SAR图道路检测算法研究

• 作 者: 魏幸幸
• 出 处: 西安电子科技大学
• 发表日期: 2004年期
• 关键词: 合成孔径雷达 基元检测 特征提取 标准化

合成孔径雷达具有全天时、全天候的优点,它在军事和民用领域都得到了广泛的应用,各个国家也越来越重视SAR的发展和研究。SAR技术在最近几十年得到了飞快的发展,但是SAR图像的理解和解译发展相对滞后。道路是现代交通网络的重要组成部分,在地理、经济和军事上都有着举足轻重的地位。道路目标的检测技术具有重要的意义,也越来越受到国内外的学者的追捧和研究。由于道路场景的复杂性,SAR图像的道路检测算法也一直是一个难点。由于特殊的成像机理,SAR图像不可避免的会包含乘性相干斑噪声。噪声会削弱道路和背景之间的对比度,使得道路的特征不在那么明显。为了减小相干斑噪声所带来的影响,对图像去噪是一个必不可少的预处理环节,要尽可能的在去除噪声的同时保留完整的道路的细节信息,本文所选用的PPB去噪算法在这上面表现优越。接着是用基元检测算子确定种子点,也可以称为提取特征。常用的SAR图像基元检测算子有对道路边缘定位不准确、虚警率高的缺点。在科研项目的支持下,本文对SAR图像的道路检测技术做了深入的研究,主要工作和成果如下:1、本文提出了一种改进的的比值特征的计算方式,它根据SAR图像中道路所呈现的特点,即道路和背景区分度较大、道路两侧区域相似性强,同时考虑了不同宽度、不同方向的情景,由此来计算两种比值特征,相比于经典的基元检测算子,新定义的比值特征提高了对道路边缘定位的准确性。为了简化计算和提高准确率,对提取到的特征集进行了筛选和标准化。然后为了达到实时性的要求,本文设计了一种相对简单但有效的差值分类器,这样就得到了道路检测的初步结果。2、本文提出了两种SAR图像道路检测的后处理后处理算法。一种是基于最小直线比率的后处理算法,它是先对初步结果进行轮廓提取,然后用线段逼近轮廓,对于相同长度的轮廓,如果用的线段越少,那么它是道路轮廓的可能性就越大。因为道路都是细长型的线状目标,根据积分原理,一个相同长度闭合的曲线,如果形状越细长,那么它的面积越小,这恰好符合道路的特点。由此本文定义了一种基于面积周长比的后处理算法,该算法可以有效的去噪块状的虚警区域。本文采用了多组实测SAR图像对提出的算法进行了验证,实验结果验证了算法的有效性。但是,针对更为复杂的场景,还需要研究性能更为稳定的检测算法。