基于偏微分方程的遙感成像雷達距離圖像分類方法

閆 穎

(長安大學 地球科學與資源學院,西安 710054)

遙感成像雷達距離圖像可實現數據的實時、全方位采集,廣泛應用于軍事、探測等領域.圖像分類是將極化合成孔徑雷達(SAR)圖像分類成不同屬性的區域,同時采集到感興趣目標.通過圖像分類實現目標描述、特征采集及參數檢測,將原始遙感成像雷達距離圖像變換成更緊湊的形式,為后續圖像分析提供可靠依據[1-2].其中,傳統基于極化SAR數據分類的方法,未對圖像進行平滑處理,對多區域圖像進行分類時,易受環境干擾,導致分類性能較差[3].針對該問題,研究人員提出了采用偏微分方程完成圖像分類的方法,該方法對圖像進行平滑處理,對遙感成像雷達距離圖像內的梯度、曲率等幾何屬性進行直接操作,提高了圖像的處理質量.因此，本文提出一種基于偏微分方程的遙感成像雷達距離圖像分類方法,以提高圖像的分類精度和效率,增強遙感雷達成像的效果.

1 算法設計

1.1 傳統基于偏微分方程的圖像平滑方法

偏微分多區域分類模型具有以下優點：

1) 模型的曲線演化方程結構清晰易懂、計算方便快捷;

2) 模型進行多區域聯合分割時,使用的數值化參數不干擾最終的圖像分割結果;

3) 模型可采用水平集函數計算不同區域與邊界,曲線演化與區域數量之間不存在關聯,若區域數量不是2的指數,則不會出現空白區域,曲線長度限制項權值也可相同.

設初始遙感成像雷達距離圖像為u0(x,y),t為時間,則……