一種基于分級不變性特征的典型艦船目標識別方法
【專利摘要】本發明提出了一種基于分級不變性特征的典型艦船目標識別方法。首先提取每幅圖像艦船目標的二值熵和歸一化轉動慣量作為一級特征；之后小波分解每幅圖像為四幅子圖像，提取各子圖像艦船目標的加權Hu矩、Zernike矩和Fourier描述子作為二級特征；然后以每幅圖像艦船目標的極坐標形狀矩陣作為三級特征；修正全部特征具備平移、旋轉和縮放不變性。識別分類器的實驗結果表明，算法能夠逐級細化描述星上遙感圖像中的典型艦船目標，識別準確率高。本發明方法可應用于星上遙感圖像數據庫的典型艦船目標識別，是一種普適性很強的工程方法。
【專利說明】
-種基于分級不變性特征的典型艦船目標識別方法
技術領域
[0001] 本發明設及一種衛星遙感圖像典型艦船目標識別方法，特別是一種基于分級不變 性特征的典型艦船目標識別方法，屬于航天遙感領域。
【背景技術】
[0002] 在我國海上安全利益迅速增長情況下，光學遙感衛星能夠對地球大范圍區域進行 觀測，能準確感知并獲取海洋信息，及時提供決策支持，有助于快速解決海洋突發事件。通 過遙感衛星對海上艦船目標進行在軌識別，能快速獲得艦船目標的位置、類型等信息，可滿 足用戶對海洋目標監視的應用需求。
[0003] 形狀是對典型艦船目標進行檢測和識別的主要特征。典型艦船目標在衛星圖像中 的形狀特性是既整體不可分又存在細微差別。即不可能分割出艦船目標的各個組成基元進 行匹配;但不同類型的目標從整體來看又差別很小，類型識別僅僅相當于對局部有細微差 別的目標進行分類。運類目標的經典特征提取算法有:Hu矩、Zernike矩和Fourier描述子 等。化矩具有平移、旋轉和縮放不變性。但化矩是全局特征，且不是從正交函數集引出的，存 在很多冗余信息，對局部有細微差別的目標難W識別。Zernike矩的系數彼此正交，在信息 冗余和圖像重建能力方面性能優越。但Zern化e矩仍然是全局特征，基于運樣的特征不容易 對局部有細微差別的目標進行識別。Fourier描述子能夠表征目標的封閉輪廓，但化urier 描述子是對形狀的整個邊界進行距離測度，因此導致對局部有細微差別的艦船目標其識別 能力不高。
[0004] 縱觀現有的經典特征提取算法，優點是具有堅實的理論基礎、性能穩定，但是對目 標的形狀表征能力有限，不能準確地反映局部細節。衛星圖像中的典型艦船目標像素數很 少，要識別具體類型，目標形狀上每個細節對識別都有貢獻，運些特征提取算法不能滿足典 型艦船目標類型識別的實際要求。
[0005] 因此，衛星圖像中的典型艦船目標類型識別時目標形狀上的每個細節都不可忽 視，目標的特征提取算法必須既能描述目標的全局特性又能夠兼顧其局部細節信息。

【發明內容】

[0006] 本發明解決的技術問題是：克服現有技術的不足，提供一種基于分級不變性特征 的典型艦船目標識別方法，解決了衛星遙感圖像在軌典型艦船目標識別問題，在一定程度 上滿足了衛星遙感圖像在軌典型艦船目標類型識別的需求。
[0007] 本發明的技術方案是:一種基于分級不變性特征的典型艦船目標識別方法，步驟 如下：
[000引（1)對輸入的每幅衛星遙感圖像進行自適應濾波、最大類間方差分割和校正歪斜 失真的規格化處理；
[0009] (2)提取每幅衛星遙感圖像艦船目標的二值賭和歸一化轉動慣量作為一級特征；
[0010] (3)對每幅衛星遙感圖像的二值圖像進行一級小波分解，圖像被分解為化、LH、化、 Ml四個子波段圖像，分別描述圖像在水平、垂直和對角線方向上的細節；
[0011] (4)用化矩、Zernike矩和化urier描述子分別對所有子波段圖像進行特征提取，并 根據各子波段的描述能力不同對所得特征向量進行加權處理；由小波分解且加權處理后的 化矩、Zern化e矩、Fourier描述子順序排列組成綜合特征向量作為二級特征，并保證其具有 平移、旋轉和縮放不變性；
[0012] (5)計算獲得=級特征，并用極坐標形狀矩陣表示；
[0013] (6)利用支持向量機和形狀矩陣相似度計算對所提取出的特征進行識別分類;其 中，形狀矩陣相似度計算公式如下：
[0014]
