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    融合極化SAR圖像色彩信息的地物分類新方法

    2018-11-22 00:39:48代大海邢世其王雪松
    無線電工程 2018年12期
    關(guān)鍵詞:色彩分類信息

    周 濤,代大海,邢世其,劉 陽,王雪松

    (1.國防科技大學(xué) 電子信息系統(tǒng)復(fù)雜電磁環(huán)境效應(yīng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖南 長沙 410073;2.國防科技大學(xué) 電子科學(xué)學(xué)院,湖南 長沙 410073;3.中國人民解放軍31677部隊(duì)博士后工作站,河北 保定 072154)

    0 引言

    極化合成孔徑雷達(dá)(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)具有全天時(shí)、全天候的工作能力,通過收發(fā)正交極化狀態(tài)的電磁波來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)全極化信息的獲取。相比于單極化SAR,極化SAR能夠獲取更為豐富的目標(biāo)信息[1-3]。地物分類[4-5]作為極化SAR的典型應(yīng)用,廣泛應(yīng)用于土地資源利用管理和農(nóng)作物生長監(jiān)控等領(lǐng)域。高精度的地物分類方法成為實(shí)際應(yīng)用的迫切需求。

    色彩信息作為一種直觀的極化散射特性的表示方式,通常被用于結(jié)果表示,而很少對(duì)其進(jìn)行處理與運(yùn)用[6]。盡管原始的極化數(shù)據(jù)并不具備色彩信息,但可以通過極化分解,生成偽彩色圖來進(jìn)行初步解析和可視化,充分利用色彩信息對(duì)于極化SAR圖像的解譯極其重要。

    從分類對(duì)象的角度,極化SAR圖像的分類方法可以分為基于像素和基于像素域[7-9]。傳統(tǒng)的分類方法大都基于像素處理,優(yōu)點(diǎn)在于其具有很強(qiáng)的保留地物詳細(xì)信息和邊緣的能力,而其最大的缺點(diǎn)在于對(duì)相干斑噪聲極其敏感,同時(shí)因其計(jì)算效率低下,對(duì)于高分辨率的極化SAR圖像不具備適應(yīng)性。超像素用于圖像分割,是實(shí)現(xiàn)基于像素域的極化SAR圖像分類的常用方法。超像素是圖像上的像素顏色、位置以及光譜等特征相近或者相似的勻質(zhì)區(qū)域。超像素生成算法主要過程是將圖像分割成更小的像素域。常用的超像素生成算法,例如Meanshift[10]和Quickshift[11]都已經(jīng)被用于極化SAR圖像分類[12]。但是這些方法計(jì)算復(fù)雜度較高并且超像素生成結(jié)果的邊緣保持能力弱。簡單線性迭代聚類算法[13](Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)極大地提高了其他領(lǐng)域?qū)Τ袼厣伤惴ǖ恼J(rèn)識(shí),它也成為當(dāng)下最流行的超像素生成算法之一。

    對(duì)于極化SAR地物的監(jiān)督分類方法主要有以下2種:

    ① 基于極化SAR圖像的特征提取及優(yōu)選[14],通過將不同的特征參數(shù)組合成不同的特征集合,得到更高區(qū)分度的特征集[6],其中極化特征參數(shù)主要通過極化分解方法得到。例如Cloude-Pottier分解得到的極化散射熵/極化散射參數(shù)/極化散射各向異性度(H/α/A)參數(shù)[15]、Freeman-Durden三分量分解[16]和Yamaguchi四分量分解[17]。

    ② 基于Wishart距離度量[18]的監(jiān)督分類。對(duì)于極化SAR圖像特征提取與優(yōu)選而言,有計(jì)算量大、優(yōu)選后的特征適應(yīng)性弱等缺點(diǎn),而Wishart分類器則具有簡單、高效的優(yōu)勢(shì)。

    本文提出了一種結(jié)合超像素生成算法SLIC和Wishart分類器的極化SAR地物分類新方法,利用極化SAR圖像中色彩信息與極化數(shù)據(jù)散射特性之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,在圖像域?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,該方法極大地提升了地物分類精度以及抗噪聲性能。

