【摘要】：合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)可以全天時(shí)、全天候采集高分辨圖像,對(duì)于對(duì)地觀測(cè)十分重要。由于SAR圖像固有的成像機(jī)制造成了SAR圖像上相干斑噪聲、高維異構(gòu)等問題,使得SAR圖像的解譯十分困難。本團(tuán)隊(duì)提出的SAR圖像層次視覺語(yǔ)義模型,以素描線段為基元,通過賦予素描線段語(yǔ)義信息來指導(dǎo)SAR圖像解譯,從像素空間轉(zhuǎn)換到了語(yǔ)義空間,在一定程度上提升了分割的效果。SAR圖像區(qū)域圖作為層次視覺語(yǔ)義模型的中級(jí)語(yǔ)義層,是SAR圖像解譯的關(guān)鍵步驟。本文在Sketch Map的基礎(chǔ)上,針對(duì)高分辨大場(chǎng)景下大規(guī)模SAR圖像地物復(fù)雜、得到素描線段數(shù)目龐大的特點(diǎn),提出基于空間約束和KD(K-Dimensional)樹的區(qū)域圖獲取方法,論文的主要工作包括:(1)賦予素描線段明確的語(yǔ)義信息。大場(chǎng)景下SAR圖像素描線段較多,聚集線段的集合生成過程中存在多種語(yǔ)義可能性,不明確的語(yǔ)義對(duì)于區(qū)域圖提取的影響很大,本文提出基于空間約束的素描線段語(yǔ)義信息賦予方法,通過空間約束,賦予每條素描線段單側(cè)聚集、雙側(cè)聚集、端側(cè)水平級(jí)聯(lián)和圍攏線段等明確的語(yǔ)義信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的方法能夠明顯改善語(yǔ)義線段語(yǔ)義信息不明確的現(xiàn)象。(2)根據(jù)線段的語(yǔ)義信息,提出基于KD樹的聚集集合計(jì)算方法。大規(guī)模SAR圖像素描線段較多,3543×1506尺寸的SAR圖像在一定稀疏程度下仍然會(huì)獲得9075條素描線段。基于表方式進(jìn)行的聚集集合計(jì)算方法,由于其采用線性結(jié)構(gòu)組織元素,無法保存語(yǔ)義線段的k近鄰關(guān)系,而計(jì)算近鄰的時(shí)候,涉及到大量的近鄰搜索操作,在大規(guī)模SAR圖像語(yǔ)義線段數(shù)目劇增的情況下資源消耗嚴(yán)重。因而,本文提出基于KD樹的聚集集合計(jì)算方法,KD樹由于其結(jié)構(gòu)特性可以有效保存空間近鄰關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本方法在一定程度上提高了算法搜索的效率,而且得到的語(yǔ)義線段集合更加準(zhǔn)確。(3)在得到的聚集集合基礎(chǔ)上,進(jìn)一步提出基于空間約束和KD樹的高分辨大場(chǎng)景大規(guī)模SAR圖像區(qū)域圖提取方法。首先利用提出的分塊融合策略得到SAR圖像的Sketch Map;然后針對(duì)大規(guī)模SAR圖像的聚集區(qū)域獲取過程資源消耗嚴(yán)重的問題,在得到的聚集線段集合基礎(chǔ)上,利用提出的基于KD樹的方法獲得SAR圖像聚集區(qū)域結(jié)果;接著利用提出的幾何結(jié)構(gòu)窗和近鄰連接圍攏閉合方法得到結(jié)構(gòu)區(qū)域;最后融合得到的各個(gè)區(qū)域獲得最終的區(qū)域圖。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,對(duì)于3543×1506尺寸的高分辨大場(chǎng)景下大規(guī)模SAR圖像,該方法可以高效、準(zhǔn)確的獲得原圖像的區(qū)域圖。
【圖文】：

續(xù)的像素點(diǎn)反映了圖像的突變。它是以邊緣的灰度值會(huì)發(fā)生躍變這一現(xiàn)象為基礎(chǔ)，利用微分算法進(jìn)行邊緣檢測(cè)，一般方法有以下幾種：（a）Canny 邊緣檢測(cè)器將圖像模糊化，然后通過一組正交微分濾波器生成一系列圖像，包括水平或垂直方向的導(dǎo)數(shù)，并計(jì)算每個(gè)像素的梯度方向和振幅，如果幅度超過了閾值就分配一條邊界；（b）Harris 角點(diǎn)檢測(cè)器對(duì)每個(gè)點(diǎn)周圍的水平方向和垂直方向的梯度計(jì)算，找出亮度在兩個(gè)方向都發(fā)生變化的像素點(diǎn)，而沒有采用一個(gè)方向或者零個(gè)方向；（c）SIFT 檢測(cè)器將尺度和方向與結(jié)果中的興趣點(diǎn)相關(guān)聯(lián)，為了查找興趣點(diǎn)，會(huì)通過迭代方式使用多種算子。1.2.2 圖像的語(yǔ)義分割人類描述常見方式可能是：桌子上有一個(gè)蘋果，圖像理解的關(guān)鍵是將一個(gè)大的場(chǎng)景分解成多個(gè)獨(dú)立目標(biāo)的實(shí)體，幫助推理不同實(shí)體的行為，和相互間的關(guān)系，，目標(biāo)檢測(cè)方法可以幫助繪制目標(biāo)的邊框，但是人類理解場(chǎng)景可以精確到像素級(jí)精細(xì)程度，語(yǔ)義分割是計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)基本任務(wù)。

西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文段的索引組成。語(yǔ)義線段 與集合 中每條語(yǔ)義線段 的距離，計(jì)算平均值記義線段 的聚集度，統(tǒng)計(jì)直方圖圖 3.1 所示，以 為橫坐標(biāo)，縱 坐 標(biāo) ， 出 現(xiàn) 次 數(shù) 最 多 的 記 為 ， 記 最 優(yōu) 聚 集 度，其中 為峰值的橫坐標(biāo)值，δ是一個(gè)超參數(shù)集度的位移量。ixiNjxixiμiμpeakμδ, δpeak peak - μ+ù peakμ
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN957.52

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2 袁一t

本文編號(hào)：2591365