多種地物背景的SAR圖像特征分析方法

李嘉俊，張晗，張曉愉，曲曉杰

（中國電波傳播研究所，山東青島，266107）

0 引言

合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一種全天候、全天時(shí)的現(xiàn)代高分辨微波成像系統(tǒng)。由于電磁波可以穿透云霧、樹林甚至淺層地面。因此SAR在國土測量、地形測繪、海洋及水文觀測以及戰(zhàn)場偵察等領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)研究，目前針對多分辨率SAR圖像研究多集中于目標(biāo)識別相關(guān)。而在復(fù)雜地物背景的戰(zhàn)場環(huán)境下，針對多分辨率SAR圖像的地物背景特征分析研究較為缺乏。一是相關(guān)試驗(yàn)數(shù)據(jù)不足，無法開展有效的評估工作；二是相關(guān)特征分析方法的缺失，無法進(jìn)行復(fù)雜地物背景特征的定量化描述。為了適應(yīng)新時(shí)期作戰(zhàn)使命任務(wù)，提高戰(zhàn)場生存力，提升作戰(zhàn)保障能力，急需開展多分辨率SAR圖像地物背景特征分析方法研究。

本文在大量試驗(yàn)的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究相同地物背景的多分辨率SAR圖像特征的相關(guān)性，得出的特征分析方法可為戰(zhàn)場地表形態(tài)類型分布研究提供技術(shù)支持，也可為戰(zhàn)場地理形勢評估提供方法和手段。

1 特征參數(shù)選取

SAR 圖像中含有豐富的紋理信息，不同的目標(biāo)粗糙度可呈現(xiàn)出不同的紋理特征。本文主要使用灰度共生矩陣（GLCM）、灰度-梯度共生矩陣（GGCM）、分型維數(shù)（Fractal）三種方法進(jìn)行SAR圖像紋理特征值提取。

同時(shí)，為了豐富評估手段，本文也進(jìn)行了SAR圖像的幾何特征提取。由于純背景圖像的輪廓、面積等幾何特征缺乏物理意義，故僅提取Hu矩特征、Zernike矩特征的特征值作為參考。……