增強目標特徵的sar圖像合成方法
2023-04-29 17:59:36
增強目標特徵的sar圖像合成方法
【專利摘要】本發明提出的增強目標特徵的SAR圖像合成方法，旨在提供一種有效的利用SAR圖像和光學圖像進行合成，從而增強目標特徵的方法。本發明通過下述技術方案予以實現：首先獲取從同一場景拍攝到的光學圖像和SAR圖像，經計算機中的色彩轉換模塊對光學圖像進行色彩預處理；利用恆虛警檢測SAR圖像中的高亮點，對亮點進行區域合併後利用目標先驗信息及特徵完成檢測後處理，剔除虛警，將SAR圖像分成目標區域和背景區域；光學圖像目標特徵提取模塊利用SAR圖像目標位置信息，提取光學圖像目標區域及目標特徵；最後通過圖像合成模塊將SAR圖像與光學圖像進行三通道彩色圖像合成，將提取到的光學圖像目標邊緣疊加到合成圖像中生成最終合成圖像。
【專利說明】增強目標特徵的SAR圖像合成方法
【技術領域】
[0001]本發明是關於圖像處理領域的目標圖像合成技術，特別是涉及目標特徵增強的SAR圖像合成方法。
【背景技術】
[0002]近幾年來合成孔徑雷達(SAR)成像技術的成熟使其成為對地觀測的一種重要手段。SAR具有全天候、全天時成像的特點，且能發現隱藏在樹叢、草堆、地表下的目標。與光學、紅外圖像相比，SAR成像質量受氣候與晝夜因素的影響較小，但是它也有圖像解析度低等缺點，且圖像不易人眼判讀。
[0003]圖像合成技術將多個傳感器探測到的圖像通過特定方式合成，從而提供更加清晰的圖像細節信息。光學圖像成像解析度較高，可獲得較為豐富的顏色、形狀和紋理信息。因此，在SAR圖像中自動提取目標區域，將SAR圖像、光學圖像與目標圖像合成，充分利用光學圖像中獲取的目標特徵信息，可以有效的提高合成圖像中目標對比度，減小對目標解譯、識別的誤差和不確定性。
[0004]在多傳感器圖像合成方面，近年來國外使用紅外與可見光流式數據進行變比例合成，取得了較好的效果，且已經得到實際應用。不足是沒有對目標信息進行單獨處理。而SAR圖像由於成像機理與紅外圖像有很大不同，不能以流式數據與光學圖像進行合成，且SAR圖像中目標特性與紅外目標特性也有很大差異。因此，國外的方法並不適用。
[0005]目前，國內在SAR圖像合成方面的研究較少，但在SAR與光學圖像融合方面開展了一些研究，主要包括:
[0006](I)主成分變換(PCA)，多光譜圖像進行PCA變換，提取第一主成分後，再將全色波段圖像拉伸到第一主成分的方差和均值；用拉伸後的全色波段圖像代替第一主成分，進行逆PCA變換，得到融合後圖像。基於PCA變換的圖像融合在保持圖像的清晰度方面有優勢。
[0007](2) IHS變換融合，把光學圖像的3個波段合成的RGB假彩色圖像變換到IHS色度空間，然後用SAR圖像代替其中的I值，再變換到RGB顏色空間，形成融合後影像。
[0008](3)Brovey融合，將參與RGB組合的每個波段與該組合波段總和做比值計算進行正規化，以保持低解析度影像的光譜解析度，然後將比值結果乘以高解析度波段的亮度以獲取高頻空間信息，優點是銳化影像的同時能夠保持原多光譜影像的信息內容，具有很高的光譜信息保真度。缺點是對中高光譜的低空間解析度RGB組合選擇比較麻煩。
[0009](4)高通濾波融合，採用高通濾波來抑制高解析度影像中的低頻光譜信息和增強高頻空間信息，處理後的高解析度影像和低解析度影像相加可以達到提高低解析度影像的空間解析度。
[0010](5)小波變換融合，對參與融合的遙感圖像數據進行小波正變換，將圖像分解為高頻信息和低頻信息。分別抽取來自高空間解析度影像分解後的高頻信息和低空間解析度的低頻信息進行小波逆變換，生成融合圖像。
[0011]上述方法主要針對圖像像素進行，不具備明顯的目標指示特性，沒有充分發揮SAR圖像目標探測能力的優勢。
【發明內容】
[0012]本發明目的在於提供一種增強目標特徵的SAR圖像合成方法，實現SAR圖像和光學圖像的合成並增強目標特徵。
[0013]為達到上述的目的，一種增強目標特徵的SAR圖像合成方法，步驟如下:
