基于统计模型的SAR图像降斑和分割方法研究

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合成孔径雷达(SAR)图像降斑和分割是SAR图像解译技术的重要环节,能够揭示SAR图像的本质,为SAR系统的自动目标识别建立基础,推动SAR在众多领域中的应用与发展。近年来,SAR图像降斑和分割技术已成为国内外学者研究的热点。本论文以现有的星载、机载SAR图像数据为基础,采用粒子滤波(PF)理论、模糊聚类理论、多分辨率分析理论、贝叶斯融合理论以及三重马尔可夫场(TMF)模型等现代信号处理理论对SAR图像降斑和分割的相关理论和技术问题开展了系统深入的研究工作,论文的主要内容可概括为如下五部分:第一部分以研究SAR图像在平稳小波变换(SWT)域的统计特性为基础,提出了基于SWT域改进PF的SAR图像降斑算法。PF非常适合处理非高斯状态空间模型的滤波问题,而SAR图像的非高斯降斑算法正是粒子滤波的一个有效应用。新算法首先分析验证了在SWT域中利用广义高斯分布(GGD)对SAR图像进行建模比在离散小波变换(DWT)域中更为精确;然后针对基本PF降斑算法中的粒子整体权重偏差问题,引入马尔可夫随机场(MRF)重新定义粒子权重,并通过权重更新粒子的采样区间以优化粒子分布;为了提高降斑算法的实时性,新算法依据小波系数的局部统计特性对图像进行分区域处理。本论文选取合成图像和实测SAR图像进行了仿真实验,实验结果表明该方法能够在去除斑点噪声的同时较好的保持图像的边缘、点目标和纹理结构特征,而且分区域处理有效地提高了算法的效率。第二部分以研究模糊聚类理论以及SAR图像的非平稳统计特性为基础,建立了基于模糊TMF(FTMF)模型的无监督SAR图像多类分割理论和方法。本部分工作的贡献点如下:(1)将均值场近似(MFA)理论从对一维随机场的处理推广到二维形式,推导基于MFA理论的标记场和辅助场的联合先验概率分布,以解决Gibbs采样的计算量问题。(2)研究并建立以标记场和辅助场为联合条件的似然概率的统计分布模型,释放TMF模型中各类地物目标在不同平稳状态下的似然概率分布一致这一限制条件,同时考虑辅助场在构建势能函数与建模似然概率分布中的作用,对SAR数据在不同平稳状态下的统计分布进行建模,进一步完善非平稳SAR图像的统计模型。(3)将模糊C均值(FCM)聚类理论与TMF模型相结合,构建基于FTMF模型的新的模糊目标函数从而在分割中有效地保留原始SAR图像的信息。(4)依据新的模糊目标函数,研究并建立FTMF模型参数、统计分布参数及隶属度的估计方法。合成图像和实测SAR图像的实验结果和分析表明基于FTMF模型的SAR图像分割方法在分割过程中能够有效地保留原始SAR图像的信息,获取准确的边界定位和较好的区域一致性。第三部分以研究小波域多尺度统计模型和SAR图像的非平稳统计特性为基础,提出了小波域多尺度多方向TMF(WTMF)模型。为捕获尺度内图像结构的局部空域相关性以及尺度间的父子代依赖关系,本论文构建了WTMF模型的多尺度因果势能函数。为充分捕捉图像的奇异性信息,本论文构建了基于小波域隐马尔可夫树(WHMT)的多尺度WTMF似然,从而WTMF模型能够从图像的空间结构和图像特征上整合图像的全局和局部信息,并利用粗尺度上的全局结构信息指导细尺度上的分割,实现多尺度决策融合。此外,本论文针对非平稳SAR图像的纹理统计特性,提出了一种新的基于非平稳各向异性高斯核(NAGK)参数的辅助场初始化方法。合成图像和实测SAR图像的实验结果和分析表明粗尺度上的全局结构信息对细尺度上的分割具有指导作用,WTMF模型通过贝叶斯决策融合实现这一指导作用,从而提高分割算法的抗噪性能,有效地解决误分割问题。第四部分以研究分层统计模型和SAR图像的非平稳统计特性为基础,提出了基于分层TMF(HTMF)模型的无监督SAR图像多类分割理论和方法。HTMF模型构建了尺度内基团势能函数和尺度间条件基团势能函数以精确捕获非平稳SAR图像的全局和局部特征。基于HTMF模型的分割方法借助于四叉树结构上的贝叶斯推论,通过上行-下行概率计算过程估计HTMF模型的多尺度边缘后验概率以实现尺度内SAR图像空域相关性的有效捕获以及尺度间上下文结构信息的有效传递,进而完成无监督多尺度SAR图像的贝叶斯统计分割。合成图像和实测SAR图像的实验结果和分析表明与TMF模型相比,HTMF模型能够较好地保持SAR图像的结构信息,有效抑制噪声影响,从而提高分割精度。第五部分以研究SAR图像的非平稳统计特性、统计建模以及纹理特征为基础,建立了基于条件三重马尔可夫场(CTMF)模型的无监督SAR图像多类分割理论和方法。CTMF模型能够有效地从空域结构以及数据统计分布的角度上描述SAR图像的非平稳统计特性,并利用归一化逻辑回归模型(NLRM)构造基于SAR图像纹理特征的联合势能函数,充分地考虑了观测数据的统计相关特性,从而有效地提高了模型精度。通过构造标记场和辅助场联合指导下的自适应相互势能函数则能够更为精确的捕获SAR图像空域相关性。实验结果和分析表明CTMF模型适用于处理具有复杂纹理结构的非平稳SAR图像分割,在边界定位、区域一致性以及分割精度等性能上均展示出其优越性。
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