基于色彩空間變換與異常檢測的多光譜艦船感興趣區(qū)域檢測

唐天翼等

摘 要： 針對多光譜遙感圖像中復(fù)雜海面背景下海上艦船檢測問題，在高斯模型RX異常檢測算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，提出一種基于色彩空間變換的復(fù)雜海面上艦船感興趣區(qū)域（ROI）的自動檢測方法，解決了傳統(tǒng)的閾值分割方法在遙感圖像復(fù)雜海面背景下較難將目標(biāo)與背景分離的問題。在多種不同復(fù)雜海面背景下的艦船ROI檢測實驗中，與傳統(tǒng)閾值分割方法比較，該艦船ROI檢測方法有較好的檢測效果。

關(guān)鍵詞： 多光譜遙感； 色彩空間變換； RX算法； 艦船感興趣區(qū)域檢測

中圖分類號： TN911.73?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2015）21?0028?04

Multispectral ship ROI detection based on color

space transformation and anomaly detection

TANG Tianyi1， ZHU Changren1， ZHAO Hepeng2

（1. Key Laboratory of ATR， School of Electronic Science and Engineering， National University of Defense Technology， Changsha 410073， China；

2. Electronic Branch of Naval Equipment Department， Beijing 100841， China）

Abstract： Since it is difficult to detect the ships with complex sea background in multispectral remote sensing images， with the improvement on the basis of RX （Reed?Xiaoli） anomaly detection algorithm of Gaussian model， an automatic detection method of region of interest （ROI） of ship in complex sea based on color space transformation is proposed. The problem that the traditional threshold segmentation methods are hard to separate the target in the remote sensing image from the complex sea was solved. Compared with the traditional threshold segmentation methods， the ship ROI detection method has better detection results in ship ROI detection experiments under various complex sea background.

Keywords： multispectral remote sensing； color space transformation； RX algorithm； ship ROI detection

0 引 言

多光譜遙感應(yīng)用于目標(biāo)檢測與監(jiān)視具有一系列常規(guī)手段所不具備的優(yōu)勢，多光譜圖像能反應(yīng)各個波段地物的光譜信息，與其空間維信息組成信息豐富的多維信息，特別是多光譜遙感手段針對艦船目標(biāo)的檢測、識別具備獨特優(yōu)勢。國外遙感事業(yè)發(fā)展較早，應(yīng)用于軍事方面的遙感技術(shù)也比較成熟，比如法國SPOT衛(wèi)星、美國IKONOS，QuickBird，Keyhole等各種分辨率的衛(wèi)星。歐美在光學(xué)遙感圖像信息方面的研究已經(jīng)比較深入，并且成功開發(fā)了例如美國ERDAS公司的ERDAS IMAGENE軟件、美國RSI公司的ENVI軟件等遙感圖像處理的商業(yè)軟件系統(tǒng)。據(jù)美國《國家安全》雜志指出，分辨率為30 m的衛(wèi)星可以發(fā)現(xiàn)港口、基地、橋梁、公路及在水面航行的艦船；而據(jù)稱美國較先進(jìn)的軍事偵察衛(wèi)星分辨率可以達(dá)到0.05 m，“足以看清某名士兵手中拿的是什么型號的槍支”。國內(nèi)隨著高分系列的衛(wèi)星在2013年開始運行，我國光學(xué)遙感圖像分辨率得到了極大提升，例如，高分一號全色和多光譜圖像分辨率分別達(dá)到2 m和8 m；高分二號全色和多光譜圖像分辨率分別達(dá)到1 m和4 m，這樣足以檢測并分類識別艦船。但是，隨著空間分辨率的提高，多光譜遙感數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理量也隨之變大，而且容易出現(xiàn)噪聲、模糊、陰影等。圖像的光譜信息通常會受多種因素的影響，例如季節(jié)變化、拍攝角度、傳感器狀態(tài)、天氣條件等，即使同一地區(qū)不同時間拍攝到的圖像也可能具有不同的亮度和對比度，特別是在海域環(huán)境下，其背景廣闊，艦船目標(biāo)稀疏且尺寸相對微小，實現(xiàn)針對于海上艦船目標(biāo)的感興趣區(qū)域（Region of Interest，ROI）的快速檢測亟待解決。

傳統(tǒng)的海上艦船檢測方法大多都是基于圖像灰度分割的方法[1?2]，在較為平靜、紋理均勻且水體呈現(xiàn)較暗的圖像下，這類方法表現(xiàn)效果較好。而在實際的復(fù)雜海況下，遙感圖像中普遍存在大海浪、云層遮擋、部分水體呈亮色以及較多的噪聲、陰影等干擾的情況[3]，而且在圖像中艦船目標(biāo)灰度特征并不一致，傳統(tǒng)分割檢測方法通常難以將水體與目標(biāo)較好的分離，這樣易出現(xiàn)較多的檢測漏警和虛警[4?5]。而在高分辨率遙感圖像艦船檢測中，通常采用自適應(yīng)閾值圖像分割或者紋理分割的方法[6?7]，但對大尺寸復(fù)雜背景遙感圖像中艦船ROI檢測的應(yīng)用效果不佳。