    1 極化SAR色彩信息提取

    極化分解后得到的偽彩色圖提供了豐富的信息,是極化數(shù)據(jù)可視化的一種重要途徑。多種極化分解方法都能夠生成偽彩色圖像,而Pauli分解具有簡單、普遍適用的特點(diǎn),其結(jié)果反應(yīng)了目標(biāo)的物理散射機(jī)制,得到的偽彩色圖更符合人的視覺偏好。為了對(duì)比說明,同時(shí)也采用Yamaguchi四分量分解生成偽彩色圖。

    Pauli分解將散射矩陣[S]分解為多個(gè)Pauli基矩陣之和,每個(gè)Pauli基矩陣都對(duì)應(yīng)一種基本的散射機(jī)制。在單站條件下,其分解過程如下:

    (1)

    通過Pauli分解,所有的極化信息都可以由各分量的強(qiáng)度(|α|2,|β|2,|γ|2)來表示。偽彩色圖生成的方式是將|β|2,|γ|2,|α|2與RGB色域中的紅色、綠色和藍(lán)色相對(duì)應(yīng)。

    Yamaguchi四分量分解模型中引入了第4種成分,廣泛適用于散射體具有復(fù)雜幾何散射結(jié)構(gòu)的情況。其分解過程是基于相干矩陣的分解。相干矩陣分解過程如下:

    〈T〉=fs〈T〉surface+fd〈T〉double+fv〈T〉vol+fc〈T〉helix,

    (2)

    式中,fs,fd,fv,fc分別表示鏡面散射、二次散射、體散射和螺旋散射系數(shù);〈T〉surface,〈T〉double,〈T〉vol,〈T〉helix分別對(duì)應(yīng)鏡面散射、二次散射、體散射和螺旋散射相干矩陣。螺旋散射分量主要用于建筑物的分類,對(duì)于極化SAR地物圖像而言該散射分量所占比例極少,對(duì)于分類意義不大,故沒有考慮此分量對(duì)于色彩合成的影響。四分量分解偽彩色圖生成方式中,色彩合成與各散射機(jī)制成分的功率相對(duì)應(yīng),即PD,PV,PS與RGB色域中的紅色、綠色和藍(lán)色相對(duì)應(yīng)。

    2 超像素生成算法SLIC

    隨著學(xué)科交叉融合的不斷深入,超像素生成算法也逐步被應(yīng)用于極化SAR圖像的處理。本文采用SLIC作為極化SAR地物分類的超像素生成算法,對(duì)極化分解后的偽彩色圖像生成超像素,SLIC在邊界依存性,分割效率具有極好的性能表現(xiàn),成為當(dāng)前主流的超像素生成算法。通過改變超像素的數(shù)量K和超像素間的緊湊性參數(shù)m可以適應(yīng)不同的極化SAR圖像。本文使用色彩信息來實(shí)現(xiàn)超像素分割,充分利用偽彩色圖提供的色彩信息來提升分類準(zhǔn)確性。

    SLIC根據(jù)像素的色彩信息和空間位置作為距離度量來對(duì)像素進(jìn)行聚類,在[l,a,b,x,y]的5維空間中,[l,a,b]是像素點(diǎn)在CIELAB色彩空間中的色彩向量,[x,y]表示像素點(diǎn)的位置。對(duì)于極化分解后的偽彩色圖,首先要將極化SAR圖像從RGB色域轉(zhuǎn)化到LAB色域,然后才可以對(duì)其進(jìn)行SLIC處理。

    整個(gè)超像素生成過程需要用到以上LAB色彩空間的特征值以及位置信息共5維特征矢量,核心步驟如下:

    ② 聚類中心校正。為避免聚類中心落在圖像邊緣或者噪聲點(diǎn)上,以每個(gè)聚類中心為窗口基準(zhǔn),在大小為3×3范圍內(nèi)搜索梯度最小的位置,并替換為新的聚類中心。圖像的梯度計(jì)算公式為:

    G(x,y)= ‖I(x+1,y)-I(x-1,y)‖2+

    ‖I(x,y+1)-I(x,y-1)‖2。

    (3)