[001引其中，Sim--為"模板艦船目標"與"待識別艦船目梳'所對應的形狀矩陣相似度； dif一一為"模板艦船目標"與"待識別艦船目標"所對應的形狀矩陣全部對應元素差值的絕 對值之和;tot-一為"模板艦船目標"形狀矩陣所有元素值的總和;通過形狀矩陣相似度闊 值T = O. 8完成對典型艦船目標的識別。
[0016] 步驟(2)中每幅衛星遙感圖像艦船目標的二值賭為：
[0017]
[0018] 其中，n是艦船目標包含的總像素數，每幅衛星遙感圖像的大小為MXN;
[0019] 每幅衛星遙感圖像艦船目標的歸一化轉動慣量為：
[0020]
[0021] 其中，每幅衛星遙感圖像的二值圖為f (X，y )，Cx和Cy為二值圖像的質屯、。
[0022] 步驟(4)中保證具有平移、旋轉和縮放不變性的具體方法為：
[0023] (4a)化矩不變矩本身具有平移、旋轉和縮放不變性，不需要進行處理；
[0024] (4b)采取W下措施使Zern化e矩具有平移、旋轉和縮放不變性:計算中把單位圓的 原點平移到艦船目標質屯、，W目標質屯、來計算矩，W獲得平移不變性;對每一項Zernike矩 取其幅值W獲得旋轉不變性;對每一項Zern化e矩用下式進行歸一化W獲得縮放不變性：
[0025]
[00%] (4c)采取W下措施使化Ur ier描述子具有平移、旋轉和縮放不變性:去掉化Ur ier 描述子的第一項W獲得平移不變性；由于艦船目標輪廓是按逆時針進行跟蹤，艦船目標為 非零區域，二階描述子Z(I)聲0,則使Z化）=z化)/I Z(I) I W獲得縮放不性，k = 2,3,4,…，K- 1，K為艦船目標輪廓上均勻分布的采樣點;每一項取其幅值W獲得旋轉不變性；
[0027] 步驟(5)中極坐標形狀矩陣的構造算法如下；
[0028] 5a)對輸入的每幅衛星遙感圖像進行自適應中值濾波、分割和二值化，計算求得艦 船目標的質屯、C = ( Cx，Cy );
[0029] 5b)求取艦船目標上離艦船質屯、最遠的點M到艦船質屯、C的歐氏距離r(M，C)，并定 義r(M，C)為艦船目標的最長半徑;定義B為m X n的形狀矩陣；
[0030] 5c)從質屯、C開始，把r(M，C)分為等長的n-1段；
[0031] 5d似C為圓屯、，分別 Wo，r/n-l，化/n-1，...，（n-1 )r/n-l為半徑畫圓；
[0032] Se)從r(M，C)開始，沿順時針方向，把每個圓分為等長的m段弧，每段弧的角度為 360°/m;
[0033] 5f)如果極坐標[i;r/(n-l);(j ? 360° )/m]的點屬于艦船目標，貝ljB(i，j) = l;反之， B( i，j) =0;其中i，j為矩陣B中的元素;最終得到極坐標形狀矩陣B。
[0034] 本發明與現有技術相比的優點在于：
[0035] (1)本發明直接基于形狀對衛星遙感圖像進行典型艦船目標特征提取，整個方法 簡單且易于硬件實現；
[0036] (2)本發明提出的分級特征提取算法，算法的描述能力逐級提高。一級特征僅對目 標形狀進行粗層次描述，可用于典型艦船目標集的粗分類。其優點是計算簡單、易于提取。 二級特征描述能力明顯提高，可用于對衛星圖像庫中類型差別較小的典型艦船目標進行識 另IJ。=級特征具有很強的描述能力，可用作典型艦船目標的圖像配準、圖像校正、目標識別 等。
[0037] (3)本發明引入小波變換作為細節顯微工具，能夠分別顯微描述典型艦船目標圖 像在水平、垂直和對角線方向上的形狀細節；
[0038] (4)通過選取不同衛星的成像數據，對多型號衛星所獲取的遙感圖像進行實驗測 試，結果表明：本方法均能快速準確地識別衛星遙感圖像中的典型艦船目標，是一種普適性 很強的工程方法。
【附圖說明】
[0039] 圖1為本發明的流程圖；
[0040] 圖2為圖像小波分解數據傳遞框圖；圖3為形狀矩陣相似度計算框圖。
【具體實施方式】
[0041] W下結合附圖和具體實現示例來說明本發明的具體實現：
[0042] 本發明的衛星艦船圖像庫的圖像全部來源于遙感衛星圖像庫。圖像全部為肝EG格 式，灰度級為256。