[0014]首先將從外景獲得的經過配準的合成孔徑雷達SAR圖像和光學數字圖像讀入計算機內存圖像合成程序軟體，經計算機中的色彩轉換模塊對光學圖像進行色彩預處理，按紅R、綠G、藍B分成三分量彩色圖像像素，並將彩色圖像經亮度計算轉換為灰度圖像；SAR圖像目標提取模塊提取目標區域信息，將SAR圖像的歸一化直方圖作為統計分布模型，將SAR圖像分成目標區域和背景區域，然後通過恆虛警目標檢測SAR圖像中的高亮點，並依據圖像合成程序中預先存儲的先驗目標標記信息對亮點的目標形狀、位置特徵進行區域合併形成SAR目標區域圖像，同時剔除虛警；目標特徵提取模塊利用SAR圖像檢測到的目標區域位置信息作為初始目標位置參考，採用最大方差法對光學圖像進行目標區域分割，提取光學圖像的目標區域和邊緣特徵；圖像合成模塊將SAR目標區域圖像、SAR背景區域圖像和光學圖像分別放在不同顏色通道上計算出彩色合成圖像，對三通道彩色圖像進行初次合成，最後將提取到的光學圖像目標邊緣疊加到合成圖像中生成合成圖像。
[0015]本發明相比於現有技術具有如下顯著優點:
[0016]本發明根據SAR圖像與光學圖像的特點，通過恆虛警目標檢測、目標圖像合成、目標邊緣增強等處理，對SAR與光學圖像完成目標區域提取與圖像合成，經恆虛警檢測後綜合利用SAR圖像中目標形狀、位置特徵進行區域合併，並利用目標先驗信息剔除虛警，目標區域提取結果準確；採用三通道目標圖像合成技術計算出彩色合成圖像，目標背景細節清晰，且在圖像合成過程中利用目標合成係數對目標顯示效果進行控制，提高了目標對比度，突出了合成圖像中的目標視覺效果；利用提取出的目標邊緣特徵增強目標圖像，圖像具備鮮明的目標指示特性，有利於後續的目標精確定位和識別。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0017]為了更清楚地理解本發明，現將通過本發明實施方式，同時參照附圖，來描述本發明，其中:
[0018]圖1是本發明增強目標特徵SAR圖像合成流程圖。
[0019]圖2是本發明利用SAR圖像完成目標檢測的流程圖。
[0020]圖3是本發明圖像合成與目標增強處理的流程圖。
【具體實施方式】
[0021]參閱圖1。根據本發明提出的一種增強目標特徵的SAR圖像合成方法，首先將從外景獲得的經過配準的合成孔徑雷達SAR圖像和光學數字圖像讀入計算機內存圖像合成程序軟體，經計算機中的色彩轉換模塊對光學圖像進行色彩預處理，按紅R、綠G、藍B分成三分量彩色圖像像素，並將彩色圖像經亮度計算轉換為灰度圖像；SAR圖像目標提取模塊提取目標區域信息，將SAR圖像的歸一化直方圖作為統計分布模型，將SAR圖像分成目標區域和背景區域，然後通過恆虛警目標檢測SAR圖像中的高亮點，並依據圖像合成程序中預先存儲的先驗目標標記信息對亮點的目標形狀、位置特徵進行區域合併形成SAR目標區域圖像，同時剔除虛警；目標特徵提取模塊利用SAR圖像檢測到的目標區域位置信息作為初始目標位置參考，採用最大方差法對光學圖像進行目標區域分割，提取光學圖像的目標區域和邊緣特徵；圖像合成模塊將SAR目標區域圖像、SAR背景區域圖像和光學圖像分別放在不同顏色通道上計算出彩色合成圖像，對三通道彩色圖像進行初次合成，最後將提取到的光學圖像目標邊緣疊加到合成圖像中生成合成圖像。
[0022]上述利用目標特徵增強的SAR圖像合成的方法，具體可以通過如下步驟予以實現:
[0023]I)由計算機圖像合成程序讀入經過配準的SAR圖像和光學數字圖像，經電腦程式色彩轉換模塊進行亮度計算，通過亮度計算將三分量為R、G、B的彩色圖像轉換為灰度圖像，轉換後灰度圖像的像素亮度按以下公式計算:
[0024]I = 0.114B+0.587G+0.299R
[0025]其中，R、G、B分別代表對應點的彩色圖像像素的紅色、綠色和藍色分量的亮度值。
[0026]2)計算機中的SAR圖像目標提取模塊利用恆虛警的方法檢測SAR圖像中的高亮點的步驟為:
[0027]第一，SAR圖像目標提取模塊對於輸入灰度範圍為[0，N]的SAR圖像X(i，j)，計算SAR圖像的歸一化統計直方圖，並記為F(X)，則:
[0028]
【權利要求】
