[发明专利]一种用于图像处理的上下文协方差矩阵构建方法

权利要求书

1.一种用于图像处理的上下文协方差矩阵构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：获取待分类的SAR图像；

步骤2：对SAR图像中的每一个像素点S_n,m，在该像素点S_n,m的win×win邻域内构建上下文散射矢量，根据上下文散射矢量构建该像素点的上下文协方差矩阵C_CCM-(n,m)，n＝1,2,…,N，m＝1,2,…,M，N,M分别表示SAR图像的行、列像素点总数，win为大于等于3的奇数；

步骤3：根据像素点S_n,m的上下文协方差矩阵C_CCM-(n,m)，计算像素点S_n,m的上下文协方差矩阵C_CCM-(n,m)与以像素点S_n,m为中心的滑窗I×J内每个像素点的上下文协方差矩阵C_CCM-(i,j)的相似度参数lnQ_ij-nm，得到相似度参数矩阵lnQ_nm-IJ，i＝1,2,…,I，j＝1,2,…,J，I、J分别表示滑窗的行、列像素点总数，I、J为奇数；

步骤4：计算相似度参数的判决门限；

步骤5：根据相似度参数的判决门限，在以像素点S_n,m为中心的滑窗I×J内选取相似样本像素集，并对待滤波像素点S_n,m进行滤波处理；

步骤6：遍历SAR图像中的每一个像素，重复步骤2至5，得到SAR相干斑滤波结果图；

步骤7：提取滤波后的SAR图像中已知真实地物类别的像素点，设SAR图像中各种地物类别所对应的像素点数目为P_h，h＝1,2,…,H，其中H为各种地物的类别总数；

步骤8：分别从每个地物类别相应的全部P_h个像素点中随机选取a％的像素点作为训练样本，剩余的(100-a)％像素点则作为测试样本，输入各样本的上下文协方差矩阵的正对角线和上三角元素，对分类器进行训练；

步骤9：输入其他未知地物类别的像素点的上下文协方差矩阵的正对角线和上三角元素，使用训练好的分类器对未知地物类别的像素点逐个进行分类，得到SAR图像中所有像素点的分类结果。

2.根据权利要求1所述的一种用于图像处理的上下文协方差矩阵构建方法，其特征在于：步骤2中构建上下文散射矢量和上下文协方差矩阵的方法是：

步骤2.1：根据上下文散射矢量构建规则在以种子像素点S_n,m为核心的邻域内，在各个矢量构建方向上选取一定数量的像素点，这些像素点包含种子像素点S_n,m及其邻域像素点，各上下文散射矢量中的元素为组成上下文散射矢量的各像素的像素值，各个矢量构建方向上的所述上下文散射矢量维度一致，每个上下文散射矢量中都含有种子像素点S_n,m，所有矢量构建方向上的上下文散射矢量中除种子像素点S_n,m外，其它邻域像素均不重复使用，表示种子像素点S_n,m第v个上下文散射矢量；

步骤2.2：每个方向上的上下文散射矢量与自身的共轭转置相乘，得到与上下文散射矢量数量对应的上下文协方差矩阵，将得到的上下文协方差矩阵进行平均，得到种子像素点S_n,m在该构建方式下的上下文协方差矩阵，V为所构建的上下文散射矢量总数，上标为共轭转置。

3.根据权利要求2所述的一种用于图像处理的上下文协方差矩阵构建方法，其特征在于：所述上下文散射矢量构建规则是指上下文散射矢量的构建方向按照以种子像素点S_n,m为核心呈中心米字状和端点放射状两类，在这两类构建规则中按照上下文散射矢量选取的邻域像素点相对于种子像素点S_n,m的位置分为对称型、非对称型两类。