[0043] 圖1為本發明的流程圖，從圖1可知，本發明提供的一種基于分級不變性特征的典 型艦船目標識別方法，其特征在于步驟如下：
[0044] (1)對輸入的每幅衛星遙感圖像進行自適應濾波、最大類間方差分割和校正歪斜 失真的規格化處理。
[0045] (2)對每幅衛星遙感圖像進行艦船目標的全局特征提取，由二值賭和歸一化轉動 慣量順序排列組成綜合特征向量作為一級特征，并保證其具有平移、旋轉和縮放不變性。
[0046] (2a)賭在信息論中是事件出現概率的不確定性量度，能有效反映事件包含的信息 內容。因此，一幅圖像的賭就是其所包含信息內容的量度。在數字圖像中對局部賭作如下定 義
[0047]
[004引其中，WXV為包含目標的圖像局部窗口大小，f(i，j)為圖像局部窗口中（i，j)處的 像素灰度值，n為圖像局部窗口中目標的總像素數。局部賭反映了一幅圖像中像素的離散程 度，局部賭越大，說明其像素分布越均勻。
[0049]把局部賭引進二值圖像中，用如下二式計算二值圖像的賭，稱為二值賭。
[(K)加]
[0051] 其中，n是目標區域包含的總像素數，圖像大小為MXN。
[0052] 對二值賭進行平移、旋轉和縮放不變性分析。可W看出，二值賭僅僅與目標包含的 像素數有關，故具有平移、旋轉不變性。為獲得縮放不變性，修正為下式。
[0化3]
[0054]二值賭的取值范圍為化G [--^，0 ]，當圖像中無艦船目標存在時化=--^，當圖像全 為艦船目標時化=0。
[0055] (2b)歸一化轉動慣量(NMI ,Normalized Moment Of Inertia)是將二維數字灰度 圖像看成是二維平面上的MXN個像素點，按照一定的方法對其進行二值化，得到一幅二值 圖像f (x，y)。現J [0056]二值圖像的質量為
[0063]由灰度口限法得到的區域二值圖像的歸一化轉動慣量
[0化7]
[0化引
[0化9]
[0060]
[0061]
[0062]
[0064]
[0065] 下面從其機理對歸一化轉動慣量進行平移、旋轉和縮放不變性分析。對于平移崎 變，目標上的每個像素點的坐標為=x+Ax，/ =y+Ay，但平移后目標形狀的質屯、坐標為 C/ =Cx+Ax，C/ =Cy+Ay;所W平移后目標形狀上各點到質屯、的距離并沒有發生變化，而 且目標區域大小MXN也沒有變化，故歸一化轉動慣量不變。目標的旋轉崎變對其相應二值 圖像的影響可W看作先對目標區域進行平移，再繞其質屯、進行旋轉。在運種情況下，目標區 域沒有發生變化，目標上各點到質屯、的距離也沒有發生變化，故歸一化轉動慣量不變。設縮 放的比例系數為k，則=kx，/ =ky;縮放變換后的圖像質屯、C/ =kCx，C/ =kCy。灰度口限 法心=k2m從上式可W看出，歸一化轉動慣量不變。
[0066] (3)對圖像進行一級小波分解，在分辨率^(j《0)下，圖像被投影到空間V神日化中，
[0071] n和m為整數，<.，.〉表示標量積運算，= 切=27?口'.\-)。把尺度函數g 圖像被爭、瓶兩UH冬早姍陳巧條fm下航完_
[0067]
[006引
[0069]
[0070] 看作低通濾波器，小波函數h看作高通濾波器，則對每級小波分解，為低通濾波器輸出 的子波段圖像，其保持了濾波器輸入圖像的一半小波系數，為輸入圖像在^〇《0)分辨率 下的一個近似;tWy/、H%/、啡.:/為高通濾波器的輸出，與/大小相同，為輸入圖像 在^〇《0)分辨率下的下采樣圖像，但分別描述圖像在水平、垂直和對角線方向上的細節。
[0072] (4)用化矩、Zernike矩和化urier描述子分別對所有子波段圖像進行特征提取，并 根據各子波段的描述能力不同對所得特征向量進行加權處理；由小波分解且加權處理后的 化矩、Zern化e矩、Fourier描述子順序排列組成綜合特征向量作為二級特征，并保證其具有 平移、旋轉和縮放不變性。
[0073] (4a)屯個化不變矩本身是關于平移、旋轉和縮放的不變量，如下所示;假設R是用 二值圖像表示的目標，貝化形狀的第P+q階中屯、矩為下式。
[0074]
[0075] 其中，（Xe,yc)是目標的質屯、。為獲得對縮放無關的性質，可W對該中屯、矩進行標準 化操作，如下式。
