一種優化的極化SAR圖像海面目標檢測方法

李鵬飛，汪長城，付海強，李 寧

（中南大學 地球科學與信息物理學院，湖南 長沙410083）

極化合成孔徑雷達（Polari metric Synthetic Apert ure Radar，POLSAR）是遙感科學中的一門新興學科［1］，它與傳統的SAR相比能夠更好地描述實際地物的散射特性、獲得更為豐富的散射介質信息［2－3］。這一優勢使得極化SAR技術逐漸被運用于海面目標（艦船、鉆井平臺、浮標等硬性目標）檢測，在海面交通監測、漏油區域檢測、漁業監管、出入境管制以及軍事應用中起到了重要的作用［2，4］。

目前，基于SAR影像的海面目標檢測逐漸成為研究熱點，學者們提出了許多有效的檢測方法。恒虛警率（Constant False－alar m Rate，CFAR）是目前使用最廣泛的海面目標檢測方法之一，它是以SAR圖像中目標與海雜波的回波信號對比度為基礎，實現自適應檢測［4］，但該方法只限用于單極化SAR影像，忽略了散射介質的極化信息，當目標和海雜波圖像對比度較低時，難以對目標精準探測［5］。針對以上不足之處，學者們提出基于多極化SAR影像的海面目標檢測方法。如Ringrose等將Cameron分解用于目標檢測［6］，Touzi等人采用極化熵理論來實現目標檢測［7］，汪長城等將相干矩陣特征值特征向量分解獲得的特征值運用于目標的方位模糊去除［8］，這些方法充分利用了目標與海雜波的后向散射特性差異和極化散射信息，得到了較好的檢測結果。但這些方法需要人工干預，檢測結果依賴于影像的先驗信息。鑒于此，2013年Jujie Wei等提出基于總功率值 Wishart分類（SPAN Wishart，SPWH）的海面目標檢測方法以克服這一局限［3－4］。該方法通過結合Wishart分類器，實現了無需設定閾值的目標自動檢測，獲得了較好的檢測效果。但SPWH僅僅利用了影像的幅度信息和空間統計信息，未考慮目標的散射機理和結構特性。此外，該方法要求檢測區域必須有目標，否則會發生錯檢［4］。這一要求限制了SPWH方法的使用范圍和自動化程度，需要事先判斷或只能在港灣區域和近海區域使用，對于先驗信息相對缺乏的遠洋區域可靠性較差。

針對上述問題，本文采用改進四分量分解中的螺旋散射分量表征海面目標的極化散射過程，實現對目標的初始監測；之后，利用Wishart分類器進行聚類分析，實現目標的自動準確檢測；隨后，采用極化SAR影像的紋理特征并結合數理統計中相關系數，實現對有、無目標海域進行判定，進而確定檢測結果的可靠性；最后，采用美國無人機UAVSAR在Mexico海域和巴拿馬Barr o Colorado Island海域獲取的兩組L波段全極化數據進行實驗驗證。

1 改進四分量分解的Wishart分類方法

1．1 改進的四分量分解理論

1998年，Free man等提出了Freeman三分量分解模型，該模型能夠很好地描述地物的散射機理特性，獲得廣泛應用［1，9－11］。但是 Freeman三分量分解僅僅適用于描述自然地物的散射特性，難以對人造地物的散射機理特征進行準確描述。2005年，Yamaguchi等在Freeman三分量分解的基礎上提出了四分量分解模型［12－13］，該模型通過引入螺旋散射分量，有效改善了Freeman三分量難以對人造地物散射機理表達的缺陷。2011年，殷君君等在改進的Freeman三分量分解［10］的基礎上，提出了改進的Ya maguchi四分量分解理論，更加合理地描述了人造地物的散射機理特征［14］。

螺旋散射分量的引入使得Yamaguchi四分量分解模型滿足了反射非對稱性［10］，適用于人造地物的散射機理描述。螺旋散射分量主要用于描述復雜的不規則建筑物以及其他復雜的人造物體的散射機理、極化特征、結構特征和 空間特 征［11，15，16］，它與人造物體特有的結構特性相對應