    ③ 迭代聚類。這是整個(gè)算法的核心步驟,主要分為2部分:像素相似度構(gòu)建和確定搜索范圍。由于像素的LAB色彩空間和空間位置信息的量綱和取值范圍不同,需要分別計(jì)算距離。

    SLIC使用的距離定義為:

    (4)

    式中,dlab為像素色彩空間特征距離;dxy為像素空間位置距離;DS為結(jié)合色彩信息和空間位置信息的像素距離度量。

    參數(shù)m稱為緊湊性參數(shù),是調(diào)節(jié)2種距離度量的調(diào)節(jié)因子,當(dāng)m較大時(shí),空間距離占主要部分,生成的超像素會(huì)更規(guī)則;當(dāng)m較小時(shí),色彩距離占主要部分,生成的超像素對(duì)圖像邊緣擬合性更好,但是規(guī)則性較差。

    3 本文方法總體框架

    本文方法總體框架如圖1所示。

    圖1 融合色彩信息的極化SAR地物分類方法總體框架

    根據(jù)色彩信息和空間位置生成超像素,再使用Wishart分類器進(jìn)行分類,需要以下4個(gè)步驟:

    ① 極化SAR數(shù)據(jù)預(yù)處理。為了減少相干斑噪聲,常用的方法是首先對(duì)其進(jìn)行多視處理,然后采用Refined Lee相干斑濾波器[19]進(jìn)一步抑制相干斑噪聲。

    ② 極化分解提取色彩信息。通過對(duì)極化SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行Pauli分解和四分量分解,生成偽彩色圖像,獲取極化SAR數(shù)據(jù)中的色彩信息。

    ③ SLIC超像素生成。對(duì)極化分解后的偽彩色圖像,采用SLIC超像素生成算法高效地生成超像素,其中需要設(shè)置關(guān)鍵的參數(shù)為超像素?cái)?shù)量K和超像素緊湊性參數(shù)m。

    ④ 基于Wishart距離度量的超像素分類器。由于相干矩陣服從復(fù)Wishart分布,可以計(jì)算出像素間的Wishart距離度量,以此實(shí)現(xiàn)Wishart分類器?;谝阎挠?xùn)練集,首先計(jì)算每種地物類型的相干矩陣的均值,作為每個(gè)類別的聚類中心,然后計(jì)算單個(gè)超像素內(nèi)每個(gè)像素的Wishart分類結(jié)果,取所有像素分類結(jié)果的眾數(shù)作為該超像素的類別。依次將所有超像素與其類別對(duì)應(yīng),得出最終分類結(jié)果。這種取超像素內(nèi)所有點(diǎn)像素分類結(jié)果眾數(shù)的方法充分利用了傳統(tǒng)方法的結(jié)果進(jìn)行后續(xù)處理,同時(shí)有效避免了因超像素生成算法對(duì)邊界細(xì)節(jié)敏感而導(dǎo)致的分類結(jié)果偏差,能有效提高總體精度,但在一定程度上犧牲了效率[20]。

    4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

    本文使用NASA/JPL AIRSAR系統(tǒng)在荷蘭Flevoland地區(qū)獲得的4視L波段381×280像素區(qū)域的全極化SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行地物分類實(shí)驗(yàn)。預(yù)處理過程中采用5×5 Refined Lee濾波器抑制相干斑噪聲。極化分解和相干斑濾波后的極化SAR偽彩色圖像如圖2(a)所示。訓(xùn)練集和真實(shí)地物類型如圖2(b)和圖2 (c)所示。截取的區(qū)域是被廣泛使用的Flevoland地區(qū)Mask1[21-22]。

    圖2 實(shí)驗(yàn)原始數(shù)據(jù)

    4.1 超像素生成算法的參數(shù)設(shè)置

    SLIC超像素生成算法依賴于超像素緊湊性參數(shù)m和超像素生成數(shù)量K,為了尋找合適的參數(shù),通過控制變量法,依次分析了2個(gè)參數(shù)對(duì)于總體分類精度的影響。為了保證較高的總體精度和充分發(fā)揮超像素在抗噪聲性能強(qiáng)、效率高的優(yōu)勢(shì),選取超像素生成數(shù)量K=300,超像素緊湊性參數(shù)m=60。

