CN107527023B - 基于超像素和主题模型的极化sar图像分类方法 - Google Patents

基于超像素和主题模型的极化sar图像分类方法 Download PDF

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Abstract

基于超像素和主题模型的极化SAR图像分类方法，输入待分类的极化SAR图像，并对其进行精致Lee滤波处理；使用均匀采样的方式对步骤1处理后的图像进行样本点采集，得到样本点集合；对样本点集合提取三种类型的特征，并分别进行归一化，得到特征集合F1、F2、F3；对特征集合F1、F2、F3分别进行聚类，形成视觉字典V1、V2、V3，并合并为多特征视觉字典V；在步骤1处理后的图像的基础上进行过分割，得到若干个超像素，根据字典V对每个超像素进行稀疏编码；使用主题模型对超像素的稀疏编码进行特征学习，并用SVM分类法分类，得到最终分类结果，能够有效表示极化SAR图像的异质区域。

Description

基于超像素和主题模型的极化SAR图像分类方法
技术领域
本发明属于图像处理和遥感技术领域，涉及一种基于超像素和主题模型的极化SAR图像分类方法。
背景技术
与合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)图像相比，极化SAR图像作为多通道的SAR图像，富含更多的极化信息其的地物分类是图像处理的基本任务，也是国家发展的重大需求，受到越来越多人的关注。然而，对于城区，森林等异质区域，由于地物的混杂性，传统的基于目标分解的方法很难将图像分为语义一致的地物区域，这也是极化SAR图像分类的一个挑战。
极化SAR图像含有丰富的极化散射信息，传统的极化SAR图像分类方法主要通过目标分解，得到对应地物的散射类型，如经典的H/α分类，Freeman分类等；另外，一些极化数据的统计模型被提出用来分类，如Wishart分类器；此外，通过结合目标分解和统计分布，H/-Wishart分类方法能够得到更好的分类结果。然而，由于这些方法没有考虑图像的空间和语义信息，对斑点噪声敏感，很难得到区域一致性好的分类结果。后来，许多学者提出了基于图像处理技术的极化SAR图像分类方法，这类算法通过提取极化SAR图像的纹理和结构特征，使用分类器进行分类，通过加入空间信息，能够有效地抑制噪声，获得区域一致的分类结果。
上述极化SAR分类算法虽考虑了极化SAR的散射特性和空间信息，但仍存在很多缺陷：(1)对于极化SAR异质区域，如城区、森林等，由于城区由多个建筑物聚集形成，散射回波会形成强烈的亮暗变化，这种亮暗变化重复出现，形成城区，现有算法由于没有考虑图像的高层语义信息，很难将异质区域划分为语义一致的同类区域。(2)由于没有融合散射特征和图像特性，传统算法难以学习到高层的判别性特征，对极化SAR图像进行分类，考虑极化特性的高层语义特征和分类方法还有待挖掘。
综上所述，现有的极化SAR图像分类方法仍存在一些缺陷，难以将极化SAR异质区域划分为语义一致的区域，难以有效分类极化SAR地物目标。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于超像素和主题模型的极化SAR图像分类方法，能够有效表示极化SAR图像的异质区域。
本发明所采用的技术方案是，基于超像素和主题模型的极化SAR图像分类方法，包括以下步骤：
步骤1，输入待分类的极化SAR图像，对极化SAR图像进行精致Lee滤波处理；
步骤2，使用均匀采样的方式对步骤1处理后的图像进行样本点采集，得到样本点集合；
步骤3，对样本点集合提取极化SAR图像的三种类型的特征，并分别进行归一化，得到特征集合F1、F2、F3；
步骤4，对特征集合F1、F2、F3分别进行K-means聚类，形成视觉字典V1、V2、V3，并将V1、V2、V3合并为多特征视觉字典V；
步骤5，在步骤1处理后的图像的基础上进行过分割，得到若干个超像素，根据多特征视觉字典V对每个超像素进行稀疏编码；
步骤6，使用主题模型对超像素的稀疏编码进行特征学习，得到高层特征，并用SVM分类法对高层特征进行分类，得到极化SAR图像的最终分类结果。