本文利用多光譜遙感圖像中大片海域以及海上碎云其各自相對比較均一的光譜特性，構(gòu)建色彩空間變換，實現(xiàn)對背景的抑制、艦船目標(biāo)的突出，然后通過RX異常檢測，最后經(jīng)分割以大小、形狀等特征獲取海上艦船ROI區(qū)域。

1 YCW色彩空間變換

根據(jù)計算機色彩理論，每一種顏色在計算機中有不同的表達(dá)方式，這樣就有了各種不同的顏色顯示格式。這些格式只不過是顏色在計算機中不同的表示方法而已；但是在圖像處理的實際過程中，研究者通常會根據(jù)不同的需求選擇不同的色彩空間以實現(xiàn)好的算法效果。其中最常見的色彩空間有HSV，RGB，HSI，CHL，LAB，CMY，YCrCb，[IW1W2]等[8]。

一般來說，現(xiàn)實生活中最常見、使用最多的就是RGB色彩空間，它被稱為與設(shè)備相關(guān)的顏色模型。RGB顏色模型所覆蓋的顏色域取決于顯示設(shè)備熒光點的顏色特性，是與硬件相關(guān)的，它采用三維直角坐標(biāo)系。其中紅、綠、藍(lán)原色是加性原色，各個原色混合在一起可以產(chǎn)生復(fù)合色，但是在RGB色彩空間中，3個顏色分量都包含亮度信息，存在相關(guān)性，因此用于檢測算法的亮度適應(yīng)性不好。因此有檢測算法考慮建立在亮度歸一化 [RGB]色彩空間，其中RGB色彩空間變換為：

式中：[r，g，b]為式（1）中的色度坐標(biāo)；[W2]為[IW1W2]色彩空間中的第2個水色波段；[Y]即為YCrCb中的[Y，][C1]為[Cr，][Cb]基礎(chǔ)上改進(jìn)的波段，由于[Cr]與[Cb]之間表達(dá)的圖像顏色內(nèi)容比較類似，所以將兩者綜合為一個波段?？紤]到后續(xù)RX算法的適用性，取[C=255-C1，]即取[C1]波段的反色。

通過實驗證明，經(jīng)YCW色彩空間變換后（如圖1所示），灰度直方圖與高斯分布更為擬合，海域、船體、云的光譜都明顯各自聚集，這樣海域背景抑制、目標(biāo)凸顯，因此在YCW色彩空間中比RGB模型下更適合進(jìn)行局部高斯模型下的RX檢測，從而實現(xiàn)艦船ROI檢測。

2 RX異常檢測算法

本文采用的異常檢測算法為RX（Reed?Xiaoli）算法[12]，該算法是利用廣義似然比檢驗（Generalized Likelihood Ratio Test，GLRT）得到的非監(jiān)督的恒虛警目標(biāo)檢測算法，假設(shè)多光譜海上遙感圖像的局部背景的統(tǒng)計模型為高斯分布，而且假定數(shù)據(jù)分析中的多維高斯隨機過程服從空間均值快變、方差慢變的分布狀態(tài)。算法檢測過程中，假定海上遙感圖像的背景數(shù)據(jù)是由大量統(tǒng)計均勻一致的圖像子塊構(gòu)成，在每一個這樣的子塊上進(jìn)行異常目標(biāo)檢測。RX異常檢測算法的參數(shù)通過統(tǒng)計處理檢測窗口內(nèi)部的均值和方差來獲取，檢測窗口中心點是否為目標(biāo)依據(jù)得到的檢測結(jié)果來判斷。利用檢測窗口遍歷整幅圖像，就可得到全部的檢測結(jié)果。本文中RX異常檢測算法使用雙窗口檢測模式（包括同心嵌套的背景窗和目標(biāo)窗，如圖2所示），從檢測像元的局部近鄰中估計協(xié)方差和均值等參數(shù)。其中外窗要比內(nèi)窗大很多，可以包含更多的背景信息樣本。根據(jù)實驗窗口大小，在實際應(yīng)用中都取為奇數(shù)[13]。

針對實際中的多光譜海上遙感圖像，考慮到廣闊海域上存在著多種復(fù)雜的海況；因此在大面積窗口下可能出現(xiàn)灰度分布不太符合高斯分布的情況，這樣會使得RX異常檢測算法檢測效果不佳；所以本文先采用YCW色彩空間變換，使得圖像中同類目標(biāo)或者背景的光譜更為聚集，海面上局部灰度分布情況更加服從高斯模型，然后進(jìn)行局部高斯模型下的RX異常檢測算法。

局部高斯模型下的RX異常檢測算法具體實現(xiàn)過程如下[14?15]：

通過RX算子遍歷全幅圖像后，檢測得到的結(jié)果為RX灰值結(jié)果圖，根據(jù)異常度不同，會有灰度的不同，結(jié)合分割方法，可實現(xiàn)艦船目標(biāo)粗ROI的提取。RX異常檢測算法應(yīng)用于多光譜遙感艦船ROI檢測中，具有其優(yōu)勢：高斯模型符合海上遙感圖像局部的基本數(shù)據(jù)情況；RX異常檢測算法有效利用了多波段光譜特性，有利于艦船ROI檢測；結(jié)合YCW色彩空間下的RX異常檢測算法能很好地實現(xiàn)弱對比度的艦船ROI檢測。

