基于变差函数sar图像分类方法

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1、基于变差函数SAR图像分类方法　　摘要：目前，在对合成孔径雷达（SAR）图像的处理和分类技术中，基于纹理特征的分类方法已取得了良好的效果。在此研究了新兴的基于变差函数的图像纹理分类方法。讨论了变差函数的概念、原理及应用变差函数的图像分类方法，并推导了相应的快速递推计算方法。实验表明，基于变差函数的纹理分析方法在SAR图像分类中不仅取得了良好的效果，而且具有较高的计算效率。关键字：合成孔径雷达；图像分类；纹理特性；变差函数中图分类号：TN919?34文献标识码：A文章编号：1004?373X（2013）06?0093?040引言合成孔径雷

2、达（SyntheticAperture4Radar，SAR）因其成像的高分辨、全天候特性而在各领域得到了广泛应用[1]，对SAR图像的分类技术在军用和民用领域都具有十分重要的意义。目前SAR图像分类的重要方法多是基于纹理分析的方式，提取纹理特征的经典方法很多，M.Haralick已作了较为全面的总结[2]，基本上可归纳为统计法、结构法、模型法和空间/频率域联合分析法等4类，它们有着各自的特点和不足。本文将讨论利用变差函数对图像进行分类的方法。变差函数是从描述图像空间相关性的角度刻画纹理。对于大幅面SAR图像而言，在利用变差函数分类法分析

3、图像纹理特征时存在大量的冗余计算，若采用合理的算法设计，可以在很大程度上提高计算效率。1变差函数纹理分析的基本原理2基于变差函数的SAR图像分类方法2.1变差函数在图像纹理分析中的应用在SAR图像中，建筑区灰度变化剧烈，而植被、水域等区域灰度变化相对较小，两种区域在非相似性上有较大的差异，这是通过纹理特征分析区分建筑区和非建筑区的依据。变差函数用于纹理分析通常有以下2种方式：（1）从1开始，递增取一系列离散间距，对每个间距值计算各加窗像素点的变差函数值，构成纹理特征矢量并以此作为分类依据。这种方式计算步骤简单，缺陷是需要较大的计算量来确

4、保分类性能。（2）逐点加窗计算变差函数曲线，利用模型拟合等方式求取相关参数。由于对大幅遥感图像进行逐点拟合时计算非常复杂，因而实用性较低。2.2变差函数纹理特征的计算2.3变差函数特征图的快速递推计算（1）选定目标区域，计算该区域的变差函数曲线图，提取变程值a；4（2）以变程值a（一般a取为1）作为纹理间距，确定合适的纹理窗口尺寸W，计算变差函数特征图；（3）采用FCM分类器对变差函数特征图进行分类。3实验与结果分析4结语与传统的统计类方法相比，变差函数从描述空间相关性的角度对图像纹理特征进行刻画，提取到的图像区域特征更加完整和均匀。利

5、用变差函数纹理分析法可以有效地区分建筑区和非建筑区。与经典的GLCM等纹理分析法相比，在经过优化递推算法后，变差函数法在计算上要简单得多。由此可知，变差函数纹理分析方法是一种兼顾性能与效率的方法，具有很高的适用性和实用价值。参考文献[1]孙即祥.图像处理[M].北京：科学出版社，2004.[2]HARALICKRobertM.Texturalfeaturesforimageclassification[J].IEEETransactionsonSystemsandCybernetics，1973，3（6）：610?621.[3]朱彩英，

6、蓝朝桢，靳国旺.纹理图像亮度阈值法提取SAR图像居民地[J].中国图象图形学报，2003，8（6）：616?619.[4]4吴樊，王超，张红.基于纹理特征的高分辨率SAR影像居民区提取[J].遥感技术与应用，2005，20（1）：148?152.[5]高程程，惠晓威.基于灰度共生矩阵的纹理特征提取[J].计算机系统应用，2010，19（6）：195?198.[6]谢菲，陈雷，霆邱航.基于纹理特征提取的图像分类方法研究及系统实现[J].计算机应用研究，2009，26（7）：2767?2770.[7]赵凌君.高分辨率SAR图像建筑物提取方法

7、研究[D].长沙：国防科技大学，2009.[8]SMITHGuy.Measuringtextureclassificationalgorithms[J].PatternRecognitionLetters，1997，18：1495?1501.[9]孙即祥.现代模式识别[M].2版.长沙：国防科技大学出版社，2008.4