步骤3的具体步骤为：
步骤3.1，基于极化数据表示分别提取极化SAR图像的16维特征，并归一化得到特征集合F1；
步骤3.2，基于极化目标分解分别提取极化SAR图像的17维特征，并归一化得到特征集合F2；
步骤3.3，基于图像处理技术分别提取极化SAR图像的20维特征，并归一化得到特征集合F3。
步骤3.1中，基于极化数据表示提取的极化SAR图像的16维特征具体为：
a)极化散射矩阵S的6维特征：
{real(Shh),imag(Shh),real(Shv),imag(Shv),real(Svv),imag(Svv)} (1)
其中，Shh为水平接收的水平向发射极化波的回波数据、Shv为垂直接收的水平向发射极化波的回波数据、Svv为垂直接收的垂直向发射极化波的回波数据，real(·)为求实部操作，imag(·)为求虚部操作；
b)相干矩阵T的9维特征：
{T11,T22,T33,real(T12),imag(T12),real(T13),imag(T13),real(T23),imag(T23)}(2)
其中，相干矩阵T由极化散射矩阵S在Pauli基下转换得到，T11、T22、T33、T12、T13和T23为相干矩阵T中的元素；
c)SPAN图的1维特征：
span＝|Shh|2+2|Shv|2+|Svv|2 (3)
SPAN图为极化SAR总功率图，其中，span为散射矩阵S的各元素的功率之和；
步骤3.2中，基于极化目标分解提取的极化SAR图像的17维特征具体为：
a)Cloude-Pottier分解得到3维特征：熵H、反熵A和平均散射角α；
熵H定义为：
Figure GDA0002804674880000041
其中：
Figure GDA0002804674880000042
其中，n为通道数，n＝3；相干矩阵T分解得到多个特征值和特征向量，λi是第i个特征值，λj是第j个特征值，Pi为λi的归一化结果；
反熵A定义为：
Figure GDA0002804674880000043
P2为第2个特征值的归一化结果，P3为第3个特征值的归一化结果；
平均散射角α定义为：
α＝P1α1+P2α2+P3α3 (7)
α1为第1个特征向量中的第一个元素、α2为第2个特征向量中的第一个元素、α3为第3个特征向量中的第一个元素；
b)Freeman分解得到3维特征：表面散射功率、二次散射功率和体散射功率：
Freeman分解将协方差矩阵C分解为三种散射矩阵：
C＝fsCS+fdCD+fvCV (8)
其中，CS、CD、CV分别为表面散射矩阵、二次散射矩阵、体散射矩阵，fs、fd、fv分别为CS、CD、CV对应的系数；
表面散射功率、二次散射功率、体散射功率分别为pS、pD、pV：
Figure GDA0002804674880000051
其中，a为二次散射参数、b为表面散射参数；
c)Huynen分解得到9维特征：
{A0,B0,B,C,D,E,F,G,H} (10)
A0表示目标对称性，B0-B表示目标非对称性，B0+B表示目标非规则性，C表示目标线性特性，D表示局部曲率差，E表示表面扭转度，F表示目标螺旋性，G表示对称与非对称的粘合力，H表示目标方向；
Huynen分解将相干矩阵T表示为9个独立元素，9个元素表示不同的目标散射信息：
Figure GDA0002804674880000052
其中，
Figure GDA0002804674880000061
d)极化参数的2维特征：
共极化比：
Figure GDA0002804674880000062
交叉极化比：
Figure GDA0002804674880000063
其中，(Svv)*为矩阵Svv的共轭转置。
步骤3.3中，基于图像处理技术提取的极化SAR图像的20维特征具体为：
a)基于灰度共生矩阵定义4维纹理特征：
对比度con：
Figure GDA0002804674880000064
能量Asm：
Figure GDA0002804674880000065
熵Ent：
Figure GDA0002804674880000066
相关性Corr：
Figure GDA0002804674880000071
