專利名稱：一種基于contourlet變換的SAR圖像波群參數(shù)檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及海洋遙感技術(shù)領(lǐng)域，具體地涉及一種基于contourlet變換的SAR圖像 波群參數(shù)檢測方法。
背景技術(shù)：
在物理海洋學(xué)中，波群是由許多波長、周期、波高及其波向相近的波列所構(gòu)成的， 是一種經(jīng)常出現(xiàn)的海洋現(xiàn)象。實(shí)踐表明，在一定的條件下，波群可轉(zhuǎn)化為freak wave, rouge wave以及giant wave等諸多形式的“大波”。眾所周知，這些“大波”已造成了數(shù)起海上石 油泄漏事件、上百只商船的沉沒事件以及對近海岸工程的嚴(yán)重破壞，給海洋環(huán)境造成了嚴(yán) 重污染，導(dǎo)致了大量海洋生物的死亡，同時也給人類帶來了巨額的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡。因 此，波群的研究對海上交通運(yùn)輸?shù)陌踩?、海岸和港口的設(shè)計以及海洋環(huán)境保護(hù)方面有著重 要的現(xiàn)實(shí)意義。
傳統(tǒng)的波群測量是采用浮標(biāo)在固定點(diǎn)處對某一物理量進(jìn)行長時間的觀測，得到一 個一維的時間序列，然后對觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理得到波群的參數(shù)。該方法的缺點(diǎn)是觀 測范圍有限、周期性觀測較難實(shí)現(xiàn)、獲取的信息具有局部性、成本較高以及海上作業(yè)受天氣 的影響較大。合成孔徑雷達(dá)是一種全天時、全天候和高分辨率成像雷達(dá)，可從海洋圖像中提 取各種海洋信息，如歐洲環(huán)境衛(wèi)星中的ASAR (Advanced synthetic aperture radar)。
從SAR海洋圖像中提取波群特征的現(xiàn)有主要方法是波包絡(luò)線法和波能法。波能法 是利用窗口法來計算波能量的，這類方法極易受到窗口尺寸及噪聲的影響，而且輸出波群 參數(shù)的種類也很有限。波包絡(luò)線法是通過對SAR圖像進(jìn)行二維Hilbert變換來提取波群的 包絡(luò)線，然后根據(jù)波包絡(luò)線來計算波群的特征參數(shù)，如波峰長度，有效波高、波長及波群方 向等。由于二維Hilbert變換極易受到噪聲的影響，使得其波包絡(luò)線中含有很多的“毛刺”， 這不利于波群特征參數(shù)的計算。雖然通過增加帶通濾波器，可減少部分“毛刺”，這種方法對 于SAR圖像中的單向規(guī)則波群的效果較好。但在真實(shí)的海面中常常出現(xiàn)的是多向不規(guī)則波 群，以及受到SAR圖像中噪聲等干擾因素的影響，導(dǎo)致了該方法在復(fù)雜波群情況下的參數(shù) 檢測精度不高。
基于以上原因，發(fā)明一種易行的精度高的SAR圖像波群參數(shù)檢測方法，以解決現(xiàn) 有技術(shù)中波群特征檢測法易受影響且精確度不高的問題已成為本技術(shù)領(lǐng)域中亟待解決的 技術(shù)問題。發(fā)明內(nèi)容
為克服現(xiàn)有技術(shù)中的不足，本發(fā)明的目的在于提出一種基于contourlet變換的 SAR圖像波群參數(shù)檢測方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中SAR圖像對于復(fù)雜波群參數(shù)的檢測精度不 高的問題。
為解決上述技術(shù)問題，達(dá)到上述技術(shù)目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案
一種基于contourlet變換的SAR圖像波群參數(shù)檢測方法，包括以下步驟
步驟1)讀入SAR散射圖像I (X，y)，對SAR散射圖像I (x，y)進(jìn)行二維Rmrier變 換，得到圖像方差譜I(kx，ky)，其中，(x,y)為海面的方位向和距離向的坐標(biāo)，(kx，ky)為方位 向和距離向的波數(shù)；對圖像方差譜I(kx，ky)利用海浪譜反演算法，求出海面的方向譜P(kx， ky)，然后對海面的方向譜P(kx，ky)進(jìn)行二維逆Rmrier變換，得到海面的波高圖η (x，y)；
步驟2~)對由步驟1)獲得的波高圖η (χ, y)進(jìn)行二級contourlet變換和閾值處 理，獲得波高圖η (χ, y)中的高波邊緣；
步驟；3)采用塊提取算法和平滑處理法，從由步驟1)獲得的波高圖η (x, y)和由 步驟2、獲得的高波邊緣中聯(lián)合提取出具有連通的波群區(qū)域，其中，所述塊提取法提取的是 由步驟1)獲得的波高圖n (χ, y)中選擇一個初始的窗口 Wl作為塊提取算法的種子，所述 平滑處理法是用3X3的窗口去平滑經(jīng)塊提取法處理出的高波的邊緣；
