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1、第16卷第3期遥感技术与应用Vol.16No.32001年9月REMOTESENSINGTECHNOLOGYANDAPPLICATIONSep.2001合成孔径雷达图像的特征选择赵小杰,种劲松,王宏琦(中国科学院电子学研究所北京100080)摘要:讨论了合成孔径雷达图像分类中常用的特征,并且通过对各特征的分析及对各种特征组合的测试,给出了快速选择有效的特征应遵循的原则。最后给出适合于合成孔径雷达图像城区分类的特征。关键词:合成孔径雷达;特征选择;纹理特征中图分类号:TP75文献标识码:A文章编号:1004-0323(2001)03-0190-05有多种测量和刻化
2、图像纹理的统计方法,本文1引言使用了灰度共生矩阵、局部统计方法。下面具体介绍随着生产力的高速发展,城市扩张和城市建设灰度共生矩阵和局部统计方法。发展迅速。为及时有效地检测城区的发展变化,发现2.1.1灰度共生矩阵方法非法违章建筑及滥用土地的情况,需要对不同时期灰度共生矩阵表示了灰度的空间依赖性,它表的城区状况有所掌握,我们可以利用不同时间的城示了在一种纹理模式下的像素灰度的空间关系。它区雷达遥感图像进行监督分类。的弱点是没有完全抓住局部灰度的图形特点,因此在利用合成孔径雷达(SAR)图像进行监督分对于较大的局部,此方法的效果不太理想。类时,特征选择是至关重要的。
3、它强烈地影响到分类灰度共生矩阵为方阵,维数等于图像的灰度级。灰器的性能,一方面可以降低特征空间的维数,减小了度共生矩阵中的元素(i,j)的值表示了在图像中其中计算量,另一方面可以减小分类的错误率。一般的特一个像素的灰度值为i,另一个像素的灰度值为j,并且征选择方法是根据具体对象挑选出许多表达对象各相邻距离为d,方向为的这样两个像素出现的次数。方面特点的特征,然后利用特征选择算法选择最有在实际应用中一般选择为0°、45°、90°、135°。一般来效的特征。如果候选特征数过多则计算量往往很大。说灰度图像的灰度级为256,在计算由灰度共生矩阵如何剔除冗余的特征以减
4、少候选特征数是非常重要推导出的纹理特征时,要求图像的灰度级远小于256,的,本文在SAR图像城区分类应用中对此问题进行主要是因为矩阵维数较大而窗口的尺寸较小则灰度共了详细讨论。生矩阵不能很好表示纹理,如要能够很好表示纹理则要求窗口尺寸较大,这样使计算量大大增加,而且当窗2特征及特征选择算法口尺寸较大时对于每类的边界区域误识率较大。所以2.1特征在计算灰度共生矩阵之前需要对图像进行直方图规定不同地物的散射特性不同,因此不同地物表现化,以减小图像的灰度级,一般规定化后的图像的灰度在SAR图像上将会有不同的亮度和不同的纹理。当级为8或16。图像的局部有较小的方差时,则
5、灰度值占有支配地由灰度共生矩阵能够导出许多纹理特征,本文位,当图像的局部有较大的方差时,则纹理占有支配计算了14种灰度共生矩阵特征,分别为纹理二阶地位。纹理是和局部灰度及其空间组织相联系的,纹距、纹理熵、纹理对比度、纹理均匀性、纹理相关、逆理在识别感兴趣的目标和地区中有着非常重要的作差分矩、最大概率、纹理方差、共生和均值、共生和方用。差、共生和熵、共生差均值、共生差方差、共生差熵。收稿日期:2001-05-24;修订日期:2001-06-25作者简介:赵小杰(1975-),男,硕士生,主要从事雷达数据处理方面的研究。第3期赵小杰等:合成孔径雷达图像的特征选择19
6、12.1.2局部统计计算的纹理特征局部统计计算的纹理特征是在一窗口内计算的,局部统计特征只考虑了局部的灰度特性,没有考虑像素灰度的空间依赖关系,可以和灰度共生矩阵特征相辅相成,给出较好的结果。本文由局部统计计算了12个特征,分别是均值、灰度二阶距、灰度三阶距、灰度四阶距、灰度五阶距、方差、均值能量比、扭曲度、峰度、直方图熵、对比度、同质性。图1水2.2特征选择算法农作物视为一类,可以根据位置的不同区分为是草本文使用了顺序前进法、顺序后退法、增L减R地还是农田。由于农作物的粗糙度较高,产生漫反法三种特征选择算法。射,雷达回波较弱,所以农田的灰度值也较低,方差顺序前
7、进法是自下而上搜索方法,每次从未入较水域高。选的特征中选择一个特征,使得它与已入选的特征组合在一起时的分类错误率为最小,直到特征数达到要求。顺序后退法是自上而下的方法,每次从全体特征中剔除一个,所剔除的特征应使保留的特征组的分类错误率为最小,直到特征数达到要求。增L减R法结合顺序前进法和顺序后退法的优点,要求L大于R。先顺序增加L个特征,然后再图2农田顺序剔除R个特征,直到特征数达到要求。3.3平房3实验样本分析样本图像如图3。从图3中可以看出,平房的灰度比水和农田高,有些地方灰度较暗,有的地方有一实验采用的数据是2000年8月的Radarsat卫些亮点。这是因
8、为有的地方形成反射能力很