一种合成孔径雷达图像快速多尺度超像素分割方法技术

一种合成孔径雷达图像快速多尺度超像素分割方法，包括以下步骤：结合后向散射灰度相似度、边缘信息相似度和同质性相似度度量两个像素的最终相似性；对SAR图像进行图结构表示；构造用于SAR图像的最小生成树；基于最小生成树实现SAR图像快速多尺度超像素分割，基于分割结果得到超像素分割边界并生成SAR图像分割结果。本发明专利技术能够即时生成具有树结构的任意数量超像素，从而可以分割不同级别的超像素结果。本发明专利技术多尺度超像素分割方法不仅可以很好地保持图像边界，而且具有良好的图像局部细节保持能力，能够对SAR图像实时生成任意尺度的分割结果，有助于不同尺寸目标信息获取，执行效率显著提高。

【技术实现步骤摘要】
一种合成孔径雷达图像快速多尺度超像素分割方法
本专利技术属于遥感图像解译领域，具体涉及一种合成孔径雷达图像快速多尺度超像素分割方法，通过利用SAR图像像素相似度构建SAR图像的最小生成树，进而完成快速多尺度超像素分割，从而为SAR图像内容分析以及场景分割提供重要的类别属性信息。
技术介绍
合成孔径雷达(SAR)在遥感技术中起着关键作用，无论昼夜或各种天气条件，合成孔径雷达都能提供高分辨率的对地观测图像。SAR图像快速分割可以识别出不同的对象类别，从而有助于后续应用，例如图像去斑，图像分类和目标检测等。超像素分割是一种流行的图像预处理方法，可以在图像中生成具有相似属性的局部同质区域。使用局部匀质区域(即超像素)代替像素作为图像处理基本单元，有助于减少SAR图像处理的相干斑噪声影响以及计算复杂度。迄今为止，相关文献已经提出几种针对SAR图像的超像素生成和分割方法。例如，在简单线性迭代聚类(SLIC)的基础上，通过定义SAR图像幅度和位置相似性来生成超像素，该方法对相干斑噪声有一定稳健性。利用马氏距离代替欧氏距离来定义像素相似性度量，能够提高本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种合成孔径雷达图像快速多尺度超像素分割方法，其特征在于，包括以下步骤：/n-结合后向散射灰度相似度、边缘信息相似度和同质性相似度度量两个像素的最终相似性；/n-对SAR图像进行图结构表示；/n-构造用于SAR图像的最小生成树；/n-基于最小生成树实现SAR图像快速多尺度超像素分割，基于分割结果得到超像素分割边界并生成SAR图像分割结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种合成孔径雷达图像快速多尺度超像素分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
-结合后向散射灰度相似度、边缘信息相似度和同质性相似度度量两个像素的最终相似性；
-对SAR图像进行图结构表示；
-构造用于SAR图像的最小生成树；
-基于最小生成树实现SAR图像快速多尺度超像素分割，基于分割结果得到超像素分割边界并生成SAR图像分割结果。


2.根据权利要求1所述的合成孔径雷达图像快速多尺度超像素分割方法，其特征在于：基于当前中心像素的两个3×3局部区域的样本平均幅度，得出图像的后向散射差异。


3.根据权利要求2所述的合成孔径雷达图像快速多尺度超像素分割方法，其特征在于：
两个像素之间的后向散射灰度相似度为：



其中，两个局部区域Ru和Rv的样本均值分别表示为和L为SAR图像的视数。


4.根据权利要求1所述的合成孔径雷达图像快速多尺度超像素分割方法，其特征在于：采用基于导引滤波器的SAR图像边缘检测子对SAR图像提取边缘。


5.根据权利要求4所述的合成孔径雷达图像快速多尺度超像素分割方法，其特征在于，得到图像边缘之后，基于边缘信息的相似性度量为：
σE(u，v)＝max{ESM(u)，ESM(v)}
其中，ESM(u)表示像素u的边缘强度图。


6.根据权利要求1所述的合成孔径雷达图像快速多尺度超像素分割方法，其特征在于，同质性相似度为：其中，和表示局部区域Ru和Rv的SAR图像变异系数，由标准偏差与平均值之比得出。


7.根据权利要求1所述的合成孔径雷达图像快速多尺度超像素分割方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：王世晞，项德良，张亮，张伟，
申请(专利权)人：杭州世平信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33