其中，
Figure GDA0002804674880000072
其中，p(i,j)为像素点i和像素点j之间的灰度共生矩阵值，k为像素点的个数；
b)16维轮廓特征：
设计4个尺度N个方向的边线滤波器组，并将边线滤波器组应用在SPAN图和极化SAR图上，得到不同尺度和方向的能量值：
Figure GDA0002804674880000073
Figure GDA0002804674880000074
其中，Eedge和Eline分别为边能量值和线能量值，上标a、b、c分别表示线滤波器的上、中、下三个区域，xi为边线滤波器内第i个像素点的像素值，wi为第i个像素点对应的高斯核权重，m和n分别为边线滤波器两个不同区域的像素点的个数；在1个SPAN图和3个通道的极化SAR图上，对于4个尺度，分别选择各个方向中的最大能量值作为该尺度的能量值，得到16维轮廓能量图。
步骤4的具体步骤为：
步骤4.1，对特征集合F1进行K-means聚类，类别数定义为m类，得到m个聚类中心，将m个聚类中心作为视觉字典V1；
对特征集合F2进行K-means聚类，类别数定义为m类，得到m个聚类中心，将m个聚类中心作为视觉字典V2；
对特征集合F3进行K-means聚类，类别数定义为m类，得到m个聚类中心，将m个聚类中心作为视觉字典V3；
步骤4.2，合并视觉字典V1、V2、V3，得到3m维的多特征视觉字典V。
步骤5具体为：
对步骤1处理后的图像获取SPAN图，对SPAN图进行均值漂移过分割，每个过分割区域作为一个超像素；
根据多特征视觉字典V对每个超像素进行稀疏编码，并对所有超像素的稀疏编码进行归一化处理。
步骤6具体为：
使用LDA模型对超像素的稀疏编码进行特征学习，先使用贝叶斯学习方法进行模型推理，再使用EM参数估计算法进行参数估计，得到主题概率，使用SVM分类法对主题概率进行分类，得到SAR图像的最终分类结果。
本发明的有益效果是，基于超像素和主题模型的极化SAR图像分类方法，通过提取极化SAR图像的多种特征构成多特征视觉字典，不仅提取了极化分解信息，同时加入纹理和轮廓特征，能够更加全面的刻画地物目标；为了加入空间信息并且减少计算量，采用超像素作为单位来进行稀疏编码，有效减少了时间复杂度；采用主题模型来进行特征学习，学习了图像的高层语义特征，有效克服了复杂地物分类的语义鸿沟问题。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2(a)是Flevoland地区全极化SAR伪彩图；
图2(b)是图2(a)对应的类标参考图；
图2(c)是本发明对Flevoland地区全极化SAR图像的分类结果图；
图2(d)是SVM算法分类结果图；
图3(a)是San Francisco地区全极化伪彩图；
图3(b)是图3(a)对应的类标参考图；
图3(c)是本发明对San Francisco地区全极化SAR图像的分类结果图；
图3(d)是SVM算法分类结果图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
如图1所示，基于超像素和主题模型的极化SAR图像分类方法，包括以下步骤：
步骤1，输入待分类的极化SAR图像，对极化SAR图像进行精致Lee滤波处理；精致Lee滤波方法不仅能够平滑匀质区域，抑制噪声，同时能够保持边界细节。
步骤2，使用均匀采样的方式对步骤1处理后的图像进行样本点采集，隔10个点进行采样，得到样本点集合；
步骤3，对样本点集合提取极化SAR图像的三种类型的特征，并分别进行归一化，得到特征集合F1、F2、F3；
步骤3的具体步骤为：
步骤3.1，基于极化数据表示分别提取极化SAR图像的16维特征，并归一化得到特征集合F1；
a)极化散射矩阵S的6维特征：
{real(Shh),imag(Shh),real(Shv),imag(Shv),real(Svv),imag(Svv)} (1)
其中，Shh为水平接收的水平向发射极化波的回波数据、Shv为垂直接收的水平向发射极化波的回波数据、Svv为垂直接收的垂直向发射极化波的回波数据，real(·)为求实部操作，imag(·)为求虚部操作；
