[发明专利]一种基于轮廓结构学习模型的SAR图像语义分割方法

权利要求书

1.一种基于轮廓结构学习模型的SAR图像语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，提取SAR图像的素描图；

步骤2，对步骤1得到的素描图进行区域化处理，得到SAR图像的区域图，区域图将SAR图像划分为混合聚集结构地物像素子空间、结构像素子空间和匀质像素子空间，混合聚集结构地物像素子空间中包含多个极不匀质区域；

步骤3，对混合聚集结构地物像素子空间中的每个极不匀质区域均匀采样，得到各个极不匀质区域的样本集；

步骤4，建立地物轮廓结构学习模型；

步骤5，利用地物轮廓结构学习模型对混合聚集结构地物像素子空间中的样本块进行轮廓结构特征学习，得到样本块的轮廓结构特征；

步骤6，利用轮廓结构特征对混合聚集结构地物像素子空间进行分割；对结构像素子空间进行分割；对匀质像素子空间进行分割；

步骤7，合并混合聚集结构地物像素子空间的分割结果、结构像素子空间的分割结果和匀质像素子空间的分割结果，得到合成孔径雷达SAR图像的最终分割结果；

所述步骤4的具体过程包括以下步骤：

步骤4.1，根据样本块X_i的素描图中的素描线信息，统计素描线段的方向信息和位置信息；

步骤4.2，根据素描线段的方向信息构造曲线波滤波器，曲线波滤波器的尺度和位移随机初始化；

步骤4.3，对曲线波滤波器进行无监督结构初始化学习，具体为：根据步骤4.2构造的曲线波滤波器分别与样本块X_i进行卷积，并计算能量保真目标函数；最小化能量保真目标函数，得到样本块X_i的曲线波滤波器集合C_i；

步骤4.4，运用步骤4.3中的曲线波滤波器初始化结构能量保真目标函数中的滤波器，提取样本块X_i中的第j个几何结构块X′_i,j，再建立几何结构块X′_i,j的结构能量保真目标函数和形状约束，再根据建立的结构能量保真目标函数和形状约束进行更新，得到新的滤波器集合。

2.根据权利要求1所述的一种基于轮廓结构学习模型的SAR图像语义分割方法，其特征在于，所述步骤3中，采用39×39的窗口进行间隔为8的均匀采样。

3.根据权利要求1所述的一种基于轮廓结构学习模型的SAR图像语义分割方法，其特征在于，所述步骤4.2中，所述曲线波滤波器为：

其中，(x,y)是图像中像素点的位置，x代表水平方向坐标，y代表垂直方向的坐标，k₁表示水平方向的位移参数，k₂表示垂直方向的位移参数，r是曲线波滤波器中的尺度参数，D_r是以尺度参数r作为变量的曲线波滤波器的缩放算子，θ是曲线波滤波器中的方向参数，R_θ是以方向参数θ作为变量的曲线波滤波器的旋转算子，cos表示余弦操作，exp表示以自然常数e为底的指数操作，为所求的曲线波滤波器。

4.根据权利要求1所述的一种基于轮廓结构学习模型的SAR图像语义分割方法，其特征在于，所述步骤4.3中，所述能量保真目标函数为：

其中：*代表卷积操作，∑代表求和操作，||·||_F代表frobenius范数操作，X_i表示第i个图像块，i∈{1,2,...,N}；代表对图像块X_i进行扩充；C_i,j为图像块X_i的第j个曲线波滤波器，j∈{1,2,...,M_i}，M_i表示输入的第i个图像块对应的曲线波滤波器的总数。

5.根据权利要求1所述的一种基于轮廓结构学习模型的SAR图像语义分割方法，其特征在于，所述步骤4.4中，根据样本块X_i的素描线信息，提取样本块中的几何结构块，所述几何结构块对应于素描图中的素描线段，当素描图中有素描线段时，建立以素描线段为轴心，宽度为7，长度为素描线段长度的几何结构窗，在样本块X_i中取几何结构窗内的图像块作为几何结构块。