改進的四分量分解，不僅對相干矩陣進行了去極化方向角補償，而且引入新的體散射模型，加入散射占優的限定條件防止分解中出現負功率值。改進的四分量分解如式（1）所示。

其中：Tθ為去方向角后的相干矩陣，H為對矩陣轉置，Q為方向角旋轉矩陣，θ為方向角如式（2）所示，具體的參閱文獻［10，14］；Pv，Pd，Ps和Pc分別代表體散射、二面角散射、平面散射和螺旋散射的散射強度；Tvolume，Tdouble，Tsurface及Thelix分別表示體散射、二面角散射、平面散射以及螺旋散射的散射矩陣，其表達式如式（3）、式（4）所示。

其中，α，β為散射模型參數。

螺旋散射分量能夠準確地檢測出海上目標，但不能實現海雜波與目標的自動分離。為了解決該問題，結合極化相干矩陣服從Wishart分布的特性，利用 Wishart距離進行聚類分析［4］，實現海雜波與艦船的自動分離。

1．2 Wishart分類器

Lee證明協方差矩陣C和相干矩陣T均服從Wishart分布［13］，如式（5）所示，從而能夠實現用Wishart分類器對矩陣C或T進行聚類分析。本文優化方法對于協方差矩陣C和相干矩陣T均適用，本文中以相干矩陣T為代表進行敘述。

式（5）、式（6）中，L為多視視數；q為目標矢量的維數，對于遵循互易定理的單站雷達極化SAR影像數據，q＝3，雙站雷達極化SAR影像數據，q＝4，對于極化干涉SAR影像數據，q＝6；Γ（．）為gamma函數［13］。Tr（V－1〈T〉）為V－1〈T〉的跡，V 為聚類中心，其計算公式為

式中：Vi表示第i個類的聚類中心，ni表示第i個類中的像元個數，相干矩陣T與聚類中心Vi之間的Wishart距離計算［13］如式（8）所示。

通過Wishart距離計算公式，計算出T到各個聚類中心的距離，進行比較，將T歸類到Wishart距離最短的聚類中心去，最終實現分類。

Wishart分類器進行聚類分析來實現自動準確的目標檢測時，要求檢測區域必須有目標，否則會發生錯檢。針對這一缺陷，引入紋理特征相似性，克服Wishart分類器對檢測區域先驗信息的依賴。

1．3 紋理特征相似性

由于Wishart分類器是基于同質區域進行分類［14］，針對無目標海域，會將能量大且同質性類似的海面誤認為是目標，而將能量小的同質性類似的海面認為是海域。因此，在無目標海域，同樣會將檢測區域分為目標和海雜波兩種類別，發生錯檢。針對該問題，本文提出基于紋理特征相似性的思想。相似性即比較兩幅或多幅影像的相似程度，主要的度量方式如式（9）所示［13］。

其中：x，y表示兩幅影像特征量的強度值；ˉx，ˉy表示兩幅影像特征量強度值的期望值；n表示像元個數。

在無目標海域，Wishart分類器檢測結果為海面，其與整個海面的紋理特征（同質性——ho mogeneity）之間的相似程度較高；而在有目標海域，Wishart分類器檢測的結果為目標，其與整個海面的紋理特征（同質性）之間的相似程度較低。進而，可以利用螺旋散射分量的紋理特征（同質性）與檢測結果之間的相似程度來判斷檢測區域是否為無目標海域。圖1為該思想的示意圖。為了增加可比性，將檢測結果同樣取其紋理特征（同質性），計算兩個紋理特征之間的相似程度來獲得更精確的效果。該相似性比較旨在獲得大致輪廓的相似程度而非細節成分比較，所以在計算紋理特征的時候，選擇較大的窗口為宜。

