[发明专利]一种基于线段共生矩阵特征和区域图的SAR图像分割方法

摘要

本发明公开一种基于线段灰度共生特征和区域图的SAR图像分割方法，主要包括根据初始素描模型提取SAR图像的素描图，根据线段灰度共生矩阵将线段分成两类W1和W2；依据线段分类结果和线段空间近邻的聚集性分析提取SAR图像的区域图；依据区域图将SAR图像映射成聚集区域，非聚集区域和无线段区域；使用分水岭方法将SAR图像过分割；对SAR图像三个区域分别采用不同合并策略进行合并，再整合三个区域的合并结果；使用AP聚类对划分区域进行类标确定，最终得到SAR图像分割结果。本发明能够有效地解决因SAR特殊成像机制造成地物聚集区域在SAR图像呈现有统计规律的明暗灰度变化导致同类区域被分成多类的问题。

主权项

一种基于线段灰度共生矩阵特征和区域图的SAR图像分割方法，其特征是：具体步骤包括如下：1)根据初始素描模型提取SAR图像的素描图；2)根据线段灰度共生矩阵特征把线段分成两类W1和W2，W1是刻画边界和线目标，W2刻画明暗灰度变化产生的线段；3)依据素描线段分类结果和素描线段空间近邻的聚集性分析实现素描图空间语义划分，在素描图上提取更为抽象的区域图；4)依据区域图将SAR图像映射成聚集区域，非聚集区域和无线段区域；5)使用分水岭算法对SAR图像进行初始区域划分，将SAR图像划分为许多超像素；6)分别对聚集区域，非聚集区域和无线段区域的超像素采用不同合并策略进行合并，再整合三个区域的合并结果，得到SAR图像的最终的区域划分结果；7)依据SAR图像最终划分区域的平均灰度，对划分区域使用AP聚类确定区域类标，最终得到SAR图像分割结果；其中步骤2)所述的根据线段灰度共生矩阵特征把线段分成两类W1和W2，W1是刻画边界和线目标，W2刻画明暗灰度变化产生的线段中的线段灰度共生矩阵特征按如下步骤提取：2.a)将素描线段Si所在的空间位置映射到SAR图像，再以素描线段Si对应位置为中心在SAR图像取一个大小为Li×(2*HS+1)的矩形区域，其中矩形区域的长为线段Si的长度Li，矩形区域长的方向与线段Si方向平行，矩形区域宽为固定值2*HS+1，矩形区域宽的方向与线段Si方向垂直，称这个矩形区域为线区域ri；2.b)将方向0°‑180°平均等分8个区间，分别为[0°,11.25°)∪[168.75°,180°)、[11.25°,33.75°)、[33.75°,56.25°)、[56.25°,78.75°)、[78.75°,101.25°)、[101.25°,123.75°)、[123.75°,146.25°)、[146.25°,168.75°)，并且将这8个区间的方向分布量化为0°、22.5°、45°、67.5°、90°、112.5°、135°、157.5°，依据这种量化方法，对所有素描线段Si的方向进行量化，设素描线段Si的方向量化为2.c)根据2.b)步骤中素描线段Si的量化方向取四个方向方向取模180，计算素描线段Si对应的线区域ri四个方向的灰度共生矩阵2.d)根据2.c)步骤中素描线段Si的灰度共生矩阵计算素描线段Si的灰度共生矩阵的二阶统计量：熵、对比度和相关性，其计算公式如下：熵：对比度：相关性：up=Σp=1KΣq=1KpGh(p,q)uq=Σp=1KΣq=1KqGh(p,q)]]>sp2=Σp=1KΣq=1KGh(p,q)(p-up)2sq2=Σp=1KΣq=1KGh(p,q)(q-uq)2]]>其中K表示灰度共生矩阵的大小，为素描线段Si的方向量化量；并且按照这四个方向的顺序拼接成一个12维的特征向量。