SAR圖像多目標邊緣檢測性能對比研究?

李 楠

（西京學院信息工程學院 西安 710123）

1 引言

新一代高分辨率衛星如TerraSAR-X、Cosmo-SkyMed等的升空和運行，為發現和識別海洋艦船目標、河流、尾跡等提供了強有力的技術支撐，SAR衛星在遙遠的星際利用合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）對海面艦船目標、河流、尾跡等進行成像，能為人們提供情報預測。SAR是主動微波雷達，具有全天候、多波段成像能力，是地表目標監測的又一利器。SAR圖像受噪聲影響嚴重，要準確檢測和識別圖像中的多目標需要借助多種圖像邊緣檢測算法。成熟的圖像邊緣檢測算子有 Roberts、Sobel、Prewitt、Log、Canny算子和其他各種改進檢測算子［1～7，11～12］。文獻［3］研究了高分辨合成孔徑雷達圖像艦船目標的幾何特征提取法，所提出的頻譜殘差視覺模型能完成SAR圖像艦船目標區域分割，有效降低虛警概率，目標檢測速度極大提高。文獻［4］研究了5種常用邊緣檢測方法對人臉的檢測效果，通過仿真實驗，得到了不同人臉在不同環境條件下自動選取合適的邊緣檢測算子的結論。文獻［5］將常用邊緣檢測算子用于花瓶邊緣的檢測中，分析了各檢測算子的特性和適用范圍。

利用圖像邊緣檢測算子能降低圖像處理的工作量，提高圖像分析和圖像目標識別的效率。本文利用五種邊緣檢測算子開展SAR圖像多目標檢測實驗，比較分析不同邊緣檢測算子處理SAR圖像的優劣，同時分析在噪聲環境下不同算子的性能，給出處理SAR圖像不同算子的特性，為SAR圖像處理提供技術參考。

2 SAR成像原理

SAR發射信號一般是線性調頻脈沖串［8］，即：

其中，rect()是矩形窗函數，fc是載頻，kr是線性調頻率，PRT是脈沖重復周期，Tr是脈沖持續時間。

雷達波照射到目標，經過目標和天線方向圖調制，形成SAR回波，二維回波寫作：

其中，s是慢時間變量，t是快時間變量，w是天線增益，TSAR是合成孔徑時間。

在方位向和距離向，即慢時間域和快時間域進行信號采樣，設方位向有N個脈沖，距離向有M個樣點，SAR回波的采樣則是N×M矩陣：

3 檢測算子

3.1 邊緣檢測算子介紹

Roberts算子是Lawrence Roberts于1963年提出的邊緣檢測算子，采用對角線方向相鄰兩像素之差近似梯度幅值檢測邊緣，利用兩個2×2的模板在圖像上移動并計算中心像素梯度值。該算子垂直邊緣檢測效果好于斜向邊緣，對噪聲較敏感，難以抑制噪聲。

Sobel算子是Irwin Sobel于1968年在一次博士生課題討論會上提出的，它包含兩組3×3矩陣，與圖像作卷積可得縱向和橫向差分近似值。一個檢測水平邊緣、一個檢測垂直邊緣，該算子有位置加權系數，能降低邊緣模糊性，檢測效果好。

Prewitt算子是J.M.S.Prewitt于1970年提出的一階微分邊緣檢測算子，采用像素點上下、左右鄰點的灰度差，在邊緣處達到極值檢測邊緣，圖像處理中利用兩個方向模板與圖像卷積實現，一個檢測水平邊緣、一個檢測垂直邊緣。

Log算子是David Courtnay Marr和Ellen C.Hildreth于1980年共同提出的。首先對圖像做高斯濾波，再求其Laplacian二階導數，通過檢測濾波結果的零交叉可得目標的邊緣，常用的Log算子是5×5模板。

Canny算子是John F.Canny于1986年開發出的多級邊緣檢測算法。Canny邊緣檢測算法步驟有四步：用高斯濾波器平滑圖像；利用一階偏導的有限差分計算梯度的幅值和方向；再對梯度幅值進行非極大值抑制；最后用雙閾值算法檢測和連接邊緣線。Canny算子能極大抑制噪聲偽邊緣，且能進行邊緣細化，檢測效果顯著，同時適用于對比度低的圖像。

圖1給出了小孩圖像邊緣檢測算子運用的效果圖。圖2給出了科學家袁隆平圖像的邊緣檢測效果。從圖1和圖2可看出上述五種邊緣檢測算子均能檢測出目標邊緣，但檢測效果有些許差異，原因是不同的檢測算子算法不同。

圖1 小孩圖像檢測效果

3.2 邊緣檢測性能對比

以上五種經典邊緣檢測算子在各種圖像處理中發揮了較好的作用，各算子在檢測圖像目標時有其自身的特點，檢測原理、算子、模板的不同導致檢測效果有些許差異，分析諸多圖像邊緣檢測效果圖，可發現上述五種邊緣檢測算子的特點如表1所示。

圖2 袁隆平圖像檢測效果

表1 邊緣檢測算子性能對比

4 SAR圖像邊緣檢測對比分析

4.1 各類目標SAR圖像

對艦船、河流、尾跡目標 SAR 圖像［9～10］采用邊緣檢測算子Roberts、Sobel、Prewitt、Log、Canny分別進行檢測實驗，邊緣檢測效果如圖3、4、5所示。

圖3 艦船檢測效果

圖4 河流檢測效果

圖5 尾跡檢測效果

4.2 帶噪SAR圖像

為比較五種邊緣檢測算子的噪聲敏感性，分別對上述SAR圖像添加0.1dB的高斯噪聲，目標邊緣檢測對比效果如圖6、7、8所示。

圖6 帶噪艦船檢測效果

圖3 至圖8表明，Roberts算子對圖像噪聲十分敏感；Sobel算子和Prewitt算子檢測的邊緣較寬，定位不準；Log算子對灰度變化不大的邊緣會檢測出偽邊緣；Canny算子檢測出的圖像邊緣較完整且連續。

圖7 帶噪河流檢測效果

圖8 帶噪尾跡檢測效果

5 結語

本文對SAR成像原理和5種常用邊緣檢測算子的歷史進行了分析，利用Matlab圖像處理工具箱對艦船、河流、尾跡SAR圖像多目標進行了邊緣檢測實驗，對SAR圖像處理領域操作員選擇合適的邊緣檢測方法有一定的指導意義。通過SAR圖像目標檢測對比實驗發現，Roberts算子容易丟失一部分邊緣，處理速度較快，定位精度較高；Sobel算子能檢測到邊緣方向信息，處理速度較快，定位精度不高；Prewitt算子檢測邊緣比較細致，處理速度最快，定位精度不如Roberts；Log算子會丟失尖銳的邊緣，處理速度慢，定位精度較高；Canny算子能檢測出弱邊緣，處理速度最慢，定位精度較高。實際應用中，SAR圖像處理操作員應根據具體要求選擇合適的邊緣檢測方法。