b)相干矩阵T的9维特征：
{T11,T22,T33,real(T12),imag(T12),real(T13),imag(T13),real(T23),imag(T23)}(2)
其中，相干矩阵T由极化散射矩阵S在Pauli基下转换得到，T11、T22、T33、T12、T13和T23为相干矩阵T中的元素；
c)SPAN图的1维特征：
span＝|Shh|2+2|Shv|2+|Svv|2 (3)
SPAN图为极化SAR总功率图，其中，span为散射矩阵S的各元素的功率之和。
步骤3.2，基于极化目标分解分别提取极化SAR图像的17维特征，并归一化得到特征集合F2；
a)Cloude-Pottier分解得到3维特征：熵H、反熵A和平均散射角α；
熵H定义为：
Figure GDA0002804674880000101
其中：
Figure GDA0002804674880000111
其中，n为通道数，n＝3；相干矩阵T分解得到多个特征值和特征向量，λi是第i个特征值，λj是第j个特征值，Pi为λi的归一化结果；
反熵A定义为：
Figure GDA0002804674880000112
P2为第2个特征值的归一化结果，P3为第3个特征值的归一化结果；
平均散射角α定义为：
α＝P1α1+P2α2+P3α3 (7)
α1为第1个特征向量中的第一个元素、α2为第2个特征向量中的第一个元素、α3为第3个特征向量中的第一个元素；
b)Freeman分解得到3维特征：表面散射功率、二次散射功率和体散射功率：
Freeman分解将协方差矩阵C分解为三种散射矩阵：
C＝fsCS+fdCD+fvCV (8)
其中，CS、CD、CV分别为表面散射矩阵、二次散射矩阵、体散射矩阵，fs、fd、fv分别为CS、CD、CV对应的系数；
表面散射功率、二次散射功率、体散射功率分别为pS、pD、pV：
Figure GDA0002804674880000113
其中，a为二次散射参数、b为表面散射参数；
c)Huynen分解得到9维特征：
{A0,B0,B,C,D,E,F,G,H} (10)
Huynen分解得到各参数的物理含义如表1所示：
表1 Huynen分解得到的各参数的物理含义
A<sub>0</sub> 目标对称性
B<sub>0</sub>-B 目标非对称性
B<sub>0</sub>+B 目标非规则性
C 目标线性特性
D 局部曲率差
E 表面扭转度
F 目标螺旋性
G 对称与非对称的粘合力
H 目标方向
Huynen分解将相干矩阵T表示为9个独立元素，9个元素表示不同的目标散射信息：
Figure GDA0002804674880000121
其中，
Figure GDA0002804674880000131
d)极化参数的2维特征：
共极化比：
Figure GDA0002804674880000132
交叉极化比：
Figure GDA0002804674880000133
其中，(Svv)*为矩阵Svv的共轭转置。
步骤3.3，基于图像处理技术分别提取极化SAR图像的20维特征，并归一化得到特征集合F3；
a)灰度共生矩阵是描述极化SAR图像的纹理的有效工具，通过计算图像局部空间关系能够反映图像局部的方向、间隙、变换模式等信息；基于灰度共生矩阵定义4维纹理特征：
对比度con：
Figure GDA0002804674880000134
能量Asm：
Figure GDA0002804674880000135
熵Ent：
Figure GDA0002804674880000141
相关性Corr：
Figure GDA0002804674880000142
其中，
Figure GDA0002804674880000143
其中，p(i,j)为像素点i和像素点j之间的灰度共生矩阵值，k为像素点的个数；
b)16维轮廓特征：
在本实施例中，设计4个尺度18个方向的滤波器组，为了减少噪声，设计各向异性高斯核对滤波器进行加权，并将滤波器组应用在SPAN图和极化SAR图上，得到不同方向和尺度的能量值：
Figure GDA0002804674880000144
Figure GDA0002804674880000145