1.一種增強目標特徵的SAR圖像合成方法，其特徵在於包括如下步驟: 首先將從外景獲得的經過圖像配準的合成孔徑雷達SAR圖像和光學數字圖像讀入計算機內存圖像合成程序軟體，經計算機中的色彩轉換模塊對光學圖像進行色彩預處理，按紅R、綠G、藍B分成三分量彩色圖像像素，並將彩色圖像經亮度計算轉換為灰度圖像；SAR圖像目標提取模塊提取目標區域信息，將SAR圖像的歸一化直方圖作為統計分布模型，將SAR圖像分成目標區域和背景區域，然後通過恆虛警目標檢測SAR圖像中的高亮點，並依據圖像合成程序中預先存儲的先驗目標標記信息對亮點的目標形狀、位置特徵進行區域合併形成SAR目標區域圖像，同時剔除虛警；目標特徵提取模塊利用SAR圖像檢測到的目標區域位置信息作為初始目標位置參考，採用最大方差法對光學圖像進行目標區域分割，提取光學圖像的目標區域和邊緣特徵；圖像合成模塊將SAR目標區域圖像、SAR背景區域圖像和光學圖像分別放在不同顏色通道上計算出彩色合成圖像，對三通道彩色圖像進行初次合成，最後將提取到的光學圖像目標邊緣疊加到合成圖像中生成合成圖像。
2.如權利要求1所述的增強目標特徵的SAR圖像合成方法，其特徵在於:轉換後灰度圖像的像素亮度按以下公式計算:
I = 0.114B+0.587G+0.299R 其中，R、G、B分別代表對應點的彩色圖像像素的紅色、綠色和藍色分量的亮度值。
3.如權利要求1所述的增強目標特徵的SAR圖像合成方法，其特徵在於:SAR圖像目標提取模塊對於輸入灰度範圍為[0，N]的SAR圖像X(i，j)，計算SAR圖像的歸一化統計直方圖，並記為F(x)，則:
4.如權利要求1所述的增強目標特徵的SAR圖像合成方法，其特徵在於:SAR圖像目標提取模塊根據虛警率
5.如權利要求1所述的增強目標特徵的SAR圖像合成方法，其特徵在於:在SAR圖像目標檢測處理中，SAR圖像目標提取模塊根據亮點像素的密度自動剔除分割結果X' (i,j)中的孤立點；給定閾值分割結果X' (i，j)，如果X' (i，j)=l，統計像素(i，j)所在窗口內的亮點個數D(i，j);如果X' (i，j)=0，記D(i，j)=0，且亮點密度
6.如權利要求5所述的增強目標特徵的SAR圖像合成方法，其特徵在於:若D(i，j)小於設定的密度閾值Dt，則將相應位置的分割結果X" (i，j)值為O，描述為下式
7.如權利要求1所述的增強目標特徵的SAR圖像合成方法，其特徵在於:SAR圖像目標提取模塊對剔除孤立點後的亮點圖像進行標號，使得同一連通區域內的亮點具有相同的標號，不同連通區域具有不同的標號，然後統計各連通區域的信息，並記為如下具有4個分量的結構體數據:R(k) = (' Label' , ' PointNum' ,Location' , ' Rect' } 其中，四個分量分別表示連通區域的標號'Label'、像素點數'PointNum'、質心位置'Location'和最小外接矩形'Rect'，k表示連通區域的序號。
8.如權利要求1所述的增強目標特徵的SAR圖像合成方法，其特徵在於:SAR圖像目標提取模塊根據各連通區域的信息進行區域合併，形成候選目標區域，對任意兩個不同的連通區域R(m)和R(n)，計算兩連通區域質心位置之間的距離Dis(m，n) = |R(m).Location-R(η).Location |,式中，m和η是連通區域的序號。
9.如權利要求1所述的增強目標特徵的SAR圖像合成方法，其特徵在於:SAR圖像目標提取模塊根據下式自動計算各候選目標區域R(k)的相關特徵長-L、寬-W、大小-Size、面積比-Ratio:
10.如權利要求1所述的增強目標特徵的SAR圖像合成方法，其特徵在於:SAR圖像與光學圖像進行三通道彩色圖像合成時，圖像合成模塊新生成一幅合成圖像H，圖像大小與SAR和光學圖像大小相同，將SAR圖像的目標區域、背景區域和光學圖像分別放在合成圖像不同通道:
【文檔編號】G06T7/00GK103927741SQ201410100632
【公開日】2014年7月16日 申請日期:2014年3月18日 優先權日:2014年3月18日
【發明者】俞鴻波, 彭易錦, 劉傑, 周德民, 陳懷新 申請人:中國電子科技集團公司第十研究所