基于改進(jìn)的歸一化Hough變換的ASAR圖像船只尾跡檢測(cè)

鞏 彪，黃韋艮，陳 鵬

(國家海洋局第二海洋研究所衛(wèi)星海洋環(huán)境動(dòng)力學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，杭州 310012)

基于改進(jìn)的歸一化Hough變換的ASAR圖像船只尾跡檢測(cè)

鞏 彪，黃韋艮，陳 鵬

(國家海洋局第二海洋研究所衛(wèi)星海洋環(huán)境動(dòng)力學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，杭州 310012)

針對(duì)先進(jìn)合成孔徑雷達(dá)(ASAR)圖像中部分船只與其尾跡偏移不大、基本可被認(rèn)為在一條直線上的特點(diǎn)，利用船只的強(qiáng)反射，提出了一種基于改進(jìn)的歸一化灰度Hough變換的船只尾跡檢測(cè)方法，修正了變換域中的峰值檢測(cè)，同時(shí)增加了確定尾跡起點(diǎn)和終點(diǎn)的約束條件。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠比較準(zhǔn)確地檢測(cè)到船只尾跡。

Hough變換;合成孔徑雷達(dá)(SAR);先進(jìn)合成孔徑雷達(dá)(ASAR)圖像;尾跡檢測(cè)

0 引言

成像合成孔徑雷達(dá)(synthetic aperture radar，SAR)探測(cè)，較之岸基、船載、機(jī)載等探測(cè)手段以及可見光、紅外遙感等工作波段，具有全天時(shí)、全天候、遠(yuǎn)距離、大范圍等優(yōu)點(diǎn)，能夠宏觀、長期、動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)地對(duì)陸地和海洋進(jìn)行觀測(cè)。而且由于其特殊的成像原理，使得SAR能夠提供高分辨率的遙感圖像，因此被廣泛地應(yīng)用于軍事偵察和地面檢測(cè)等方面［1］。

水面上的運(yùn)動(dòng)船只(或其他在水中的運(yùn)動(dòng)物體)在水面留下的痕跡被稱為尾跡。在光學(xué)傳感器獲取的圖像和SAR圖像上常常能看見這種尾跡。自1978年在美國Seasat衛(wèi)星的SAR圖像中首次觀測(cè)到船只尾跡以來，將船只尾跡雷達(dá)特征信號(hào)作為船只檢測(cè)和分類的一種方式受到廣泛關(guān)注［2］。目前，船只航跡的SAR圖像檢測(cè)已成為國際遙感界研究的熱門主題之一，其研究成果有著廣泛的應(yīng)用前景［3－5］，例如對(duì)特定海域和海灣港口進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)海洋水運(yùn)交通、非法捕魚及海上走私活動(dòng)進(jìn)行監(jiān)管等。

目前，很多國家利用眾多的星載和機(jī)載SAR獲得了豐富的SAR圖像數(shù)據(jù)［6］。當(dāng)海量的SAR圖像用于船只尾跡檢測(cè)時(shí)，為了可及時(shí)有效地發(fā)現(xiàn)和提取船只尾跡信息，迫切需要開展對(duì)尾跡檢測(cè)方法的研究。

近年來，國內(nèi)外專家對(duì)SAR圖像尾跡檢測(cè)方法已進(jìn)行過很多研究［7－16］，主要有基于 Radon變換、Hough變換、歸一化灰度Hough變換的尾跡檢測(cè)方法。在直接利用Radon變換方法重構(gòu)的圖像中，雖然能看出船只尾跡，但尾跡貫穿了整景圖像，無法對(duì)航跡的起點(diǎn)和終點(diǎn)作出判斷，該方法缺點(diǎn)非常明顯，只能用于粗略的線狀特征檢測(cè);基于Hough變換的尾跡檢測(cè)算法，大部分是先將灰度圖像二值化［17－20］，然而對(duì)于 SAR 圖像來說二值化閾值通常難以自適應(yīng)確定(因?yàn)榇晃槽E可能比SAR圖像背景亮，也可能比背景暗);歸一化灰度Hough變換比起前兩者來說雖然取得了較好的效果，但是通過對(duì)多景SAR圖像的實(shí)驗(yàn)研究表明，該方法的準(zhǔn)確性不是很高，而且無法確定尾跡終點(diǎn)的位置［14－15，17］。針對(duì)上述情況，本文提出一種基于改進(jìn)的歸一化灰度Hough變換的尾跡檢測(cè)算法，保留船只部分，充分利用其強(qiáng)反射特性;修正了變換域中的最大值檢測(cè)，即只需檢測(cè)峰值(這樣不僅降低了算法的復(fù)雜性，同時(shí)也可將暗尾跡檢測(cè)出來);修正了尾跡起點(diǎn)和終點(diǎn)的約束條件，使檢測(cè)結(jié)果更趨于準(zhǔn)確。

