SAR图像竖条纹检测方法、装置、设备以及存储介质制造方法及图纸

本公开的实施例提供了一种SAR图像竖条纹检测方法、装置、设备以及存储介质，应用于雷达技术领域。该方法包括对SAR图像进行预处理，得到边缘特征图像；对边缘特征图像进行霍夫变换，得到第一候选竖条纹数据集；对第一候选竖条纹数据集进行去重，得到第二候选竖条纹数据集；根据第二候选竖条纹数据集中每条线段的中心点坐标对线段进行分类，并根据线段长度以及预设聚类阈值进行聚类，得到聚类集合；遍历聚类集合中各聚类，直至各聚类中的线段长度最大值对应的线段均完成提取，生成竖条纹数据集。以此方式可以高效且精准的将SAR图像上的竖条纹进行检测，避免在相干性方面错误的提升干涉数据的相干性值，影响干涉结果的正确性。影响干涉结果的正确性。影响干涉结果的正确性。

【技术实现步骤摘要】
SAR图像竖条纹检测方法、装置、设备以及存储介质


[0001]本公开涉及图像处理领域，尤其涉及雷达
，具体涉及一种SAR图像竖条纹检测方法、装置、设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)图像上色调的变化，主要取决于目标物的后向散射截面。具体地，每一个接受到的回波被转换成电信号，并以某一特定的灰度色调记录在光学胶片上或转换成一个具有特定值、由于表示亮度的数字化像元。
[0003]以陆探一号为例，陆探一号是成功发射的第一组具有全天时、全天候、多极化对地观测能力的雷达卫星星座，利用干涉测高和差分形变测量技术，可以在高精度、全天候地形测量、形变监测和地质灾害调查监测等领域提供重要的数据支撑。但是，由于散焦、干扰、模糊等原因，造成了陆探一号的SAR图像的方位向上出现特殊的竖条纹现象，如图1所示，基于特殊存在的竖条纹现象，该竖条纹现象在SAR图像中表现为明显的亮条纹，异常的亮条纹现象会影响图像的解译，在相干性方面会错误的提升干涉数据的相干性值，影响干涉结果的正确性。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种SAR图像竖条纹检测方法、装置、设备以及存储介质。
[0005]根据本公开的第一方面，提供了一种SAR图像竖条纹检测方法。该方法包括：
[0006]获取SAR图像；
[0007]对所述SAR图像进行预处理，得到边缘特征图像；
[0008]对所述边缘特征图像进行霍夫变换，得到第一候选竖条纹数据集；
[0009]对所述第一候选竖条纹数据集进行去重，得到第二候选竖条纹数据集；
[0010]根据所述第二候选竖条纹数据集中每条线段的中心点坐标对线段进行分类，并根据线段长度以及预设聚类阈值进行聚类，得到聚类集合；
[0011]遍历聚类集合中各聚类，直至各聚类中的线段长度最大值对应的线段均完成提取，生成竖条纹数据集。
[0012]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述对所述边缘特征图像进行霍夫变换，得到第一候选竖条纹数据集包括：
[0013]将所述边缘特征图像、theta合集、rho合集和峰值坐标组作为输入条件，以两个线段之间的最小距离、最小线条长度作为过滤条件，提取第一候选竖条纹数据集；
[0014]其中，所述theta合集根据预设theta范围确定，所述rho合集根据预设rho范围确定，所述峰值坐标组根据识别出的霍夫变换中的峰值的行和列坐标确定。
[0015]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述预设theta范围为theta∈[
‑
1,1]。
[0016]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述对所述
SAR图像进行预处理，得到边缘特征图像包括：
[0017]对所述SAR图像进行均值滤波处理，得到均值滤波图像；
[0018]对所述均值滤波图像进行形态学开运算处理，得到开运算图像；
[0019]根据所述均值滤波图像和所述开运算图像，得到噪声图像；
[0020]对所述噪声图像进行边缘检测，得到边缘特征图像。
[0021]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述根据所述均值滤波图像和所述开运算图像，得到噪声图像包括：
[0022]基于顶帽运算，根据所述均值滤波图像和所述开运算图像，得到噪声图像。
[0023]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述对所述噪声图像进行边缘检测，得到边缘特征图像包括：
[0024]对所述噪声图像进行对比度拉伸，得到噪声增强图像；
[0025]对所述噪声增强图像进行边缘检测，得到边缘特征图像。
[0026]如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，在所述生成竖条纹数据集之后，所述方法还包括：
