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    基于張量高斯混合模型的SAR圖像分割

    2018-05-14 21:49:24陳鵬趙成斌左麗鄂
    科技風(fēng) 2018年26期
    關(guān)鍵詞:圖像分割張量

    陳鵬 趙成斌 左麗鄂

    摘 要:將基于貪婪EM高斯混合模型分割方法應(yīng)用到SAR圖像中,同時提出了一種張量高斯混合模型的SAR圖像分割方法。該方法利用張量空間保持圖像空間幾何結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢,代替一般的向量算法,實驗結(jié)果證明張量高斯具備良好的分割性效果,對于SAR圖像中的斑點噪聲具有良好的抑制作用,作為一種針對單個或多個目標(biāo)分割的SAR圖像分割方法,張量高斯混合模型具備較高的實踐使用價值。

    關(guān)鍵詞:高斯混合模型;SAR;圖像分割;張量

    眾所周知,為了克服光學(xué)成像在天氣與光照條件受限前提下的諸多缺陷,合成孔徑雷達成像偵察技術(shù)應(yīng)運而生。由于具備了高分辨率、全天候、大面積、多視角與俯角等的數(shù)據(jù)獲取特性,合成孔徑雷達成像偵察技術(shù)的對地穿透性能較好,越來越為世界各國對地觀測領(lǐng)域所重視,成為傳統(tǒng)光學(xué)成像困難地區(qū)的技術(shù)首選,更成為很多國家和地區(qū)在遙感信息獲取技術(shù)方面的發(fā)展方向。而SAR圖像分割作為圖像處理中成像后處理的重點環(huán)節(jié),即是當(dāng)下研究的熱門領(lǐng)域,更是研究的重點和難點。在眾多針對SAR的圖像目標(biāo)分割方法中,閾值法作為一種應(yīng)用較為廣泛的方法為人所矚目。同時,閾值化方法的缺陷也較為明顯,由于該方法過于依賴像素的灰度值或者二維灰度值,而忽略了對像素的空間位置和其它如邊緣信息的考慮因素,所以閾值分割法對噪聲和灰度不均勻較敏感。為了充分利用空間幾何結(jié)構(gòu),本文利用張量來表達圖像。另外,張量的表達方法不僅可以減少原始數(shù)據(jù)的輸入?yún)?shù),也可以解決“過學(xué)習(xí)”問題。

    1 圖像特征提取

    設(shè)圖像大小是I1*I2,提取灰度、均值、標(biāo)準(zhǔn)差及行和列位置信息等五種特征,每一種特征用X(:,:,i)來表示,i=1,…,5;這樣圖像的特征就可以用一個三階張量X來表示,X∈RI1*I2*5。

    2張量高斯混合模型

    高斯混合模型是由k個多維高斯分布加權(quán)疊加得到的,即:

    p(x|Θ)=∑ki=1ωipi(x|θi)(1)

    其中x為X的取值(X為三階圖像特征張量),pi(x|θi)為混合模型分量,ωi為對應(yīng)分量pi(x|θi)的加權(quán)系數(shù),k為混合模型中分量的個數(shù),pi(x|θi)為滿足以下式子的高斯密度函數(shù)(μi是均值,∑i為方差):pi(x|θi)=1(2π)12|∑i|12exp{(x-μi)T∑-1i(x-μi)2}(2)

    由此可見,高斯混合模型的各個分量pi(xi)可由均值和協(xié)方差來描述,故上述高斯混合模型的參數(shù)空間可以由參數(shù)集Θ={ωi,μi,∑i},(i=1,2,...,k)來表示。

    3 實驗結(jié)果與分析

    采用兩幅SAR圖像原圖(a1)、(a2)來說明本文算法的有效性,(a1)包含單目標(biāo)坦克,(a2)包含多目標(biāo)坦克。同時,在實驗過程中,為了充分說明本文算法的可靠性,所選用的圖像特征和其他一切參數(shù)均一致。圖(b1)、(b2)為采用一般向量空間的高斯混合模型算法得到的分割結(jié)果,圖(d1)、(d2)為本文算法即張量高斯混合模型得到的分割結(jié)果,為了便于觀察,我們對(b1)、(b2)、(d1)、(d2)采用對比度增強算法分別得到(c1)、(c2)、(e1)、(e2),其中白色區(qū)域為目標(biāo),其他區(qū)域為背景。從(c1)、(c2)中可以更好得看出分割結(jié)果中目標(biāo)輪廓較模糊,且背景較雜亂,受噪聲影響比較大。而(e1)、(e2)中可以看出目標(biāo)輪廓較明顯,背景也比較干凈,并能容易的找到目標(biāo)區(qū)域。

    4 結(jié)論

    本文提出了一種基于張量高斯混合模型的SAR圖像分割方法,該方法保持了圖像的空間幾何結(jié)構(gòu),充分利用了張量空間的優(yōu)勢。通過對以上SAR圖像分割的實驗進行綜合分析,我們可以得知,在張量空間中貪婪EM高斯混合模型算法下,目標(biāo)圖像分割的效果較好,除了能對SAR圖像中斑點噪聲進行有效的抑制之外,其魯棒性也較為突出,是一種成效較好的SAR圖像分割方法,具備較高的實踐應(yīng)用價值。另外,本文只是在單個或多個目標(biāo)SAR圖像上進行實驗,對其他類別的SAR圖像的分割還有待進一步實驗驗證。下一步將繼續(xù)在張量空間中尋求更好的圖像分割方法和圖像檢索方法。

    參考文獻:

    [1]毛士藝.雙閾值CFAR SAR目標(biāo)分割方法.信號處理,2017,23(1):1014.

    [2]莊越挺.基于張量表示的直推式多模態(tài)視頻語義概念檢測.軟件學(xué)報,2008,19(11):28532868.

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