步驟4)從步驟幻所得的連通的波群區(qū)域中人工選取出最大的矩形區(qū)域作為待分 析的波群數(shù)據(jù)，記為g(x，y)；
步驟5)對波群數(shù)據(jù)g(x，y)進(jìn)行二維Rmrier變換，得到波群方向譜G(kx，ky)，根 據(jù)波群方向譜G(kx，ky)及公式推算波群的參數(shù)有效波高Hs、波長λ和波群傳播方向；
步驟6)采用閾值法從待分析的波群數(shù)據(jù)g(x，y)中找出g(x，y)的波峰，采用公式，計算出波群的波峰長度L，其中，d為相隔最遠(yuǎn)的波峰之間的距離，λ為波長。
優(yōu)選的，所述步驟2~)對波高圖η (x,y)進(jìn)行的二級contourlet變換，其中第一級 的方向?yàn)V波器組數(shù)目設(shè)為4，第二級的方向?yàn)V波器組數(shù)目設(shè)為8。
優(yōu)選的，所述步驟2)中的閾值處理，閾值設(shè)為Ttl = μ +2. 5 σ，μ是合并后圖像的 奇異點(diǎn)的均值，ο是合并后圖像的奇異點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)偏差。
優(yōu)選的，所述步驟3)中的窗口 W1的尺寸為50X50像素，為3-4倍涌浪波長的范圍。
優(yōu)選的，所述步驟6)中閾值法，取的閾值為HS_2HS。
與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的基于contourlet變換的SAR圖像波群參數(shù)檢測方法， 具有如下優(yōu)點(diǎn)
1.本發(fā)明采用了 contourlet變換提取圖像中高頻分量的奇異點(diǎn)來捕獲SAR海浪 圖像中高波邊緣，而且利用contourlet變換的方向性和各向異性的特點(diǎn)來抑制噪聲，提高 了波群參數(shù)的精度。
2.本發(fā)明的基于contourlet變換的SAR圖像波群參數(shù)檢測方法可以對SAR圖像 作進(jìn)一步的圖像處理，來獲得更多的波群參數(shù)。
下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
對本專利作進(jìn)一步的說明。


圖1為本發(fā)明的基于contourlet變換的SAR圖像波群參數(shù)檢測方法的流程圖。
具體實(shí)施方式
如圖1所示，本發(fā)明的基于contourlet變換的SAR圖像波群參數(shù)檢測方法包括以 下步驟
1.讀入SAR散射圖像I (x，y)，然后利用常規(guī)的SAR海浪譜反演算法求出海面的波 高圖 η (χ，y)
讀入SAR散射圖像I (X，y)，對SAR散射圖像I (x，y)進(jìn)行二維Rmrier變換，得到 圖像方差譜I(kx，ky):其中，(x，y)為海面的方位向和距離向的坐標(biāo)；(kx，ky)為方位向和距 離向的波數(shù)。對圖像方差譜I(kx，ky)進(jìn)行MPI海浪譜反演算法，求出海面的方向譜P(kx， ky)。對海面的方向譜P(kx，ky)進(jìn)行二維逆Rmrier變換，得到海面的波高圖η (x，y)。
2.對波高圖η (χ, y)進(jìn)行二級contourlet變換和閾值處理獲得高波的邊緣
對波高圖η (χ, y)進(jìn)行二級contourlet變換其中，第一級的方向?yàn)V波器組數(shù)目 設(shè)為4 ；第二級的方向?yàn)V波器組數(shù)目設(shè)為8。第二級contourlet變換的系數(shù)為波高圖η (χ, y)中高頻分量的奇異點(diǎn)，而奇異點(diǎn)對應(yīng)于圖像的極大值，即波高圖n(X，y)中的高波；然后 將8個方向的contourlet系數(shù)進(jìn)行合并，并對其進(jìn)行閾值Ttl操作，獲得波高圖il(X，y)中 的高波邊緣，其中閾值設(shè)為Ttl= μ +2. 5 O , μ是合并后圖像的奇異點(diǎn)的均值，σ是合并后 圖像的奇異點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)偏差。
對每條高波的邊緣長度進(jìn)行搜索并記錄，若邊緣長度小于指定的閾值T1則刪除該 邊緣，否則對該邊緣進(jìn)行保留，去掉假邊緣和細(xì)小的邊緣。其中，閾值T1可取為5。
3.采用塊提取算法和平滑處理來得到具有連通的波群區(qū)域
在不含有邊緣的圖像中選擇一個初始的窗DW1作為塊提取算法的種子，窗口尺 寸巧=50X50像素，相當(dāng)于3-4倍涌浪波長的范圍。然后用一個小的窗口 Wa去擴(kuò)充窗口 W1，若沒有遇到高波的邊緣，則合并WAWa ；若遇到高波的邊緣，則作出標(biāo)記“1”，并將窗口 Wa 最外側(cè)的像素與高波的邊緣進(jìn)行連接，小的窗口 Wa的尺寸至少為0. 5個涌浪波長，取Wa = 5X5像素。不斷重復(fù)，直到搜索完整個的圖像。最后用3X3的窗口去平滑高波的邊緣，至 此可從波高圖n(x，y)中提取出具有連通的波群區(qū)域。