[0027]计算所述竖条纹数据集中竖条纹的平均相对长度；
[0028]根据预设竖条纹等级确定规则和所述平均相对长度，确定所述SAR图像的竖条纹等级，所述预设竖条纹等级确定规则表征平均相对长度与竖条纹等级的映射关系。
[0029]根据本公开的第二方面，提供了一种SAR图像竖条纹检测装置。该装置包括：
[0030]获取模块，用于获取SAR图像；
[0031]生成模块，用于对所述SAR图像进行预处理，得到边缘特征图像；对所述边缘特征图像进行霍夫变换，得到第一候选竖条纹数据集；对所述第一候选竖条纹数据集进行去重，得到第二候选竖条纹数据集；根据所述第二候选竖条纹数据集中每条线段的中心点坐标对线段进行分类，并根据线段长度以及预设聚类阈值进行聚类，得到聚类集合；
[0032]遍历模块，用于遍历聚类集合中各聚类，直至各聚类中的线段长度最大值对应的线段均完成提取，生成竖条纹数据集。
[0033]根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。
[0034]根据本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如以上所述的方法。
[0035]本申请实施例提供的一种SAR图像竖条纹检测方法、装置、设备以及存储介质，能够通过获取SAR图像，并对SAR图像进行预处理，得到边缘特征图像；再对边缘特征图像进行霍夫变换，得到第一候选竖条纹数据集；再对第一候选竖条纹数据集进行去重，得到第二候选竖条纹数据集；再根据第二候选竖条纹数据集中每条线段的中心点坐标对线段进行分类，并根据线段长度以及预设聚类阈值进行聚类，得到聚类集合；再遍历聚类集合中各聚类，直至各聚类中的线段长度最大值对应的线段均完成提取，生成竖条纹数据集；基于此，可以高效且精准的将SAR图像上的竖条纹进行检测，以便避免异常的亮条纹现象影响图像的解译，进而避免在相干性方面错误的提升干涉数据的相干性值，影响干涉结果的正确性。
[0036]应当理解，
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理
解。
附图说明
[0037]结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：
[0038]图1示出了根据本公开的实施例的SAR图像的示意图；
[0039]图2示出了根据本公开的实施例的SAR图像竖条纹检测方法的流程图；
[0040]图3示出了根据本公开的实施例的灰度图像的示意图；
[0041]图4示出了根据本公开的实施例的边缘特征图像的示意图；
[0042]图5示出了根据本公开的实施例的第本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种SAR图像竖条纹检测方法，其特征在于，包括：获取SAR图像；对所述SAR图像进行预处理，得到边缘特征图像；对所述边缘特征图像进行霍夫变换，得到第一候选竖条纹数据集；对所述第一候选竖条纹数据集进行去重，得到第二候选竖条纹数据集；根据所述第二候选竖条纹数据集中每条线段的中心点坐标对线段进行分类，并根据线段长度以及预设聚类阈值进行聚类，得到聚类集合；遍历聚类集合中各聚类，直至各聚类中的线段长度最大值对应的线段均完成提取，生成竖条纹数据集。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述边缘特征图像进行霍夫变换，得到第一候选竖条纹数据集包括：将所述边缘特征图像、theta合集、rho合集和峰值坐标组作为输入条件，以两个线段之间的最小距离、最小线条长度作为过滤条件，提取第一候选竖条纹数据集；其中，所述theta合集根据预设theta范围确定，所述rho合集根据预设rho范围确定，所述峰值坐标组根据识别出的霍夫变换中的峰值的行和列坐标确定。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设theta范围为theta∈[
‑
1,1]。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述SAR图像进行预处理，得到边缘特征图像包括：对所述SAR图像进行均值滤波处理，得到均值滤波图像；对所述均值滤波图像进行形态学开运算处理，得到开运算图像；根据所述均值滤波图像和所述开运算图像，得到噪声图像；对所述噪声图像进行边缘检测，得到边缘特征图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述均值滤波图像和所述开运算图像，得到噪声图像包括：基于顶帽运算，根据所述均值滤波图像和所述开运算图像，得到噪声图像。6...

【专利技术属性】
技术研发人员：张一帆，樊文锋，徐航，梁雪莹，翟浩然，
申请(专利权)人：自然资源部国土卫星遥感应用中心，
类型：发明
国别省市：