    4.2 不同極化分解方法對(duì)分類效果的影響

    極化分解生成偽彩色圖像是提高分類總體精度的關(guān)鍵步驟,為此,對(duì)比了Pauli分解和四分量分解的分類效果,2種分解方法的分類結(jié)果如圖3所示。從圖3中可以看出,雖然四分量分解更為復(fù)雜,色彩信息更為豐富,但其總體分類精度卻劣于Pauli分解。故對(duì)于勻質(zhì)地物的分類,簡單的Pauli分解能夠提供更具辨識(shí)能力的色彩信息,故選擇采用Pauli分解對(duì)極化SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行色彩信息的提取。

    圖3 不同極化分解方法對(duì)應(yīng)的分類結(jié)果

    為了更為詳盡地定量分析分類正確率,表1列舉出了基于Pauli分解,融合色彩信息的極化SAR地物分類方法對(duì)于8種地物類型分類結(jié)果的混淆矩陣,對(duì)角線上的值代表每種地物類型分類的正確率,相應(yīng)的總體分類精度達(dá)到了97.81%。

    表1 本文方法中各地物類型分類結(jié)果的混淆矩陣 (%)

    4.3 本文方法與基于像素的Wishart距離分類方法對(duì)比

    本文方法充分利用了勻質(zhì)地物類型的特點(diǎn),將超像素作為一個(gè)整體,對(duì)其整體進(jìn)行分類,克服了對(duì)相干斑噪聲敏感的缺點(diǎn),對(duì)比結(jié)果如表2所示。其總體分類精度相對(duì)于基于像素的Wishart距離分類方法提升約7%的精度,并且每一種地物類型的精度都有不同程度的提升,體現(xiàn)了融合色彩信息對(duì)于傳統(tǒng)分類效果的提升具有一致性。

    表2 2種分類方法所得的分類精度 (%)

    為了驗(yàn)證本文方法的抗噪聲性能,分別對(duì)未濾波、3×3 Refined Lee和5×5 Refined Lee的Pauli分解的偽彩色圖像進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn),得到了2種分類方法抗噪聲性能比較結(jié)果圖,結(jié)果如圖4所示。同時(shí)定量分析了2種方法在不同的相干斑噪聲環(huán)境下,對(duì)各種地物類型分類精度和總體精度的影響。2種分類方法抗噪聲性能定量比較如圖5所示。

    圖4 本文方法與基于像素的Wishart距離分類方法的分類結(jié)果對(duì)比

    圖5 2種分類方法抗噪聲性能比較

    從圖4和圖5中可以看出,基于像素的分類方法對(duì)噪聲很敏感,而本文方法則具有良好的抗噪聲性能。

    5 結(jié)束語

    本文提出了一種融合色彩信息的極化SAR地物分類方法,充分利用了極化SAR數(shù)據(jù)中的色彩信息,相對(duì)于傳統(tǒng)的基于像素的分類方法,提升了約7%的精度,極大地提升了地物分類效果。同時(shí)通過超像素生成算法,將超像素看作一個(gè)整體,獲得了優(yōu)良的抗噪聲性能。但是由于將一個(gè)超像素的內(nèi)部看成一個(gè)整體,分類的精度取決于單個(gè)像素是否正確地被歸入鄰近的超像素,對(duì)于更為復(fù)雜的分類問題,則會(huì)制約分類效果的提升,所以本文的方法對(duì)于勻質(zhì)地物的分類才具有較好的適應(yīng)性。

    色彩信息的潛在價(jià)值還沒有被充分利用,當(dāng)前對(duì)于極化SAR數(shù)據(jù)的處理方式還停留在數(shù)據(jù)域,而往往忽視色彩這種直觀的視覺化表示,隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像處理技術(shù)的深入結(jié)合,色彩信息對(duì)于人造物體等更為復(fù)雜的目標(biāo)分類有待更深入的研究。

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