一种基于包络约束的SAR图像目标轮廓生成方法及系统与流程

一种基于包络约束的sar图像目标轮廓生成方法及系统

背景技术：

1、合成孔径雷达（synthetic aperture radar,sar）是有对地观测影像手段中一种特别的形式，它通过安装在卫星、飞机上的发射接收装置对地面发射超声波，进而得到回波信号，获取地球表面的地物信息。sar作为一种主动成像的成像系统,相比其他被动成像系统，它具有无惧黑夜、雾、沙尘等恶劣条件的特性，在其他对地观测系统无法成像的情况下依然可以清晰、快速、准确的产生影像，这对于突发的地质灾害、海啸、人工造成的巨大事故的抢救有着决定的性帮助作用。但是，sar图像存在着严重的相干斑噪声，具有剧烈的明暗起伏，sar图像的解译工作带来了巨大的阻碍。但是，相干斑噪声从严格意义上来言，并不是真正的噪声，它是相干成像系统存在的固有问题，是所有基于相干原理成像的观测系统都存在的。但是，它的存在给sar图像的目标轮廓生成造成了巨大的阻碍，强烈的起伏会严重影响轮廓的生成，会造成目标轮廓断裂、不全等现象。而且，sar影响中也会存在一些薄云，也导致了不能准确生成目标轮廓。所以，准确的生成sar图像的目标轮廓受到了国内外研究者的广泛关注，一直都是存在的热点问题。因此，开展准确生成sar图像目标轮廓是一项非常有意义的工作。

2、目前的sar图像目标轮廓生成方法，研究者们都提出了非常多的研究。基于传统的水平集轮廓生成方法，研究者们开展了大量的研究工作，可以对相对清晰的目标生成准确的轮廓信息。但是，sar图像中如果存在严重的相干斑噪声或者目标被云雾或者其他障碍物所遮挡，传统的水平集轮廓生成方法得到的轮廓信息都是断裂、不完整的，不能正确的生成sar图像的目标轮廓。近些年，研究者们也开展了基于深度学习的sar图像目标轮廓生成方法，得到了良好的效果，但是该方法需要人工制作大量的数据集，严重依赖于数据集的完备性。如上所示，以上研究者们进行的sar图像目标轮廓生成方法的研究，都存在着一些不足之处。因此，本发明提出了一种基于包络约束的sar图像目标轮廓生成方法，可以在相干斑噪声、云雾或者其他障碍物遮挡目标的情况下，依然可以正确的生成sar图像的目标轮廓。

技术实现思路

1、本发明提出一种基于包络约束的sar图像目标轮廓生成方法及系统，根据目标的包络约束信息，对轮廓生成模型设置约束条件，从而可以正确的生成sar图像的目标轮廓。

2、为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

3、一种基于包络约束的sar图像目标轮廓生成方法，包括：

4、s1、输入待生成目标轮廓的sar图像iin；

5、s2、对所述sar图像iin建立具有包络约束的sar图像目标轮廓生成模型；

6、s3、对所述具有包络约束的sar图像目标轮廓生成模型进行子问题分解，求解所述包络约束；

7、s4、基于所述包络约束的求解结果，进行迭代求解生成sar图像目标轮廓。

8、进一步的，步骤s2中所述具有包络约束的sar图像目标轮廓生成模型为：

9、，

10、其中h、δ、b1、b2、λ1、λ2分别为赫维赛德函数、狄拉克函数、第一恒值常数、第二恒值常数、第一正值参数、第二正值参数，g(iin)是边界生成函数，具体形式为，g为高斯模糊核；

11、所述包络约束为：

12、，

13、分别为梯度算子、拉普拉斯算子和l2范数；

14、ψ(iin)是sar图像iin的像素点到边界的距离定义，

15、；

16、ω代表sar图像iin的整个图像区域；r是ω内部的区域，代表ω内部除r之外的区域，是r的边界；x,y是图像区域ω内的两个点；在边界以内的像素点的距离为负，在边界以外的像素点的距离为正。

17、更进一步的，步骤s3中，将所述具有包络约束的sar图像目标轮廓生成模型分解为3个子问题：

18、子问题1：求解包络约束的第一约束的结果ψ1( i in)；

19、子问题2：求解包络约束的第二约束；的结果ψ2( i in)；

20、子问题3：求解包络约束的两个约束交集的结果ψn( i in)。

21、更进一步的，求解第一约束的方法包括：

22、s301、找到ψ的零水平集曲线，记作t；

23、s302、求得x到曲线t的距离d(x,t)；

24、s303、根据公式，对距离d(x,t)赋予正负号，得到ψ1(iin)。

25、更进一步的，求解第二约束的方法包括：

26、s311、输入一个初值ψ0(iin)=0，m=1，m为迭代次数；找到一个集合；其中γ0(iin)表示第0次迭代集合；

27、s312、计算ψm(iin)，如果，则，否则；其中n4(x）代表x的周围4邻域；

28、s313、更新；

29、s314、判断是否成立，如果成立则循环结束，输出；否则，令m=m+1,返回步骤s312，继续当前的子循环。

30、更进一步的，求解两个约束交集的方法包括：

31、s321、输入一个初值ψ0(iin)=0，n=1，n为迭代次数；

32、s322、根据第一约束和第二约束的求解得到；

33、s323、计算迭代条件是否满足，如果满足返回结果ψn(iin)；否则，令n=n+1，返回步骤s322，重复迭代计算。

34、更进一步的，步骤s4包括：

35、s401、设置迭代变量 l和迭代最大次数maxiter；

36、s402、根据子问题的求解结果进行赋值：

37、；

38、其中 t代表时间变量；f为参数，

39、；

40、s403、遍历找到满足的集合；

41、s404、更新参数；

42、s405、更新参数；

43、s406、l=l+1，判断若不满足设置的迭代条件l<maxiter则停止迭代，输出ψl。

44、本发明另一方面，还提出了一种基于包络约束的sar图像目标轮廓生成系统，包括：

45、输入模块，输入待生成目标轮廓的sar图像iin；

46、模型模块，对所述sar图像iin建立具有包络约束的sar图像目标轮廓生成模型；

47、分解求解模块，对所述具有包络约束的sar图像目标轮廓生成模型进行子问题分解，求解所述包络约束；

48、轮廓生成模块，基于所述包络约束的求解结果，进行迭代求解生成sar图像目标轮廓。

49、与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

50、（1）本发明可以在相干斑噪声、云雾或者其他障碍物遮挡目标的情况下，根据目标的包络约束信息，对轮廓生成模型设置约束条件，从而可以正确的生成sar图像的目标轮廓, 具有非常好的适用性、有效性、稳定性和扩展性。

51、（2）本发明对具有包络约束的sar图像目标轮廓生成模型进行子问题的分解，分别设计子问题的求解方法，并且设计了快速的迭代求解框架，可以准确快速的得到sar图像的目标轮廓。