[0076]
[0077] 基于運些矩，具有平移、旋轉和縮放不變性的屯個矩不變式如下
[007引
[0079]
[0080]
[0081]
[0082]
[0083]
[0084]
[0085]
[0086]
[0087] Zernike矩本質是一種映射，將圖像函數變換到一組正交基函數上。圖像f(x，y)的 Zernike矩是該圖像在一組正交多項式{Vnm(x，y)}上的投影。運里所謂正交，是指正交多項 式{V?(x，y)}在單位圓{x2+y2《l}上滿足下列條件。
[0090] 式中，n是正整數或者零;m是正或者負整數，且滿足n-|m|=偶數，|m|《n;Rnm(x，y) 是徑向多項式，如下式
[008引
[0089]
[0091]
[0092] 采取W下措施使Zern化e矩具有平移、旋轉和縮放不變性:計算中把單位圓的原點 平移到艦船目標質屯、，W目標質屯、來計算矩，W獲得平移不變性;對每一項Zernike矩取其 幅值W獲得旋轉不變性;對每一項Zern化e矩用下式進行歸一化W獲得縮放不變性：
[0093]
[0094] (4c)假定2-D笛卡爾坐標系中的目標形狀的邊界為S，則按逆時針方向進行跟蹤和 重采樣，可W獲得均勻分布的K個點。每個點的坐標可W如下表示：（xo，yo)，（XI，yi)，…， (xk-i，yk-i)。運些坐標可W表示成x(i) = xi，y(i) = yi其中，i = 0,1，2,…，k-1。在運種情況 下，邊界可W表示成一系列復數:s(i)=x(i)+j y(i)，其中，i = 0,1，2,…，k-1。把X軸作為 實軸，y軸作為虛軸。則復數序列s(i)的離散化urier變換如下式所示。其中，11 = 0，1，2,…， K-1。復系數Z(U)稱為邊界的F'ourier描述子。
[0095]
[0096] Fourier描述子本身不具有平移、旋轉和縮放不變性，為了得到對起始點、平移、旋 轉和縮放不變的特征集，采用W下歸一化過程:因為平移只影響第一項，故去掉第一項W獲 得平移不變性;因為輪廓是按逆時針進行跟蹤，艦船目標為非零區域，二階描述子a( 1) ， 故用a化)=a化)/Ia(I) I W獲得縮放不性;每一項取其幅值Ia化）I W獲得旋轉不變性。
[0097] (5)計算獲得=級特征，并用極坐標形狀矩陣表示;極坐標形狀矩陣的構造算法如 下；
[0098] 5a)對輸入的每幅衛星遙感圖像進行自適應中值濾波、分割和二值化，計算求得艦 船目柄的質心C= (Cx,Cy);
[0099] 5b)求取艦船目標上離艦船質屯、最遠的點M到艦船質屯、C的歐氏距離r(M，C)，并定 義r(M，C)為艦船目標的最長半徑;定義B為m X n的形狀矩陣；
[0100] 5c)從質屯、C開始，把r(M，C)分為等長的n-1段；
[OW] 5d 似 C 為圓屯、，分別 Wo，r/n-l，化/n-1，.. ?，（n-1 )r/n-l 為半徑畫圓；
[0102] Se)從r(M，C)開始，沿順時針方向，把每個圓分為等長的m段弧，每段弧的角度為 360°/m;
[0103] 5f)如果極坐標[i;r/(n-l);(j ? 360° )/m]的點屬于艦船目標，貝ljB(i，j) = l;反之， B( i，j) =0;其中i，j為矩陣B中的元素;最終得到極坐標形狀矩陣B;
[0104] (6)利用支持向量機和形狀矩陣相似度計算對所提取出的特征進行識別分類;其 中，形狀矩陣相似度計算公式如下：
[0105]
[0106] 其中，Sim--為"模板艦船目標"與"待識別艦船目標"所對應的形狀矩陣相似度； dif一一為"模板艦船目標"與"待識別艦船目標"所對應的形狀矩陣全部對應元素差值的絕 對值之和;tot-一為"模板艦船目標"形狀矩陣所有元素值的總和;通過形狀矩陣相似度闊 值T = O. 8就能夠實現典型艦船目標的識別。
[0107] 本發明方法主要用于衛星遙感圖像中的典型艦船目標識別，能夠實現快速準確鑒 別功能。可應用于高分辨率對地觀測系統重大專項后續衛星的多項工程，具有廣闊的應用 前景。本發明提出的方法在所有衛星遙感圖像數據傳輸系統中都可W采用。