1 改進(jìn)的歸一化灰度Hough變換

Hough變換是 Paul Hough于1962年在其專利［9，14－15］中引入用于檢測(cè)直線的算法，它在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中有很多應(yīng)用，如用于直線檢測(cè)、圓或橢圓檢測(cè)、邊界提取等。二維歐幾里德空間中Hough變換的定義為

式中:(x，y)為以圖像中心為坐標(biāo)的二維歐式平面;D為整個(gè)(x，y)平面;F(x，y)為圖像上點(diǎn)(x，y)的灰度值;δ為Dirac函數(shù);ρ為由原點(diǎn)至直線的法線距離;θ為直線的法線與x軸的夾角，取值范圍0～180°。

1.1 歸一化灰度Hough變換

圖像上位于不同位置直線的像素點(diǎn)數(shù)目各不相同，使得在圖像中的直線對(duì)于Hough變換空間的貢獻(xiàn)不均勻(即累加數(shù)目不同);加之海面背景相干斑噪聲影響嚴(yán)重，經(jīng)常使檢測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確。比較理想的方法是將不同直線內(nèi)插成相同的點(diǎn)數(shù)，然后再求和，但這樣計(jì)算量非常大。為此，在灰度Hough變換的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，引入直線長度統(tǒng)計(jì)空間，用于將參數(shù)空間歸一化，從而實(shí)現(xiàn)歸一化灰度Hough變換［14－15］。算法描述如下:①將參數(shù)空間中所有累加器 H(ρk，θm)和直線長度統(tǒng)計(jì)空間 L(ρk，θm)的值初始化為零;②迭代計(jì)算參數(shù)空間中的值H(ρk，θm)和L(ρk，θm);③對(duì)參數(shù)空間中的值進(jìn)行歸一化;④統(tǒng)計(jì)完成后，參數(shù)空間的幅值點(diǎn)的參數(shù)對(duì)應(yīng)的就是要檢測(cè)的原圖像中參數(shù)線條。

利用歸一化灰度Hough變換進(jìn)行船只尾跡檢測(cè)的流程［14－15］如圖 1 所示。

該懲罰因子隨著進(jìn)化代數(shù)增加而逐步遞增，可以確保算法在運(yùn)行初期利用較低的懲罰力度維持個(gè)體多樣性，后期則通過提高懲罰力度加快刪除不合格個(gè)體。

圖1 歸一化灰度Hough變換船只尾跡檢測(cè)流程Fig.1 Flow chart of ship wake detection algorithm based on normalized Hough transform

歸一化灰度Hough變換算法一方面很好地解決了直線長度不一所帶來的錯(cuò)誤檢測(cè)問題，另一方面該算法提取的線性特征具有尾跡起點(diǎn)坐標(biāo)，因而可用于自動(dòng)計(jì)算船只航速、分析船只航向，具有自動(dòng)估算船只運(yùn)動(dòng)參數(shù)的優(yōu)點(diǎn)。

然而，盡管該算法可以提取尾跡起點(diǎn)坐標(biāo)，但未能提取尾跡終點(diǎn)坐標(biāo)，因此檢測(cè)效果并不理想(尤其是對(duì)于V型尾跡)。

1.2 改進(jìn)的歸一化灰度Hough變換

針對(duì)歸一化灰度Hough變換算法的不足，對(duì)其進(jìn)行了如下改進(jìn)和擴(kuò)展:

