[发明专利]一种针对高分辨率SAR图像地物类型提取方法

权利要求书

1.一种针对高分辨率合成孔径雷达图像地物类型提取方法：

步骤1：将原始图像按照不同的划分位置进行多次分块，获得若干局部图像块，将多次划分获得的所有局部图像块称为局部图像集；

步骤2：获取金字塔匹配核；

步骤2.1：提取每个局部图像块的SIFT特征，并对所有局部图像块的SIFT特征点进行Kmeans聚类，获得若干聚类中心；

步骤2.2：统计局部图像块的BoW直方图；再将局部图像块均分为4个单元，统计每个单元的BoW直方图；再将局部图像块均分为16个单元，统计每个单元的BoW直方图，将该统计结果称为金字塔模型；

步骤2.3：将局部图像集中的局部图像块按照排列的方式进行两两分组，获取这每组中的局部图像块的在三种不同的划分情况下的各单元的BoW直方图交集，获得金字塔相交核；

步骤2.4：将金字塔相交核的每一层加权相加，加权系数为其中L为总层数，l表示第l层的序号，获得匹配核；

步骤3：获得每个局部图像块的空间共现核；

步骤3.1：按照步骤2.2的方法对每个局部图像块进行单元划分，计算每个单元的空间共现矩阵：

VWCM_ρ(u,v)＝||(c_i,c_j)|(c_i＝u)Λ(c_j＝v)Λ(c_iρc_j)||

其中，VWCM是满足空域限制的SIFT特征点对数，u、v为一个单元中的SIFT特征点聚类中心，c_iρc_j∈{T,F}，SIFT特征点c_i,c_j的位置分别为(x_i,y_i)，(x_j,y_j)，ρ表示二进制空间标识符；

r为根据实际情况设定的阈值；

步骤3.2：将局部图像集中的局部图像块按照排列的方式进行两两分组，获得每组中两个图像块的对应层对应单元的空间共现矩阵的交集，获得交集的能量，将相同层交集能量相加，再将不同层交集能量和加权相加，获得金字塔共现核，其中加权系数为1/4^l，l表示所在层；

步骤4：将步骤2获得的匹配核和步骤3获得共现核按照分组对应相加为最终核，所有分组组成最终核矩阵；

步骤5：使用步骤4获得最终核矩阵，按照不同的地物类型采用SVM分类模型将所有局部图像块分为不同的类；

步骤6：针对包含同种地物类型的局部图像块进行集中处理，检测出每个局部图像块中的特定地物类型，再将已检测特定地物类型的局部图像块按照分块顺序拼接回原图,获取该种地物类型所在的区域。

2.如权利要求1所述的一种针对高分辨率合成孔径雷达图像地物类型提取方法，其特征在于步骤5的具体步骤为：

步骤5.1：选取部分局部图像块，对图像块的地物类型及位置进行标记，采用步骤4得到的核矩阵及SVM分类模型，训练模型，得到模型参数和支持向量；

步骤5.2：采用训练好的SVM分类模型对其余局部图像块进行分类。

3.如权利要求1所述的一种针对高分辨率合成孔径雷达图像地物类型提取方法，其特征在于步骤6中针对河流的提取方法为：

步骤A6.1：将地物类型为河流的局部图像块进行二值化处理，再对二值化后的局部图像块进行形态学处理，滤除虚警，最后通过sobel算子对河流进行边缘检测；

步骤A6.2：将经过检测的局部图像块根据分块顺序拼接回原图，将检测出的河流映射到原始目标图像上，从而检测出原始图像中河流区域。

4.如权利要求1所述的一种针对高分辨率合成孔径雷达图像地物类型提取方法，其特征在于步骤6中针对城镇区域的提取方法为：包含城区的局部图像块按照分块顺序拼回原图，利用高斯模型对拼接后的图像进行边缘模糊，得到平滑边缘的城镇区域。