[发明专利]一种结合可见光图像信息的SAR图像快速分割方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理领域，更具体地说涉及合成孔径雷达(Synthetic ApertureRadar，SAR)图像的分割方法。

背景技术

SAR是一种高分辨微波成像雷达，具有全天时、全天侯工作的优点，并且对植被具有一定的穿透能力。因此，从上个世纪五十年代SAR被提出后，其发展非常迅速，到2008年底，民用和军用的SAR卫星达18颗，而机载SAR系统更是不计其数。随着这些SAR系统的成功运行，SAR图像的应用和理解亟待发展。因此，SAR成像处理技术成为当前SAR领域的研究热点之一。SAR图像分割是图像处理的重要内容之一，它是图像目标检测和分类的基础，因此也是SAR目标识别系统的重要组成部分之一。

由于SAR系统固有的相干斑效应，使得SAR图像中存在着乘性斑点噪声，因此与可见光图像处理相比，SAR图像分割要复杂得多。现有的SAR图像分割方法主要包括基于数据驱动和基于模型驱动两大类：

(1)基于数据驱动的SAR图像分割方法是首先对SAR图像进行斑点噪声抑制，然后利用传统的可见光图像分割方法对斑点抑制后的SAR图像进行分割。比较经典的方法有：基于直方图最优阈值分割，基于边缘检测分割，基于区域分块合并分割等。

(2)基于模型驱动的SAR图像分割方法是建立在对SAR图像特性分析的基础上，在图像分割的过程中抑制斑点噪声，主要包括基于马尔可夫随机场(Markev Random Field，MRF)模型分割，基于组合优化模型分割，以及基于多尺度模型分割等。

由于受到斑点噪声的影响，现有的SAR图像分割方法均存在分割区域边界粗糙，分割区域内部均匀度不好的缺点。基于数据驱动的SAR图像分割方法，受SAR图像斑点噪声抑制效果影响很大，而后续的图像分割处理不具有乘性噪声抑制能力，因此分割效果较差。基于模型驱动的SAR图像分割方法，比较充分地利用了SAR图像本身特性，因此分割精度较高，但是分割速度非常慢，不利于SAR图像的快速处理，无法满足目前大量SAR图像信息快速应用的需求。

随着传感器技术的迅速发展，越来越多种类的传感器可以实现对同一区域的观测，获取多种遥感信息。信息源的增加有可能提供更多的、相互补充的信息。美国、欧盟等的现有信息获取系统就能够提供同一地区的SAR图像、可见光图像、红外图像等。例如美国的JDL系统、英国的多平台多传感器系统等。适当的融合方法，能够很好地综合不同传感器图像的互补信息，降低图像信息的不确定性，提高对遥感信息的感知和利用能力。因此，本世纪以来，利用多传感器数据融合提高信息利用和图像分析性能的技术倍受关注。

发明内容

本发明的技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种结合可见光图像信息的SAR图像快速分割方法，该方法能够实现准确的分割，且分割速度大大提高。

本发明的技术解决方案：一种结合可见光图像信息的SAR图像快速分割方法，实现步骤如下：

第一步，进行可见光图像的双阈值分割

(1.1)首先进行分割阈值确定，确定方法如下：

利用人眼提取出可见光图像上的一块目标区域R_Obj和一块背景区域R_Bkd，则目标阈值T_Obj和背景阈值T_Bkd的计算式分别为