高分辨率SAR图像分割与分类方法研究

摘要

合成孔径雷达（Synthetic aperture radar, SAR）由于具有不受光照和气候条件影响的成像能力，已经成为一种重要的遥感对地观测手段。SAR图像分割与分类是SAR图像处理与解译的基础问题，也是SAR技术走向实际应用的关键环节之一，具有重要的研究意义。
　　SAR成像技术发展的一个重要趋势是空间分辨率的提高。高分辨率SAR图像可以提供更为丰富的地面信息，但是也为SAR图像分割与分类提出了新的问题。相比于中低分辨率SAR图像，高分辨率SAR图像呈现出统计特性改变、纹理特征突出、场景复杂、数据量大等特点，使得适用于中低分辨率SAR图像的分割与分类算法难以满足高分辨率SAR图像处理的应用需求。本文针对上述问题，在总结和分析现有方法的基础上，以准确描述高分辨率SAR图像特性和充分利用SAR图像信息为出发点，提出了多种适用于高分辨率SAR图像的分割与分类方法。
　　论文的主要工作和贡献包括以下几个方面：
　　1.在总结现有SAR图像分割与分类理论和方法的基础上，结合高分辨率SAR图像特性，分析了现有分割与分类方法应用于高分辨率SAR图像时存在的问题。
　　2.研究了高分辨率SAR图像统计建模理论及参数估计方法，基于G0统计模型建立了适用于高分辨率SAR图像分割的能量函数模型，提出了基于G0分布和水平集方法的SAR图像变分分割方法。在此基础上，进一步研究了基于凸松弛与凸优化的能量函数优化方案，研究并实现了基于G0分布和分裂Bregman算法的SAR图像分割方法，可以有效提高SAR图像分割效率。
　　3.针对高分辨率SAR图像纹理信息丰富、场景复杂的特点，提出一种结合鉴别学习理论的变分分割方法。该方法建立了一种新的变分分割模型，能够结合鉴别学习获得的特征分布信息与先验约束信息。基于所提变分模型，提出并实现了基于形态学纹理特征的高分辨率SAR图像分割方法。实验表明，本文方法可以有效利用高维SAR图像特征中包含的鉴别信息，提高高分辨率及复杂场景SAR图像的分割准确度。
　　4.针对基于像素点的SAR图像分类方法容易受噪声及杂波干扰的问题，研究了基于超像素的高分辨率SAR图像分类方法。首先，针对SAR图像中超像素生成问题，提出了一种基于统计模型和强度均值比的超像素生成方法，并通过实验验证了该方法对于SAR图像的适用性。在提取的超像素基础上，研究了SAR图像超像素特征提取方法，提出了一种基于超像素稀疏编码特征提取的SAR图像分类方法，基于真实高分辨率SAR图像的分类实验验证了该方法的优点。
　　5.针对高分辨率极化SAR（Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR）图像分类问题，提出了结合极化信息与空间信息的PolSAR图像分类方法。该方法通过集合多种极化特征构建高维特征空间，然后基于稀疏表示分类理论对极化 SAR图像进行分类。为了有效利用PolSAR图像空间信息，将稀疏表示分类理论与超像素相结合，提出了两种不同的PolSAR图像分类方案。本文所提方法不仅能够有效地提高高分辨率PolSAR图像分类准确率，同时也扩展了基于稀疏表示的分类理论与方法。
　　总之，本文围绕高分辨率SAR图像分割与分类问题展开了一系列研究，丰富了SAR图像分割与分类理论，可以为高分辨率条件下SAR图像信息获取与解译提供有效方法。

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主要缩略词表

第一章 绪 论

1.1 研究工作的背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本论文的主要内容和安排

第二章 基于统计模型的高分辨率SAR图像分割变分方法研究

2.1 引言

2.2 高分辨率SAR图像统计建模

2.3 SAR图像变分分割模型

2.4 基于G0分布与水平集方法的SAR图像分割

2.5 基于G0分布与分裂Bregman算法的SAR图像变分分割方法

2.6 本章小结

第三章 结合鉴别学习理论的SAR图像变分分割方法研究

3.1 引言

3.2 结合鉴别学习的变分分割模型

3.3 结合鉴别学习的高分辨率SAR图像变分分割

3.4 实验结果与分析

3.5 本章小结

第四章 基于稀疏编码超像素特征提取的SAR图像分类方法研究

4.1 引言

4.2 基于统计模型和灰度均值比的SAR图像超像素生成方法

4.3 基于稀疏编码超像素特征提取的SAR图像分类

4.4 本章小结

第五章 结合极化-空间信息的PolSAR图像分类方法研究

5.1 引言

5.2 PolSAR图像数据及极化特征提取

5.3基于稀疏表示分类器的PolSAR图像分类

5.4 结合极化-空间信息的PolSAR图像分类

5.5 实验结果与分析

5.6 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 全文工作总结

6.2 后续工作展望

致谢

参考文献

攻读博士学位期间取得的成果