[发明专利]一种基于联合稀疏表示的SAR图像分类方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于联合稀疏表示的SAR图像分类方法，可用于SAR图像的分类。

背景技术

合成孔径雷达SAR图像的分类是实现SAR图像自动处理的一个关键步骤，是对SAR图像进行进一步解译的前提，它是将解译系统中的前端部分单独提取出来作为具体应用的一个典型实例。合成孔径雷达SAR是一种高分辨率的遥感成像雷达，它具有全天候、全天时、多波段、多极化的工作方式，可变测视角，穿透能力强和和分辨率高等特点。它不仅可以较详细、较准确地观测地形、地貌，获取地表信息，还可以透过一定地表和自然植被收集地下的信息，因此近年来得到了快速发展，被广泛应用于军事和民用以及国民经济的各个方面，有重大的研究价值和非常广阔的应用前景。由于SAR图像形成机理不同于普通可见光图像，因此适合普通光学图像的分类算法通常不能直接应用于雷达图像，而且SAR图像固有的乘性斑点噪声，增加了图像分类的难度，采用传统方法对SAR图像的原始信息进行分类的效果很差。

Wright等针对人脸识别问题，构造了一种基于样本字典的稀疏表示分类方法(Sparse Representation-basedClassification,SRC)，这个方法定义训练样本为固定字典，其后，根据固定字典求取测试样本的稀疏表示，然后再利用重构准等来划分类别。由于SAR图像与人脸图像特征的差异以及分布规则的不同，SRC方法直接用于SAR图像分类效果并不是十分突出。KNN（K-紧邻）算法作为一种在理论上比较成熟的监督学习分类方法，具有简单直观，易于实现和错误率低的特点，其基本思想是：根据距离函数计算待分类样本与每个训练样本的距离，选择与待分类样本距离最小的k个训练样本作为k个最紧邻，然后根据k个最近邻判断待分类样本的类别。

将SRC方法运用到进行特征提取之后的SAR图像分类当中，取得的效果较好，但是在训练过程，即计算稀疏表示系数的过程中没有充分利用到训练样本的类别信息。采用传统的KNN方法对SAR图形进行分类，达到的效果并不理想。

发明内容

本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出了一种基于联合稀疏表示的SAR图像分类方法，使得SAR图像的分类更加精确，进一步提高分类结果。

实现本发明提供了一种基于联合稀疏表示的SAR图像分类方法，包括如下步骤：

步骤一：对输入的待训练的SAR图像，进行4级非下采样小波变换，提取每个子带的能量特征^e，并且提取灰度共生矩阵的相关性Cor，局部相似性Hom和熵Ent三个特征，得到所有训练图像的特征向量集合E；定义每一幅训练样本的特征向量为13个小波变换子带的能量特征和3个灰度共生矩阵特征组合成的列向量，将所有训练样本特征向量的组合定义为特征向量集合E；

步骤二：根据以下公式对训练样本的特征向量集合E进行归一化：

ep,q=ep,q-uqσq,q=1,2,...13,p=1,2,...C*S]]>

其中，u_q表示特征向量集合E的第q行的均值，σ_q表示特征向量集合E的第q行的方差，p表示特征向量集合E的列，C表示输入训练样本的类别数，S为每一类训练样本个数；

步骤三：按照训练样本标记的类别信息，根据以下公式计算每一类特征向量的相似集合S：