4.在波群中人工選擇最大的矩形區(qū)域作為待分析的數(shù)據(jù)，記為g(x，y)
5.從待分析的波群數(shù)據(jù)g(x，y)中推算波群的有效波高Hs、波長λ和波群的傳播 方向
對g(x，y)進(jìn)行二維的Rmrier變換，得到波群方向譜G(kx，ky)，利用下式計算波 群的有效波高Hs，
權(quán)利要求
1.一種基于contourlet變換的SAR圖像波群參數(shù)檢測方法，其特征在于，包括以下步驟步驟1)讀入SAR散射圖像I (x，y)，對SAR散射圖像I (x，y)進(jìn)行二維Rmrier變換，得 到圖像方差譜I(kx，ky)，其中，(x，y)為海面的方位向和距離向的坐標(biāo)，(kx，ky)為方位向和 距離向的波數(shù)；對圖像方差譜I(kx，ky)利用海浪譜反演算法，求出海面的方向譜P(kx，ky)， 然后對海面的方向譜P(kx，ky)進(jìn)行二維逆Rmrier變換，得到海面的波高圖η (x，y)；步驟幻對由步驟1)獲得的波高圖η (x,y)進(jìn)行二級contourlet變換和閾值處理，獲 得波高圖n(x，y)中的高波邊緣；步驟幻采用塊提取算法和平滑處理法，從由步驟1)獲得的波高圖η (x, y)和由步驟 2)獲得的高波邊緣中聯(lián)合提取出具有連通的波群區(qū)域，其中，所述塊提取法提取的是由步 驟1)獲得的波高圖n (χ, y)中選擇一個初始的窗口 Wl作為塊提取算法的種子，所述平滑 處理法是用3X3的窗口去平滑經(jīng)塊提取法處理出的高波的邊緣；步驟4)從步驟；3)所得的連通的波群區(qū)域中人工選取出最大的矩形區(qū)域作為待分析的 波群數(shù)據(jù)，記為g(x，y)；步驟幻對波群數(shù)據(jù)g(x，y)進(jìn)行二維i^ourier變換，得到波群方向譜G(kx，ky)，根據(jù)波 群方向譜G(kx，ky)及公式推算波群的參數(shù)有效波高Hs、波長λ和波群傳播方向；步驟6)采用閾值法從待分析的波群數(shù)據(jù)g(x，y)中找出g(x，y)的波峰，采用i = #公式，計算出波群的波峰長度L，其中，d為相隔最遠(yuǎn)的波峰之間的距離，λ為波長。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于contourlet變換的SAR圖像波群參數(shù)檢測方法，其特征 在于，所述步驟幻對波高圖n (x，y)進(jìn)行的二級contourlet變換，其中第一級的方向?yàn)V波 器組數(shù)目設(shè)為4，第二級的方向?yàn)V波器組數(shù)目設(shè)為8。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于contourlet變換的SAR圖像波群參數(shù)檢測方法，其特征 在于，所述步驟2)中的閾值處理，閾值設(shè)為
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于contourlet變換的SAR圖像波群參數(shù)檢測方法，其特征 在于，所述步驟3)中的窗口 W1的尺寸為50X50像素，為3-4倍涌浪波長的范圍。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于contourlet變換的SAR圖像波群參數(shù)檢測方法，其特征 在于，所述步驟6)中閾值法，取的閾值為扎-2扎。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于contourlet變換的SAR圖像波群參數(shù)檢測方法，具體步驟為首先通過SAR海浪譜反演算法將SAR散射圖像變換到波高圖；接著對波高圖進(jìn)行contourlet變換，來檢測高波的邊緣；采用塊提取算法和平滑處理來連接高波邊緣從而獲得具有連通的波群區(qū)域；最后對具有連通的波群區(qū)域進(jìn)行參數(shù)檢測由波群方向譜和風(fēng)向來確定波群的傳播方向；通過波群方向譜推算波群的有效波高、波長；采用閾值法計算波群的波峰長度。本發(fā)明采用基于contourlet變換的SAR圖像波群參數(shù)檢測方法對SAR圖像作進(jìn)一步的圖像處理，可獲得更多的波群參數(shù)。適用于SAR圖像中復(fù)雜波群參數(shù)檢測。
文檔編號G06T7/00GK102034233SQ201010513170
公開日2011年4月27日 申請日期2010年10月21日 優(yōu)先權(quán)日2010年10月21日
發(fā)明者張宗杰, 楊永生, 趙梅 申請人:蘇州科技學(xué)院