其中，Eedge和Eline分别为边能量值和线能量值，上标a、b、c分别表示线滤波器的上、中、下三个区域，xi为滤波器内第i个像素点的像素值，wi为第i个像素点对应的高斯核权重，m和n分别为滤波器两个不同区域的像素点的个数；在1个SPAN图和3个通道的极化SAR图上，对于4个尺度，分别选择18个方向中的最大能量值作为该尺度的能量值，得到16维轮廓能量图。
步骤4，对特征集合F1、F2、F3分别进行K-means聚类，形成视觉字典V1、V2、V3，并将V1、V2、V3合并为多特征视觉字典V；
步骤4的具体步骤为：
步骤4.1，对特征集合F1进行K-means聚类，类别数定义为100类，得到100个聚类中心，将100个聚类中心作为视觉字典V1；
对特征集合F2进行K-means聚类，类别数定义为100类，得到100个聚类中心，将100个聚类中心作为视觉字典V2；
对特征集合F3进行K-means聚类，类别数定义为100类，得到100个聚类中心，将100个聚类中心作为视觉字典V3。
步骤4.2，合并视觉字典V1、V2、V3，得到300维的多特征视觉字典V。
步骤5，对步骤1处理后的图像获取SPAN图，选择EDISON***对SPAN图进行均值漂移过分割，得到多个一致的小区域，即为过分割区域，每个过分割区域作为一个超像素；
超像素能够刻画图像的自适应邻域关系，每个像素点的邻域不再是固定的4-邻域或者8-邻域，而是整个超像素；目前，许多过分割方法已经被提出，如分水岭算法、均值漂移算法、水平集方法，本发明选择均值漂移算法进行初始分割，能够获得一致的区域，且不会引起太多的超像素块。
根据多特征视觉字典V对每个超像素进行稀疏编码，具体为，对超像素中的每个像素点，向学习的多特征视觉字典V进行投影，距离V最近的像素点编码为1，其他像素点编码为0，对超像素中所有像素点的编码进行直方图统计，得到超像素的稀疏编码，并对所有超像素的稀疏编码进行归一化处理。
步骤6，使用LDA模型对超像素的稀疏编码进行特征学习，先使用贝叶斯学习方法进行模型推理，再使用EM参数估计算法进行参数估计，得到主题概率，使用SVM分类法对主题概率进行分类，选择10％的样本进行训练，再对整幅图像进行测试，得到极化SAR图像的最终分类结果。
下面结合仿真实验对本发明的效果进行进一步的说明：
仿真实验1：
1.仿真条件
(1)仿真实验中，输入NASA/JPL AIRSAR卫星L波段在荷兰Flevoland地区农田的四视极化SAR图像，图像大小为300×270像素；
(2)仿真实验中，精致Lee滤波的窗口选为5×5；
(3)仿真实验中，边线滤波器选取为4个尺度18个方向；
2.仿真内容与结果
图2(a)为Flevoland地区全极化SAR伪彩图，以Pauli基为RGB三通道颜色表示；图2(b)为2(a)对应的类标参考图，白色区域没有参考类标，因此，本发明不考虑白色区域的分类结果，在参考图中Flevoland地区被划分为6类；图2(c)是本发明对Flevoland地区全极化SAR图像的分类结果，分类精度为96.8％；图2(d)为SVM算法分类结果，分类精度为95.9％。能够看出，图2(d)会得到很多杂点，对噪声不能很好的抑制，本发明算法能够得到更加一致的分类结果。
仿真实验2：
1.仿真条件
(1)仿真实验中，输入AIRSAR卫星L波段San Francisco地区四视极化SAR图像，图像大小为512×512像素；
(2)仿真实验中，Lee滤波窗口选为5×5；
(3)仿真实验中，边线滤波器选取为4个尺度18个方向；
2.仿真内容与结果
图3(a)为San Francisco地区全极化伪彩图，以Pauli基为RGB三通道颜色表示。图3(b)为对应的参考图，参考图中该区域被划分为三类，黑色表示海洋，深灰色表示城区，浅灰色表示森林，白色为无标记区域，不进行考虑；图3(c)是本发明对San Francisco地区全极化SAR图像的分类结果，分类精度为95.75％；图3(d)为SVM算法分类结果，分类精度为93.35％。能够看出，图3(d)的分类结果有很多噪声，城区和森林产生了混淆，且海洋部分也有错分，不能很好的抑制；本发明能够得到更加一致的分类结果。
