SAR圖像道路提取方法研究.pdf

1、合成孔徑雷達(dá)(SAR)具有全天候、全天時(shí)以及穿透能力強(qiáng)等特點(diǎn)，在軍事和民用領(lǐng)域均有著廣泛的應(yīng)用。各國(guó)對(duì)SAR技術(shù)的重視和大量投入，使得SAR技術(shù)突飛猛進(jìn)，而對(duì)SAR圖像的理解與解譯的發(fā)展卻相對(duì)緩慢。作為SAR圖像中的一類重要目標(biāo)，道路目標(biāo)的識(shí)別與提取具有重大的理論與實(shí)際意義，受到人們?cè)絹?lái)越多的關(guān)注和研究。在國(guó)防“十一五”預(yù)研項(xiàng)目的支持下，遵循道路基元檢測(cè)、道路片段提取、道路片段連接的研究思路，本文重點(diǎn)研究了有效、準(zhǔn)確地提取SAR圖像中的

2、道路目標(biāo)的方法及其性能評(píng)估方法，主要內(nèi)容如下：
　　 (1)高分辨SAR圖像道路基元檢測(cè)。道路基元檢測(cè)是道路提取過(guò)程的基礎(chǔ)，其結(jié)果直接決定了最終提取目標(biāo)效果的好壞。而道路在SAR圖像中表現(xiàn)為線目標(biāo)，道路基元檢測(cè)的實(shí)質(zhì)是邊緣檢測(cè)方法在道路提取問(wèn)題上的具體應(yīng)用。經(jīng)典的SAR圖像邊緣檢測(cè)算法存在一些不足：ROA算子邊緣定位不夠準(zhǔn)確，對(duì)較細(xì)道路不敏感；互相關(guān)算子的抗噪性較差，虛警率較高。針對(duì)兩者之不足，本文在前人工作基礎(chǔ)上，提出了結(jié)合R

3、OA算子和互相關(guān)算子的融合算子進(jìn)行道路基元檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果和性能指標(biāo)分析表明，相比于ROA算子和互相關(guān)算子，該方法無(wú)論在檢測(cè)率還是虛警率上都有所優(yōu)化；同時(shí)，與另一經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算子Duda檢測(cè)算子相比，該方法能更好的剔除虛假信息。所以，道路提取過(guò)程的后續(xù)處理將用到融合算子進(jìn)行道路基元檢測(cè)。
　　 (2)道路片段提取。由于采用了邊緣檢測(cè)的方法進(jìn)行道路點(diǎn)的提取，因此需要對(duì)其進(jìn)行結(jié)構(gòu)化描述，包括道路片段提取和道路片段特征描述兩個(gè)部分。本

4、文針對(duì)相位編組和全局Hough變化的不足，提出了相位編組和局部Hough變換相結(jié)合的道路片段提取方法，并以此為基礎(chǔ)提出以響應(yīng)均值σove、方向θ和歸一化長(zhǎng)度lengthnorm三個(gè)特征來(lái)描述道路片段。
　　 (3)道路片段連接。經(jīng)過(guò)道路片段提取之后，道路片段之間仍然存在斷裂的現(xiàn)象，需要從全局出發(fā)進(jìn)行連接。本文重點(diǎn)研究了采用遺傳算子進(jìn)行道路片段的優(yōu)化連接，其全局優(yōu)化能力最大程度的保證了道路提取結(jié)果的完整性。針對(duì)道路提取性能指標(biāo)缺乏

5、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的問(wèn)題，提出了檢出率和誤檢率兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行性能評(píng)估；實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于GA的自動(dòng)道路提取方法能有效、準(zhǔn)確的提取道路目標(biāo)，并實(shí)現(xiàn)了道路目標(biāo)提取過(guò)程的全自動(dòng)化。
　　 (4)在項(xiàng)目前期探索階段，對(duì)半自動(dòng)道路提取的方法進(jìn)行了一定的研究，并編程實(shí)現(xiàn)道路提取的另一核心算法：基于Hough變換(HT)的半自動(dòng)道路提取算法。并在課題組已有的SAR圖像處理平臺(tái)的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)VC/Matlab混合編程方法的研究，將道路提取算法封裝為COM