1)對(duì)于窗口圖像的切割，以尾跡為中心，以略小于尾跡長度為高度，來確定含有船只目標(biāo)及其尾跡的圖像窗口，并且在后面流程中不需要以背景均值代替船只像素的灰度值;

2)對(duì)于噪聲很大的SAR圖像，需要在對(duì)窗口圖像切割之前進(jìn)行濾波處理(例如均值濾波、中值濾波等)，以便達(dá)到更好的檢測(cè)效果;

3)對(duì)窗口圖像進(jìn)行改進(jìn)的歸一化灰度Hough變換，在變換域中只需尋找峰值;

4)根據(jù)峰值(ρ，θ)反演出尾跡所在直線，然后通過閾值條件確定尾跡的起點(diǎn)和終點(diǎn)，并在圖像中顯示出來。

利用基于改進(jìn)的歸一化灰度Hough變換進(jìn)行船只尾跡檢測(cè)的流程如圖2所示。

圖2 改進(jìn)的歸一化灰度Hough變換船只尾跡檢測(cè)流程Fig.2 Flow chart of ship wake detection algorithm based on modified normalized Hough transform

保留圖像中船只灰度的目的是為了能更好地檢測(cè)暗尾跡或者漏油引起的尾跡，這樣既不用背景均值替換船只的灰度值，也不用檢測(cè)Hough變換域的峰值，大大降低了算法的復(fù)雜性。

同時(shí)，歸一化灰度Hough變換雖然改進(jìn)了圖像中不同直線對(duì)Hough變換空間的貢獻(xiàn)不均勻問題，但是對(duì)于SAR圖像中某些在局部方向上像素灰度值比較大、但直線長度很短的情況，歸一化灰度Hough變換算法就會(huì)出現(xiàn)檢測(cè)錯(cuò)誤，把很短的直線錯(cuò)誤地當(dāng)作尾跡檢測(cè)出來。因此，改進(jìn)的歸一化灰度Hough變換算法可以更加準(zhǔn)確地提取尾跡所在的直線，確定尾跡的起點(diǎn)和終點(diǎn)，提高尾跡檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與結(jié)果分析

2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

本文所用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是先進(jìn)合成孔徑雷達(dá)(advanced synthetic aperture radar，ASAR)數(shù)據(jù)。ASAR是搭載在ENVISAT衛(wèi)星上的迄今為止最先進(jìn)的星載合成孔徑雷達(dá)系統(tǒng)，其工作波段為C波段，有5種工作模式［21－23］，分別為 IM(image mode)圖像模式、APM(alternating polarisation mode)極化模式、WSM(wide swath mode)寬帶模式、GMM(global monitoring mode)全球檢測(cè)模式和WM(wave mode)波模式。

2.2 結(jié)果分析

利用本文提出的改進(jìn)的歸一化灰度Hough變換算法對(duì)50景ASAR數(shù)據(jù)進(jìn)行了船只尾跡檢測(cè)實(shí)驗(yàn)。與歸一化灰度Hough變換的算法相比，本文的算法更為簡(jiǎn)潔，能夠更加準(zhǔn)確地得到尾跡的起點(diǎn)和終點(diǎn)，并在圖像上顯示出來。下面從50景ASAR數(shù)據(jù)中列舉4個(gè)實(shí)例，通過與歸一化灰度Hough變換算法的比較來說明本文算法的優(yōu)勢(shì)。

2.2.1 實(shí)例一

圖3是2007年5月5日獲取的ASAR數(shù)據(jù)的APM圖像(VV極化模式)。從圖3(a)可以看出，在船只后面存在十分明顯的湍流尾跡。使用歸一化灰度Hough變換算法和本文改進(jìn)的尾跡檢測(cè)算法得到的尾跡顯示分別如圖3(b)和圖3(c)所示。圖3(c)顯示，使用本文改進(jìn)的尾跡檢測(cè)算法能夠更加準(zhǔn)確地得到尾跡的起點(diǎn)和終點(diǎn)，從而提高了尾跡檢測(cè)的精度。