通过上述方法，本发明基于超像素和主题模型的极化SAR图像分类方法，首先对极化SAR图像进行精致Lee滤波处理，对滤波后的图像进行均匀采样；对样本点集合提取极化SAR图像的三类特征集合，分别对三类特征集合进行聚类，形成三组视觉字典，并合并为多特征视觉字典；对SPAN图像进行均值漂移过分割，对分割的每个超像素进行稀疏编码，并使用主题模型进行特征学习，对学到的高层特征进行SVM分类，得到极化SAR图像的分类结果图。本发明通过提取极化SAR图像的多种特征构成多特征视觉字典，不仅提取了极化分解信息，同时加入纹理和轮廓特征，能够更加全面的刻画地物目标；为了加入空间信息并且减少计算量，采用超像素作为单位来进行稀疏编码，有效减少了时间复杂度；采用主题模型来进行特征学习，学习了图像的高层语义特征，有效克服了复杂地物分类的语义鸿沟问题。

Claims (1)

1.基于超像素和主题模型的极化SAR图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，输入待分类的极化SAR图像，对极化SAR图像进行精致Lee滤波处理；
步骤2，使用均匀采样的方式对所述步骤1处理后的图像进行样本点采集，得到样本点集合；
步骤3，对样本点集合提取极化SAR图像的三种类型的特征，并分别进行归一化，得到特征集合F1、F2、F3，具体步骤为：
步骤3.1，基于极化数据表示分别提取极化SAR图像的16维特征，并归一化得到特征集合F1；
基于极化数据表示提取的极化SAR图像的16维特征具体为：
a)极化散射矩阵S的6维特征：
{real(Shh),imag(Shh),real(Shv),imag(Shv),real(Svv),imag(Svv)} (1)
其中，Shh为水平接收的水平向发射极化波的回波数据、Shv为垂直接收的水平向发射极化波的回波数据、Svv为垂直接收的垂直向发射极化波的回波数据，real(·)为求实部操作，imag(·)为求虚部操作；
b)相干矩阵T的9维特征：
{T11,T22,T33,real(T12),imag(T12),real(T13),imag(T13),real(T23),imag(T23)} (2)
其中，相干矩阵T由极化散射矩阵S在Pauli基下转换得到，T11、T22、T33、T12、T13和T23为相干矩阵T中的元素；
c)SPAN图的1维特征：
span＝|Shh|2+2|Shv|2+|Svv|2 (3)
SPAN图为极化SAR总功率图，其中，span为散射矩阵S的各元素的功率之和；
步骤3.2，基于极化目标分解分别提取极化SAR图像的17维特征，并归一化得到特征集合F2；
基于极化目标分解提取的极化SAR图像的17维特征具体为：
a)Cloude-Pottier分解得到3维特征：熵H、反熵A和平均散射角α；
熵H定义为：
Figure FDA0002857501680000021
其中：
Figure FDA0002857501680000022
其中，n为通道数，n＝3；相干矩阵T分解得到多个特征值和特征向量，λu是第u个特征值，λv是第v个特征值，Pu为λu的归一化结果；
反熵A定义为：
Figure FDA0002857501680000023
P2为第2个特征值的归一化结果，P3为第3个特征值的归一化结果；
平均散射角α定义为：
α＝P1α1+P2α2+P3α3 (7)
α1为第1个特征向量中的第一个元素、α2为第2个特征向量中的第一个元素、α3为第3个特征向量中的第一个元素；
b)Freeman分解得到3维特征：表面散射功率、二次散射功率和体散射功率：
Freeman分解将协方差矩阵C分解为三种散射矩阵：
C＝fsCS+fdCD+fvCV (8)
其中，CS、CD、CV分别为表面散射矩阵、二次散射矩阵、体散射矩阵，fs、fd、fv分别为CS、CD、CV对应的系数；
表面散射功率、二次散射功率、体散射功率分别为Ps、Pd、Pv：
Figure FDA0002857501680000031
其中，a为二次散射参数、b为表面散射参数；
c)Huynen分解得到9维特征：
{A0,B0,B,C0,D,E,F,G,H0} (10)
