度方向波网络。按照下式，随机产生n×n大小的矩阵作为初始滤波器组：x=(rand(n,n)-0.5)*2*sqrt(6f)]]>其中，x表示初始滤波器组，rand表示随机产生矩阵的操作，n表示滤波器的不同尺度，取3、4、6，*表示相乘操作，sqrt表示开方操作，f表示滤波器组参数，l表示多尺度深度方向波网络的层数。按照下式，将初始滤波器组变换成高斯滤波器组：y=-xe-x22]]>其中，y表示高斯滤波器组，x表示初始滤波器组，e表示以e为自然底数的指数操作。按照下式，将高斯滤波器组逆时针旋转不同的角度，得到方向波滤波器组：z=rot0(y),i%3=1rot90(y),i%3=2rot180(y),i%3=0]]>其中，z表示方向波滤波器组，rot0表示逆时针旋转0度，rot90表示逆时针旋转90度，rot180表示逆时针旋转180度，％表示取余操作，i表示高斯滤波器组的序号，i＝1,2,3,...,M，M表示高斯滤波器组的总数。将方向波滤波器组输入到多尺度深度方向波网络中去，得到初始化的多尺度深度方向波网络。多尺度深度方向波网络由7层组成，第1层为输入层，第2层和第4层为方向波滤波器组组成的卷积层，第3层和第5层为下采样层，第6层为全连接层，第7层为线性回归分类器softmax。步骤5，训练多尺度深度方向波网络。将训练样本中的每个像素点的21×21×3大小的特征矩阵输入到初始化的多尺度深度方向波网络中。训练初始化的多尺度深度方向波网络，得到训练好的多尺度深度方向波网络。训练初始化的多尺度深度方向波网络的具体步骤如下：第一步，将训练样本的每个像素点的特征矩阵作为多尺度深度方向波网络的输入层的输入，经过前向传播，得到多尺度深度方向波网络的输出层的输出类标。第二步，将多尺度深度方向波网络的输出层的输出类标和极化SAR图像中的物体类标的均方误差作为训练误差。第三步，采用反向传播算法，最小化训练误差，得到训练好的多尺度深度方向波网络。步骤6，构建测试样本的特征矩阵。从待分类的极化SAR图像的每类物体中选取所有像素点作为测试样本。以测试样本中的每个像素点为中心，选取该中心周围的21×21大小的正方形区域中的所有像素点，将该正方形区域中的每个像素点提取的泡利Pauli分解的a，b，c三个特征值，组成测试样本中的每个像素点的的21×21×3大小的特征矩阵。步骤7，得到测试样本中每个像素点的类标。将将测试样本中的每个像素点的的21×21×3大小的特征矩阵输入到训练好的多尺度深度方向波网络中，得到测试样本中每个像素点的类标。步骤8，计算极化SAR图像的分类精度。将到测试样本中每个像素点的类标与真实物体类标进行对比，将类标一致的像素点个数与测试样本中像素点个数的比值作为极化SAR图像的分类精度。步骤9，上色。将分类后的极化SAR图像像素点的类标排列成与待分类的极化SAR图像大小相等的标签矩阵，将该标签矩阵表示为一幅图像，得到分类后的极化SAR图像。在分类后的极化SAR图像上，将红色、绿色、蓝色三个颜色作为三基色，按照三基色上色原理进行上色，得到上色后的极化SAR图像。步骤10，输出上色后的极化SAR图像。下面结合仿真图对本发明效果做进一步的说明：1、仿真实验条件：本发明的仿真实验是在主频2.8GHz的Six-CoreAMDOpteron(tm)Processor2439SE、内存32GB的硬件环境和MATLABR2012b的软件环境中进行编程实现。2、仿真结果分析：图2是本发明的仿真图，其中，图2(a)是本发明仿真实验中使用的极化SAR图像，该图像是美国宇航局喷气推进实验室(NASA/JPL)的AIRSAR系统获取的旧金山SanFrancisco地区的数据，其位于L波段，是一个四视的全极化数据，大小为1800*1380。该区域包含5类地物：高密度城区(High-DensityUrban)、低密度城区(Low-DensityUrban)、水域(Water)、植被(Vegetation)和开发区(Developed)。图2(b)是采用现有技术的支持向量机SVM分类方法的仿真结果图；图2(c)是采用现有技术的稀疏SVM分类方法的结果图；图2(d)是采用现有技术的深度SVM分类方法的结果图；图2(e)是采用现有技术的自编码器分类方法的结果图；图2(f)是采用现有技术的卷积神经网络CNN分类方法的结果图；图2(g)是本发明的仿真结果图。本发明的仿真实验将待分类的极化合成孔径雷达图像分成5类。分别将图2(b)、图2(c)、图2(d)、图2(e)、图2(f)和图2(g)对比，可以看出，采用本发明的方法，相比于采用现有技术的支持向量机SVM分类方法、采用现有技术的稀疏SVM分类方法、采用现有技术的深度SVM分类方法、采用现有技术的自编码器分类方法和采用现有技术的卷积神经网络CNN分类方法，区域内错分杂点较少，提高了分类精度。采用现有技术的支持向量机SVM分类方法、采用现有技术的稀疏SVM分类方法、采用现有技术的深度SVM分类方法、采用现有技术的自编码器分类方法和采用现有技术的卷积神经网络CNN分类方法和本发明方法对分类正精度进行统计，结果见表1。从表1中可以看出，用本发明方法相比于其他五种方法，不仅在平均精度上有较大的提高，在每类精度上也有大幅度提高，这主要是因为本发明具有很好地保留极化SAR图像的方向信息的优点，从而提高了图像分类的计算效率。表1.六种方法在仿真中得到的分类精度地物类别SVM稀疏SVM深度SVM自编码器CNN本发明高密度城区99.78％99.54％99.42％99.13％99.67％100％低密度城区84.11％79.57％84.78％86.32％90.11％96.21％水域68.44％70.99％68.98％79.01％90.34％95.56％植被67.23％78.46％68.05％61.92％90.65％93.24％开发区71.48％76.88％69.05％68.22％95.29％95.81％平均精度85.25％87.04％85.29％85.74％95.02％97.46％当前第1页1 2 3