[0108] 本發明未詳細說明部分屬本領域技術人員公知常識。
【主權項】
1. 一種基于分級不變性特征的典型艦船目標識別方法，其特征在于步驟如下： (1) 對輸入的每幅衛星遙感圖像進行自適應濾波、最大類間方差分割和校正歪斜失真 的規格化處理； (2) 提取每幅衛星遙感圖像艦船目標的二值熵和歸一化轉動慣量作為一級特征； (3) 對每幅衛星遙感圖像的二值圖像進行一級小波分解，圖像被分解為1^、1^、1、冊四 個子波段圖像，分別描述圖像在水平、垂直和對角線方向上的細節； (4) 用Hu矩、Zernike矩和Fourier描述子分別對所有子波段圖像進行特征提取，并根據 各子波段的描述能力不同對所得特征向量進行加權處理；由小波分解且加權處理后的Hu 矩、Zernike矩、Fourier描述子順序排列組成綜合特征向量作為二級特征，并保證其具有平 移、旋轉和縮放不變性； (5) 計算獲得三級特征，并用極坐標形狀矩陣表示； (6) 利用支持向量機和形狀矩陣相似度計算對所提取出的特征進行識別分類;其中，形 狀矩陣相似度計算公式如下：其中，sim-一為"模板艦船目標"與"待識別艦船目標"所對應的形狀矩陣相似度； dif一一為"模板艦船目標"與"待識別艦船目標"所對應的形狀矩陣全部對應元素差值的絕 對值之和;tot-一為"模板艦船目標"形狀矩陣所有元素值的總和;通過形狀矩陣相似度閾 值T = O. 8完成對典型艦船目標的識別。2. 根據權利要求1所述的一種基于分級不變性特征的典型艦船目標識別方法，其特征 在于:步驟(2)中每幅衛星遙感圖像艦船目標的二值熵為：其中，η是艦船目標包含的總像素數，每幅衛星遙感圖像的大小為MXN; 每幅衛星遙感圖像艦船目標的歸一化轉動慣量為：其中，每幅衛星遙感圖像的二值圖為f (X，y )，Cx和Cy為二值圖像的質心。3. 根據權利要求1所述的一種基于分級不變性特征的典型艦船目標識別方法，其特征 在于:步驟(4)中保證具有平移、旋轉和縮放不變性的具體方法為： (4a)Hu矩不變矩本身具有平移、旋轉和縮放不變性，不需要進行處理； (4b)采取以下措施使Zernike矩具有平移、旋轉和縮放不變性:計算中把單位圓的原點 平移到艦船目標質心，以目標質心來計算矩，以獲得平移不變性;對每一項Zernike矩取其 幅值以獲得旋轉不變性;對每一項Zernike矩用下式進行歸一化以獲得縮放不變性：(4c)采取以下措施使Fourier描述子具有平移、旋轉和縮放不變性:去掉Fourier描述 子的第一項以獲得平移不變性；由于艦船目標輪廓是按逆時針進行跟蹤，艦船目標為非零 區域，二階描述子z(l)辛0,則使z(k) = z(k)/| z(l) I以獲得縮放不性，k = 2,3,4,…，K-I，K 為艦船目標輪廓上均勻分布的采樣點;每一項取其幅值以獲得旋轉不變性。4.根據權利要求1所述的一種基于分級不變性特征的典型艦船目標識別方法，其特征 在于:步驟(5)中極坐標形狀矩陣的構造算法如下； 5a)對輸入的每幅衛星遙感圖像進行自適應中值濾波、分割和二值化，計算求得艦船目 標的質心C= (Cx，Cy); 5b)求取艦船目標上離艦船質心最遠的點M到艦船質心C的歐氏距離r(M，C)，并定義r (M，C)為艦船目標的最長半徑;定義B為m X η的形狀矩陣； 5〇)從質心(：開始，把1'(1，〇分為等長的11-1段； 5d)以C為圓心，分別以0，r/n_l，2r/n_l，…，（n-l)r/n_l為半徑畫圓； 5e)從r(M，C)開始，沿順時針方向，把每個圓分為等長的m段弧，每段弧的角度為360°/ m； 5f)如果極坐標[ir/(n-1); (j · 360°)/m]的點屬于艦船目標，則B(i，j) = 1;反之，B( i， j) =〇;其中i，j為矩陣B中的元素;最終得到極坐標形狀矩陣B。
【文檔編號】G06K9/32GK106022280SQ201610363702
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年5月26日
【發明人】張守娟, 張建華, 肖化超, 楊新權
【申請人】西安空間無線電技術研究所