A0表示目标对称性，B0-B表示目标非对称性，B0+B表示目标非规则性，C0表示目标线性特性，D表示局部曲率差，E表示表面扭转度，F表示目标螺旋性，G表示对称与非对称的粘合力，H0表示目标方向；
Huynen分解将相干矩阵T表示为9个独立元素，9个元素表示不同的目标散射信息：
Figure FDA0002857501680000032
其中，
Figure FDA0002857501680000041
其中，i为虚数单位；
d)极化参数的2维特征：
共极化比：
Figure FDA0002857501680000042
交叉极化比：
Figure FDA0002857501680000043
其中，(·)*为矩阵(·)的共轭转置；
步骤3.3，基于图像处理技术分别提取极化SAR图像的20维特征，并归一化得到特征集合F3；
基于图像处理技术提取的极化SAR图像的20维特征具体为：
a)基于灰度共生矩阵定义4维纹理特征：
对比度con：
Figure FDA0002857501680000044
能量Asm：
Figure FDA0002857501680000051
熵Ent：
Figure FDA0002857501680000052
相关性Corr：
Figure FDA0002857501680000053
其中，
Figure FDA0002857501680000054
其中，t、j分别表示第t和第j个像素点，p(t,j)为像素点t和像素点j之间的灰度共生矩阵值，k为像素点的个数；
b)16维轮廓特征：
设计4个尺度N个方向的滤波器组，并将滤波器组应用在SPAN图和极化SAR图上，得到不同方向和尺度的能量值：
Figure FDA0002857501680000055
Figure FDA0002857501680000056
其中，Eedge和Eline分别为边能量值和线能量值，上标a、b、c分别表示线滤波器的上、中、下三个区域；xr为边滤波器一侧区域内第r个像素点的像素值，wr为第r个像素点对应的高斯核权重，xs为滤波器另一侧区域内第s个像素点的像素值，ws为第s个像素点对应的高斯核权重，m和l分别为滤波器两个不同区域的像素点的个数；在1个SPAN图和3个通道的极化SAR图上，对于4个尺度，分别选择各个方向中的最大能量值作为该尺度的能量值，得到16维轮廓能量图；
步骤4，对特征集合F1、F2、F3分别进行K-means聚类，形成视觉字典V1、V2、V3，并将V1、V2、V3合并为多特征视觉字典V，具体步骤为：
步骤4.1，对所述特征集合F1进行K-means聚类，类别数定义为m类，得到m个聚类中心，将m个聚类中心作为视觉字典V1；
对所述特征集合F2进行K-means聚类，类别数定义为m类，得到m个聚类中心，将m个聚类中心作为视觉字典V2；
对所述特征集合F3进行K-means聚类，类别数定义为m类，得到m个聚类中心，将m个聚类中心作为视觉字典V3；
步骤4.2，合并视觉字典V1、V2、V3，得到3m维的多特征视觉字典V；
步骤5，在所述步骤1处理后的图像的基础上进行过分割，得到若干个超像素，根据多特征视觉字典V对每个超像素进行稀疏编码，具体为：
对所述步骤1处理后的图像获取SPAN图，对SPAN图进行均值漂移过分割，每个过分割区域作为一个超像素；
根据多特征视觉字典V对每个超像素进行稀疏编码，具体为，对超像素中的每个像素点，向学习的多特征视觉字典V进行投影，距离V最近的像素点编码为1，其他像素点编码为0，对超像素中所有像素点的编码进行直方图统计，得到超像素的稀疏编码，并对所有超像素的稀疏编码进行归一化处理；
步骤6，使用主题模型对超像素的稀疏编码进行特征学习，得到高层特征，并用SVM分类法对高层特征进行分类，得到极化SAR图像的最终分类结果，具体为：
使用LDA模型对超像素的稀疏编码进行特征学习，先使用贝叶斯学习方法进行模型推理，再使用EM参数估计算法进行参数估计，得到主题概率，使用SVM分类法对主题概率进行分类，得到极化SAR图像的最终分类结果。
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