圖1 相似性比較示意圖

2 算法流程

本文優化方法的主要步驟如下：

1）極化數據的預處理，計算出全極化數據的T矩陣，再對T矩陣進行改進的四分量分解，獲得螺旋散射分量Pc，計算其紋理特征（同質性——ho mogeneity）H1。

2）在Pc中任選一位于最大值與最小值之間的散射強度P作為閾值，不包括最大值與最小值，通過閾值對整個影像進行初始分類，大于P的像元標記為目標，剩余的像元則標記為海雜波。

3）分別計算標記為目標與海雜波的聚類中心Vi，Vj，以及標記為目標的散射強度之和su m（k），k為迭代的次數，k≥0。

4）遍歷T矩陣，計算每個像元到目標與海雜波聚類中心 的 Wishart距離d（T，Vi），d（T，Vj），通過比較，對像元進行重新標記。

5）計算出新標記目標的散射強度之和su m（k＋1），并與su m（k）進行比較，如果它們之間的差值大于閾值（要求閾值足夠小，如0．001），則返回到3），否則，進入下一步。

6）獲得Wishart分類結果（該結果為分類出的海雜波強度值歸零，而目標強度值不變來分離目標與海雜波），并進行紋理特征（同質性）提取，標記為H2。

7）計算 H1，H2的相似性λ，若λ＞0．5（經驗值），則該海域中沒有目標，否則步驟6）獲得的Wishart分類結果即為最終檢測結果。

本文優化方法的流程如圖2所示。

圖2 優化方法流程

3 實驗與討論

3．1 實驗數據介紹

本文選取了美國無人機UAVSAR在Mexico海域和Barro Colorado Island，Panama海域獲取的兩景L波段全極化數據進行實驗。UAVSAR影像的相關信息如表1所示。圖3（a）為Mexico研究區域對應的Pauli基彩色合成圖，該圖為2010年Mexico海灣漏油事件發生時所采集，從圖中可以清晰地分辨出漏油區和清潔海面。圖3（b）為Pana ma研究區域對應的Pauli基彩色合成圖，陸地和海洋可從圖中清晰可見。為了驗證本文方法的有效性，選取Mexico研究區域最復雜的海域A進行算法驗證。由圖3（a）可知，海域A中既有漏油區又有清潔海面，同時目標密集、旁瓣較強。為了進一步驗證算法的適用性，同樣在Panama研究區域選擇最復雜的海域C進行算法驗證；從圖3（b）中可以看出，C海域包含了大量的目標，部分目標存在著較強的旁瓣，同時左下方存在著許多強度較低的微小目標。

本文優化方法無需海域是否有目標的先驗知識，為了說明該問題，在 Mexico研究區域，本文選擇了無目標海域B進行實驗驗證。從圖3（a）中可以看出B區域中既有漏油區又含有清潔海面，而在Pana ma研究區域，本文選擇了無目標海域D進行實驗驗證。從圖3（b）中可以發現D區域的海況相對較為復雜，相比其他區域這兩塊區域更具有代表性。本文將對Mexico和Panama研究區域分別進行詳細的實驗與分析。

表1 UAVSAR數據的參數信息

圖3 實驗區域Pauli彩色合成圖

3．2 Mexico海域實驗結果及分析

如圖4（a）所示，本文方法在 Mexico海域A獲得了較好的檢測結果，其中矩形框為海面目標，橢圓框為虛警。由于本文方法采用的螺旋散射分量與海面目標的散射機理相對應，適合于描述人造物體的散射特性，能夠有效抑制海雜波回波信號的干擾，因而能夠將海面上的所有目標都檢測出來，同時虛警個數明顯較少，虛警的面積和強度較小。圖4（b）為已有的SPWH算法［4］在 Mexico海域 A的檢測結果，SPWH也將全部的目標檢測出來，但由于其僅僅使用了影像的幅度信息，因而存在著大量的虛警。本文方法相對與SPWH方法，在海域A中去除了圖4（b）中的虛警 F6，F7，F8，F9，F10，F11，同時未去除的虛警面積和強度明顯減小（如圖4（a）中的虛警F1，F2，F3，F4）。這些少數的虛警都是由于海面目標較強的旁瓣所致，而非海雜波的影響。此外，圖4（b）SPWH的檢測結果中的兩個藍色的矩形框S1，S2，這兩個區域中均有兩個目標，但是SPWH將兩個靠近的目標檢測為一個目標，而本文算法采用散射機理、結構特征（螺旋散射分量）來進行目標的精確檢測，能夠對其進行了較好區分（見圖4（a）），說明本文方法在海面目標密集區域的辨別能力優于SPWH方法。

