基于變差函數的SAR圖像分類方法

摘要： 目前，在對合成孔徑雷達（SAR）圖像的處理和分類技術中，基于紋理特征的分類方法已取得了良好的效果。在此研究了新興的基于變差函數的圖像紋理分類方法。討論了變差函數的概念、原理及應用變差函數的圖像分類方法，并推導了相應的快速遞推計算方法。實驗表明，基于變差函數的紋理分析方法在SAR圖像分類中不僅取得了良好的效果，而且具有較高的計算效率。

關鍵字： 合成孔徑雷達； 圖像分類； 紋理特性； 變差函數

中圖分類號： TN919?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2013）06?0093?04

0 引 言

合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）因其成像的高分辨、全天候特性而在各領域得到了廣泛應用[1]，對SAR圖像的分類技術在軍用和民用領域都具有十分重要的意義。目前SAR圖像分類的重要方法多是基于紋理分析的方式，提取紋理特征的經典方法很多，M.Haralick已作了較為全面的總結[2]，基本上可歸納為統計法、結構法、模型法和空間/頻率域聯合分析法等4類，它們有著各自的特點和不足。本文將討論利用變差函數對圖像進行分類的方法。變差函數是從描述圖像空間相關性的角度刻畫紋理。對于大幅面SAR圖像而言，在利用變差函數分類法分析圖像紋理特征時存在大量的冗余計算，若采用合理的算法設計，可以在很大程度上提高計算效率。

1 變差函數紋理分析的基本原理

2 基于變差函數的SAR圖像分類方法

2.1 變差函數在圖像紋理分析中的應用

在SAR圖像中，建筑區灰度變化劇烈，而植被、水域等區域灰度變化相對較小，兩種區域在非相似性上有較大的差異，這是通過紋理特征分析區分建筑區和非建筑區的依據。

變差函數用于紋理分析通常有以下2種方式：

（1）從1開始，遞增取一系列離散間距，對每個間距值計算各加窗像素點的變差函數值，構成紋理特征矢量并以此作為分類依據。這種方式計算步驟簡單，缺陷是需要較大的計算量來確保分類性能。

（2）逐點加窗計算變差函數曲線，利用模型擬合等方式求取相關參數。由于對大幅遙感圖像進行逐點擬合時計算非常復雜，因而實用性較低。

2.2 變差函數紋理特征的計算

2.3 變差函數特征圖的快速遞推計算

（1）選定目標區域，計算該區域的變差函數曲線圖，提取變程值a；

（2）以變程值a（一般a取為1）作為紋理間距，確定合適的紋理窗口尺寸W，計算變差函數特征圖；

（3）采用FCM分類器對變差函數特征圖進行分類。

3 實驗與結果分析

4 結 語

與傳統的統計類方法相比，變差函數從描述空間相關性的角度對圖像紋理特征進行刻畫，提取到的圖像區域特征更加完整和均勻。利用變差函數紋理分析法可以有效地區分建筑區和非建筑區。與經典的GLCM等紋理分析法相比，在經過優化遞推算法后，變差函數法在計算上要簡單得多。由此可知，變差函數紋理分析方法是一種兼顧性能與效率的方法，具有很高的適用性和實用價值。

參考文獻

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