ＳＡＲ图像线特征提取方法的仿真.doc

ＳＡＲ图像线特征提取方法的仿真 　　摘要：雷达图像的线条特征提取算法一般分为三步：首先作图像预处理，然后采用特定的边缘检测算子提取边缘点，最后形成各种有意义的线条特征。本文采用两步检测算子来直接检测边缘点，不需要对图像进行预处理。首先用比率线探测器对SAR图像进行线特征的提取，然后用互相关探测器进行提取，最后融合二者的结果。本文对该算法进行仿真，证实了该算法能够很好的提取图像的线特征。 　　关键词：合成孔径雷达图像；边缘检测；线探测器；虚警概率 　　中图分类号：TP75文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)12-20ppp-0c 　　 　　Simulation of Linear Feature Extraction from SAR Image 　　YAN Qin,JIANG Ze-yun 　　(School of Applied Mathematics, University of Electronic Science Technology of China, Chengdu 610054, China) 　　Abstract: The algorithm of extracting linear feature from radar image often has three steps. The first is to pre-process image, the second is to extract linear feature using certain line detector, the third is to compose all pixels to linear feature. This paper carries out edge extraction of SAR image using two-steps detectors, do not depress speckle noise firstly. We discuss detectors D1 and D2 as well as the fusion of their results. This paper simulates the method and acquires the anticipated results. 　　Key words: SAR image; edge detection; linear detector; constant false-alarm 　　 　　1 引言 　　 　　合成孔径雷达(SAR)是一种先进的微波成像系统，能够从空中实时地提供类似光学照片的二维地物地貌图像，并且具有良好的空间分辨能力和辐射测量保真度。作为有源系统，SAR不能像光学成像系统（无源的）那样利用目标对阳光的反射信息成像，而是主动向目标发射电磁波，利用接受来自目标反射回来的信号进行成像。 　　SAR图像的相干成像原理决定了它受等效的乘性Speckle 噪声的影响，所以传统的边缘检测算子对SAR图像处理效果不好。本文采用了线探测器D1、D2对SAR图像进行线特征的提取，然后融合两个探测器的结果（流程图如图一所示）。这两个探测器本身就具有降低噪声的作用，所以在提取线特征的时候不需要对SAR图像进行预处理，而且比率线探测器具有恒虚警概率。下面分别介绍两个探测器的工作原理和两个探测器的试验结果。 　　 　　2 两个探测器 　　 　　2.1 比率线探测器D1 　　比率线探测器是在R.Touzi 等人的统计与几何的边探测器上改进的[3]。它的特点就是不需要对原始SAR图像进行预处理，就直接通过检测算子进行探测过程，而且具有恒虚警概率。和以前的探测器比，它具有更好的效果，因为它不仅考虑了探测区域的变化，而且是在八个方向上进行探测的。下面就具体介绍比率线探测器。 　　在讨论探测器D1的工作原理以前，我们首先要讨论检测算子的运算区域问题，也就是模板的选择问题。为了检测更精确，我们的运算区域不是一成不变的，而是考虑了原来线的宽度，有变化的进行。 　　2.1.1 模板的选择 　　为了不影响线的形状，要求在模板中的每一个区域内都包含足够多的像素点，所以我们选择7×11的模板，并把它分成三个部分（如图2）。由于没有办法知道所探测的线特征的宽度，所以区域1就假设了1至3个像素的宽度（如表1）。 　　 　　由于线条特征的方向可以是任意的，为了尽可能的探测到更多方向上的线特征，所以我们的探测是在八个方向上进行的。 　　2.1.2 下面讨论探测器D1的算子定义 　　假设具有ni个像素的第i个区域的平均灰度值用μi来表示： 　　 　　其中As表示像素的灰度值。 　　探测器的中间响应值用γij来表