圖4 Mexico A海域目標檢測結果

通過將本文提出的優化方法用于Mexico海域B進行無目標海域的正確檢測驗證。圖5中呈現出了Mexico有目標海域A的（a 檢測結果、（b 檢測結果的紋理特征（同質性）、（c）螺旋散射分量的紋理特征（同質性）之間的相似程度對比圖。從圖中可以發現，在有目標海域，其檢測結果為目標本身，取其紋理特征則為目標本身的紋理特征（不包括海雜波），這與整個海域的螺旋散射分量的紋理特征（包括海雜波）之間差異很大，幾乎不存在相似性。圖6中呈現出了Mexico無目標海域B的（a）檢測結果、（b）檢測結果的紋理特征（同質性）、（c）螺旋散射分量的紋理特征（同質性）之間的相似程度對比圖。從圖中可知，由于漏油區域的紋理特征與清潔海面的紋理特征存在差異，所以通過Wishart分類器能夠完全區分出了漏油區域和清潔區域。無目標海域B的右上方存在的較高能量的海浪，被Wishart分類器誤檢為目標。通過圖5、圖6之間的比較發現，在有目標海域的檢測結果與螺旋散射分量的紋理特征之間相似性很低，而在無目標海域的檢測結果與螺旋散射分量的紋理特征之間的相似性很高，由此可以通過檢測結果和散射分量的紋理特征之間的相似程度來判斷檢測區域是否為無目標海域。為了提高可比性，本文利用檢測結果的紋理特征（同質性）與螺旋散射分量成分的紋理特征（同質性）進行相似性計算，本文計算紋理特征的窗口大小為7，其結果如表2所示。

圖5 A海域 （a）檢測結果、（b）檢測結果的紋理特征（同質性）、（c）螺旋散射分量的紋理特征（同質性）之間的相似程度

圖6 B海域 （a）檢測結果、（b）檢測結果的紋理特征（同質性）、（c）螺旋散射分量的紋理特征（同質性）之間的相似程度

3．3 Panama海域實驗結果及分析

圖7 （a）、圖7（b）分別為本文方法與SPWH 方法在Panama海域C的檢測結果，其中矩形框為海面目標，橢圓框為虛警。整體來看，兩種方法均能將海面上的目標檢測出來，包括海域C下方的微小目標（圖7（a）中S1，S2，S3，S4）。相比之下，本文方法中的虛警個數明顯較少。本文方法相對與SPWH檢測方法，在海域C中去除了圖7（b）中的虛警F10，F11，F12，F13，F14，F15，未去除的虛警面積和強度明顯減小（如圖7（a）中的虛警F2，F6，F7，F8）。圖8為Pana ma有目標海域C的（a）檢測結果、（b）檢測結果的紋理特征（同質性）及（c）螺旋散射分量的紋理特征（同質性）之間的相似程度對比圖，結合表2統計結果，可知該區域檢測結果的紋理特征同整個海面的紋理特征具有較小的相關系數。圖9為Panama研究區域無目標海域D的（a）檢測結果、（b）檢測結果的紋理特征（同質性）及（c）螺旋散射分量的紋理特征（同質性）的相似程度對比圖。如表2所示，在無船海域，檢測結果的紋理特征與海面的紋理特征呈現較高的相關性。