3 艦船ROI檢測

本文的艦船ROI檢測算法總體流程如圖3所示。

（1） 預(yù)處理：對獲取的多光譜海上數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正、輻射校正，并與相應(yīng)位置較高分辨率全色圖像進(jìn)行HIS融合，得到空間分辨率改善的多光譜海上遙感數(shù)據(jù)。

（2） YCW色彩空間變換。

（3） RX異常檢測算法。在YCW色彩空間中進(jìn)行局部高斯模型RX異常檢測，并根據(jù)不同的輸入圖像分辨率對窗口大小進(jìn)行調(diào)整。

（4） 分割。采用自適應(yīng)的閾值算法，在得到—個RX異常值表示的灰度圖像時，如果設(shè)定—個固定的閾值把灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，由于不同區(qū)域會有不同的干擾，分割效果往往不理想。如果閾值太低，干擾會太多；閾值太高，漏檢率高。依據(jù)待檢測圖像本身自動選擇對檢測圖片出現(xiàn)噪聲，背景復(fù)雜或者光照變化等有重要的意義。首先，設(shè)定初始閾值[Th0=0.8×255=204，]每次以[ΔTh=0.05×255=12]的間隔降低閾值，找到屬于艦船像素數(shù)量變化最小時的那個閾值作為選定的閾值；然后根據(jù)選定的閾值，對圖像進(jìn)行分割，得到相應(yīng)的二值圖像。

（5） 連通域大小判定。海上艦船大小一般有一定的長寬比范圍（一般為1.5～11），面積范圍（小于500 m×50 m）。

（6） 艦船ROI輸出。

4 實驗與分析

為驗證上述算法的有效性， 本文實驗在Intel Core2 Duo CPU E4400處理器，2 GB內(nèi)存的硬件環(huán)境下進(jìn)行。操作系統(tǒng)為Microsoft Windows XP，實驗開發(fā)環(huán)境是ENVY 4.8和Microsoft Visual Studio 2010以及OPENCV 2.4.4。

實驗在具有復(fù)雜海面背景的多光譜遙感圖像中進(jìn)行，完成多幅具有不同噪聲、陰影以及云層遮擋的復(fù)雜海面多光譜遙感圖像實驗。

實驗數(shù)據(jù)集：SPOT遙感衛(wèi)星5 m，10 m多光譜圖像數(shù)據(jù)，大小為1 000×1 000，800×800；國內(nèi)資源三號遙感衛(wèi)星2.1 m多光譜融合圖像數(shù)據(jù)，大小為3 000×3 000；天宮一號高光譜成像儀數(shù)據(jù)。

實驗參數(shù)設(shè)置：RX算法中，針對不同分辨率圖像內(nèi)外窗口大小取值不同。分辨率為10 m時，外窗和內(nèi)窗大小取[75×75]和[3×3]；分辨率為5 m時，外窗和內(nèi)窗大小取[150×150]和[5×5]；分辨率為2.1 m時，外窗和內(nèi)窗大小取[300×300]和[7×7。]

圖4顯示了在不同海域采用不同方法進(jìn)行艦船ROI檢測的部分結(jié)果圖。結(jié)果表明：一般的閾值分割方法容易受到海浪以及圖像中的噪聲、陰影干擾的影響，分割出來的檢測區(qū)域大小偏差大，出現(xiàn)虛警、漏檢較多；通過RX異常檢測算法的檢測效果較一般閾值分割方法好，能夠克服部分海浪以及陰影干擾，但是部分弱目標(biāo)檢測效果不佳；而通過YCW色彩空間變換后，圖像的灰度直方圖更接近于高斯模型，經(jīng)RX異常檢測算法檢測能夠獲得目標(biāo)更為突出的檢測結(jié)果，這樣可有效地減少ROI區(qū)域檢測的漏檢率，雖然會帶入一些碎云虛警，但是其中大部分虛警可以通過大小形狀等特征進(jìn)行排除，所以說，YCW色彩空間中進(jìn)行RX異常檢測能達(dá)到較好的海上艦船ROI檢測效果。

5 結(jié) 語

本文通過對多種色彩空間進(jìn)行討論，在考慮多光譜海上遙感圖像的目標(biāo)與海面成像特征的基礎(chǔ)上，構(gòu)建一種適合于海上艦船感興趣區(qū)域檢測的YCW色彩空間，在該色彩空間中結(jié)合RX異常檢測算法的檢測優(yōu)勢，實現(xiàn)對多光譜海上艦船的感興趣區(qū)域檢測，該算法經(jīng)過實驗驗證，具有良好的魯棒性和適用性，能夠有效實現(xiàn)海上艦船感興趣區(qū)域檢測。

致謝：感謝中國科學(xué)院空間應(yīng)用工程與技術(shù)中心為本研究提供天宮一號高光譜成像儀數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

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