圖3ASAR(APM)圖像與尾跡Fig.3 ASAR(APM)images and wakes

2.2.2 實(shí)例二

圖4是2007年4月16日獲取的ASAR數(shù)據(jù)的APM圖像(VV極化模式)。從圖4(a)中可以看出，在船只后面存在2條尾跡。使用歸一化灰度Hough變換算法和使用本文改進(jìn)的算法檢測(cè)得到的尾跡顯示分別為圖4(b)中的直線和圖4(c)中的線段。對(duì)比兩圖可以看出，后者檢測(cè)的結(jié)果比前者準(zhǔn)確得多。

圖4ASAR(APM)圖像與尾跡Fig.4 ASAR(APM)images and wakes

2.2.3 實(shí)例三

圖5是2006年9月12日獲取的ASAR數(shù)據(jù)的WSM圖像(VV極化模式)。從圖5(a)中可以看出，在船只后面存在一條湍流尾跡。使用歸一化灰度Hough變換得到的尾跡是直線(圖5(b));使用本文改進(jìn)算法檢測(cè)得到的尾跡是線段(圖5(c))，尾跡的起點(diǎn)和終點(diǎn)更加準(zhǔn)確。

圖5ASAR(WSM)圖像與尾跡Fig.5 ASAR(WSM)images and wakes

2.2.4 實(shí)例四

圖6是2009年3月22日獲取的ASAR數(shù)據(jù)的IM圖像(VV極化模式)。從圖6(a)中可以看出船只后面存在一暗一亮兩條尾跡。使用歸一化灰度Hough變換和本文的尾跡檢測(cè)算法得到的尾跡顯示分別如圖6(b)和圖6(c)所示。

圖6 ASAR(IM)圖像與尾跡Fig.6 ASAR(IM)images and wakes

以上實(shí)例表明，在歸一化灰度Hough變換算法基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，可準(zhǔn)確地得到尾跡起點(diǎn)和終點(diǎn)，在一定程度上提高尾跡的檢測(cè)精度。

3 結(jié)論

本文給出了基于改進(jìn)的歸一化灰度Hough變換的ASAR圖像船只尾跡檢測(cè)的算法。通過實(shí)驗(yàn)得出以下結(jié)論:

1)本文提出的算法對(duì)ASAR數(shù)據(jù)的幾種圖像模式都適用，既能檢測(cè)單尾跡，也能檢測(cè)雙尾跡，而且檢測(cè)結(jié)果都很準(zhǔn)確。

2)對(duì)于噪聲較小的SAR圖像，不需要進(jìn)行圖像預(yù)處理;對(duì)于噪聲較大的ASAR圖像(例如本文中的IM圖像模式)，則應(yīng)當(dāng)先進(jìn)行濾波處理，以便使檢測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確。

3)本文算法在不去掉船只的情況下仍然能夠檢測(cè)出船只的尾跡，降低了算法的復(fù)雜性。

4)與歸一化灰度Hough變換相比，本文通過船只尾跡和圖像背景灰度值之間的突變來確定閾值，進(jìn)而反演尾跡起點(diǎn)和終點(diǎn)坐標(biāo)，使檢測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確(尤其是對(duì)于V型尾跡，效果更加明顯)。

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Ship Wake Detection in ASAR Image Based on Modified Normalized Hough Transform

GONG Biao，HUANG Wei－gen，CHEN Peng
(State Key Laboratory of Satellite Ocean Environment Dynamics(SOED) ，Second Institute of Oceanography，State Bureau of Oceanic Administration，Hangzhou 310012，China)

A ship wake detection method based on modified normalized Hough transform was proposed in this paper according to the fact that parts of ships and their wakes are nearly on a straight line in advanced synthetic aperture radar(ASAR)image.Experiments were made to verified the method.On the one hand，the peaks were modified in Hough transform field;on the other hand，the constraint conditions confirming initial and end points of ships were amended.The experimental results show that the method of wake detection in the ASAR image can more accurately detect ship wakes.

Hough transform;synthetic aperture radar(SAR);advanced synthetic aperture radar(ASAR)image;wake detection

TP 751.1

A

1001－070X(2012)03－0033－05

2011－10－24;

2011－11－30

10.6046/gtzyyg.2012.03.07

鞏 彪(1986－)，男，碩士研究生，主要從事海洋微波遙感方面的研究。E－mail:hfcoco8868@126.com。

(責(zé)任編輯:劉心季)