摘 要： 由于合成孔徑雷達(dá)(SAR)圖像易受相干斑噪聲的影響,，光學(xué)圖像的分割方法并不適用于SAR圖像，更不能獲得精確的分割結(jié)果對比,，因此,，首先基于GA0統(tǒng)計(jì)模型定義能量映射函數(shù)以代替像素值進(jìn)行后續(xù)處理，減小相干斑的影響,；其次,，使用水平集算法對處理后的圖像進(jìn)行分割處理,選用了一種形式更為簡單的水平集函數(shù)，并可以較容易地推廣到多區(qū)域SAR圖像分割情況,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以減少相干斑噪聲對SAR圖像分割過程的不良影響,，具有較好的準(zhǔn)確性。
關(guān)鍵詞： SAR,；GA0統(tǒng)計(jì)模型,； 能量映射函數(shù)； 水平集,； 多區(qū)域SAR圖像
合成孔經(jīng)雷達(dá)SAR(Synthetic Aperture Radar)圖像感興趣區(qū)域和目標(biāo)的分割問題是雷達(dá)遙感圖像應(yīng)用領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容之一,。受SAR圖像成像機(jī)理中固有相干斑噪聲的影響，目前很多方法不能適用于SAR圖像或需要通過預(yù)處理抑制相干斑噪聲[1-3],。這些預(yù)處理方法在抑制相干斑噪聲的同時,，不可避免地模糊了感興趣區(qū)域和目標(biāo)的邊緣信息,影響了分割效果,。
在處理斑點(diǎn)噪聲時，一般需要統(tǒng)計(jì)模型對SAR圖像進(jìn)行精確建模,，該方法利用了圖像的統(tǒng)計(jì)信息,，可以與水平集方法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)SAR圖像的分割[4]。在SAR圖像分割問題中,，基于分段常值模型的水平集方法組成了一類重要的算法[5-6]。水平集方法利用圖像的區(qū)域信息可以適應(yīng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的變化,，算法穩(wěn)定性高,，并解決了多區(qū)域SAR圖像的分割問題[7]。
通過迭代計(jì)算上述過程,，最終可以實(shí)現(xiàn)SAR圖像的兩區(qū)域和多區(qū)域分割,。
2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
本文和參考文獻(xiàn)[8]中使用了相同的水平集函數(shù)進(jìn)行SAR圖像分割，為了驗(yàn)證本文方法的有效性,模擬SAR圖像和真實(shí)SAR圖像分割,，并將兩種方法作對比,。首先對模擬SAR圖像進(jìn)行分割實(shí)驗(yàn)，然后在真實(shí)SAR圖像上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),。大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的水平集方法具有較好的分割性能,。
在實(shí)驗(yàn)中，本文方法的參數(shù)設(shè)置為：每個像素的能量映射函數(shù)的參數(shù)以該像素為中心取一個5×5區(qū)域進(jìn)行計(jì)算,。多次實(shí)驗(yàn)表明,，該參數(shù)可以在避免每個像素受周圍像素的平滑影響，降低區(qū)分度的同時,，能夠保證結(jié)果的穩(wěn)健性,。圖1為模擬SAR圖像實(shí)驗(yàn)結(jié)果。模擬SAR圖像的生成,，是分別將方差為0.005和0.008的斑點(diǎn)噪聲加到一幅合成圖像中得到的,。第1列為原模擬SAR圖像，第2列為參考文獻(xiàn)[8]方法的分割結(jié)果,，第3列為本文方法的分割結(jié)果,。對結(jié)果分析可知，當(dāng)斑點(diǎn)噪聲較小時(方差為0.005),，兩種方法都能分割出目標(biāo),，但前者更容易受相干斑影響，隨著斑點(diǎn)噪聲的增強(qiáng)(方差為0.008),，參考文獻(xiàn)[8]方法的分割結(jié)果開始出現(xiàn)較大誤分割,。雖然模擬SAR圖像中邊緣隨著斑點(diǎn)噪聲的增強(qiáng)而變得模糊，本文改進(jìn)的水平集方法很好地降低了斑點(diǎn)噪聲的影響,，將目標(biāo)輪廓很好地分割出來,。
為了驗(yàn)證本文方法對真實(shí)SAR圖像分割的有效性,，針對真實(shí)SAR圖像進(jìn)行試驗(yàn)與分析。真實(shí)SAR圖像分割選用兩組ALOS-PAL SAR圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn),。第一組為2008年“5.12”汶川地震前后安縣上游水庫圖像,，圖像大小均為233×240，其中震前圖像拍攝于2008年2月17日,，震后圖像拍攝于2008年5月19日,；第二組圖像為綿陽市涪江上游白水湖震前和震后圖像，震前圖像拍攝于2008年2月17日,，圖像大小為205×240,，震后圖像拍攝于2008年5月19日，圖像大小為232×240,。圖2給出了兩種方法所得的分割結(jié)果,。其中第1列為原始圖像，第2列為使用參考文獻(xiàn)[8]方法得到的真實(shí)SAR圖像分割結(jié)果,，第3列是使用本文方法得到的分割結(jié)果,。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，改進(jìn)的水平集方法的分割結(jié)果明顯優(yōu)于參考文獻(xiàn)[8]方法的分割結(jié)果,。特別是當(dāng)真實(shí)SAR圖像中目標(biāo)的輪廓較復(fù)雜和模糊時,，參考文獻(xiàn)[8]方法已不能將目標(biāo)輪廓完整正確地分割出來，而本文方法能夠很好地做到這一點(diǎn),。其原因是在對真實(shí)SAR圖像分割時,，本文方法使用能夠很好描述SAR圖像的統(tǒng)計(jì)模型對圖像進(jìn)行建模，利用能量映射函數(shù)降低了斑點(diǎn)噪聲的影響,，這使得水平集方法可以直接應(yīng)用到經(jīng)過處理的圖像數(shù)據(jù),，從而得到精確的結(jié)果。
多區(qū)域SAR圖像的改進(jìn)水平集分割方法首先使用GA0模型定義能量映射函數(shù)以特征化每個像素,，該方法使用能量映射函數(shù)值代替像素值進(jìn)行后續(xù)處理,，即由每個像素的能量映射函數(shù)值作為像素值構(gòu)建“新”的圖像，減小了相干斑影響,，也使得應(yīng)用到光學(xué)圖像,、醫(yī)學(xué)圖像上的分割方法不經(jīng)較大修改即可處理該圖像，然后結(jié)合水平集方法,，可以很好地實(shí)現(xiàn)SAR圖像的分割,。通過大量的實(shí)驗(yàn)并與參考文獻(xiàn)[8]方法相對比，證明了該方法的有效性和適用性,。
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