圖7 Panama C海域

圖8 C海域 （a）檢測結果、（b）檢測結果的紋理特征（同質性）、（c）螺旋散射分量的紋理特征（同質性）之間的相似程度

圖9 D海域 （a）檢測結果、（b）檢測結果的紋理特征（同質性）、（c）螺旋散射分量的紋理特征（同質性）之間的相似程度

表2 相似性檢測結果

4 結 論

本文的優化方法有效結合了改進四分量分解中的螺旋散射分量和Wishart分類器，充分利用了螺旋散射所呈現出的散射介質固有的物理和結構特征以及與海面目標復雜結構相對應的特性。通過在Mexico海域和Panama海域針對復雜場景的實驗，證實了本文方法的可行性，相比已有的SPWH方法，有效抑制了虛警的干擾。同時本文采用了紋理特征相似性比較，克服了Wishart分類器在無目標海域將海面具有較高強度值的海雜波誤認為目標的缺陷，克服了Wishart分類器對影像先驗信息的依賴，擴展了檢測方法的應用范圍。然而，海面目標較強的旁瓣對于本文方法的檢測效果存在著一定影響，如何消除旁瓣的影響有待進一步研究。

［1］ NEUMANN M，FERRO－FA MIL L，REIGBER A．Esti mation of Forest Structure，Ground，and Canopy Layer Characteristics fr om Mutibaseline Polari metric Interferometric SAR data［J］．IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing．2010，48（3）：1086－1103．

［2］ 張瓅鑫，楊健．基于極化合成孔徑雷達的艦船檢測方法［J］．系統工程與電子技術，2010，32（10）：2081－2085．

［3］ 易恒，汪長城，胡波，等．利用極化合成孔徑雷達干涉測量技術生成 DEM［J］．測繪工程，2012，21（2）：9－13．

［4］ WEI Jujie，LI Pingxiang，YANG Jie，et al．A New Automatic Ship Detection Method Using L－Band Polarimetric SAR Imagery．IEEE Jour nal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing，2013，doi：http：／／dx．doi．or g／10．1109／JSTARS．2013．2269996．

［5］ 魏鉅杰，李平湘，楊杰，等．利用全極化SAR數據去方位向模糊的艦船目標檢測方法［J］．測繪學報，2013，42（4）：530－539．

［6］ RINGROSE R，HARRIS N．Ship Detection Using Polarimetric SAR Data［C］．European Space Agency，2000，450：687－691．

［7］ TOUZI R，CHARBONNEAUS F．Characterrization of Target Sy mmeyric Scattering Using Polarimetric SARs［J］．Geoscience and Remote Sensing，IEEE Transaction on，2002，40（11）：2507－2516．

［8］ 汪長城．SAR圖像海上艦船目標檢測方法研究［D］．武漢：武漢大學，2008．

［9］ 萬紫，王新，劉江．基于簡化定位模型的高分辨率SAR影像模擬方法研究［J］．測繪工程，2014，23（6）：6－10．

［10］安文韜．基于極化SAR的目標極化分解與散射特征提取研究［D］．北京：清華大學，2010．

［11］張海劍，楊文，鄒同元，等．基于三分量散射模型的多極化SAR圖像分類［J］．武漢大學學報：信息科學版，2009，34（1）：122－125．

［12］YA MAGUCHI Y，MORIYA MA T，ISHIDO M，et al．Four Co mponent Scattering Model for Polari metric SAR Image Decomposition［J］．IEEE Transaction on Geoscience Remote Sensing，2005，43（8）：1699－1706．

［13］LEE J S，POTTIER E．Polari metric Radar Imaging from Basics to Applications［M］．Boca Raton：CRC Press，2009．

［14］殷君君，安文韜，楊健，等．一種改進的極化SAR圖像四成分分解方法［J］．信息與電子工程，2011，9（2）：127－132．

［15］巫兆聰，歐陽群東，胡忠文，等．四分量散射模型在極化SAR相干斑濾波中的應用［J］．武漢大學學報：信息科學版，2011，36（7）：763－766．

［16］邵永社，韓陽，呂倩利，等．4分量模型和散射參數的全極化雷達圖像分類［J］．同濟大學學報：自然科學版，2011，39（9）：1345－1349．