一種基于先驗信息和U-Net的SAR圖像海陸分割方法

一種基于先驗信息和U-Net的SAR圖像海陸分割方法摘要：海陸分割是合成孔徑雷達(dá)(SAR)遙感圖像中的一項重要任務(wù)，對海洋監(jiān)測、航海航行、海岸線變化等具有重要意義。本文提出了一種基于先驗信息和U-Net的SAR圖像海陸分割方法。該方法利用兩個不同深度的U-Net網(wǎng)絡(luò)進行端到端的訓(xùn)練，通過學(xué)習(xí)SAR圖像在空間和頻率域中的先驗信息，提高了分割精度和魯棒性。實驗結(jié)果表明，該方法在SAR圖像的海陸分割任務(wù)中，具有很好的性能表現(xiàn)和廣泛的應(yīng)用前景。關(guān)鍵詞：合成孔徑雷達(dá)(SAR)，海陸分割，U-Net，先驗信息1.引言合成孔徑雷達(dá)(SAR)技術(shù)因其皇冠上的特點，如能夠獨立于天氣等環(huán)境影響，且具有高分辨率、寬幅帶、大動態(tài)范圍和對仿真目標(biāo)能力強等優(yōu)點，已成為現(xiàn)代遙感技術(shù)中的重要組成部分。SAR圖像在航海導(dǎo)航、海洋環(huán)境監(jiān)測、邊境安全控制等方面發(fā)揮著重要的作用。在這些應(yīng)用領(lǐng)域，海陸分割是一項必要的任務(wù)。SAR圖像中，海水和陸地在微博衷的回波范圍、回波的退化過程等方面都有明顯的差異，因此可以利用這些特征對SAR圖像進行海陸分割。但是，SAR圖像中常存在強烈的斑塊噪聲和不規(guī)則的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等問題，這些問題給海陸分割任務(wù)帶來了很大的挑戰(zhàn)。因此，如何提高SAR圖像的海陸分割精度和魯棒性是一個非常重要的課題。本文提出了一種基于先驗信息和U-Net的SAR圖像海陸分割方法。該方法利用了SAR圖像在空間和頻率域中的先驗信息，并采用了U-Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)增強等技術(shù)，通過端到端的訓(xùn)練來提高分割精度。實驗結(jié)果表明，該方法在SAR圖像的海陸分割任務(wù)中，具有很好的性能表現(xiàn)和廣泛的應(yīng)用前景。2.相關(guān)工作對于SAR圖像的海陸分割任務(wù)，已經(jīng)有很多相關(guān)研究。在傳統(tǒng)的方法中，一般采用閾值分割、基于紋理的方法、形態(tài)學(xué)處理等技術(shù)。但是，這些方法往往受到噪聲、影像平滑和復(fù)雜地形等因素的影響，分割效果不穩(wěn)定。針對這些問題，近年來，深度學(xué)習(xí)方法在SAR圖像海陸分割任務(wù)中得到了廣泛應(yīng)用。其中，U-Net作為一種典型的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，在醫(yī)學(xué)圖像、遙感圖像等任務(wù)中表現(xiàn)出了顯著的性能。3.方法本文提出的基于先驗信息和U-Net的SAR圖像海陸分割方法包括兩個不同深度的U-Net網(wǎng)絡(luò)：淺層U-Net和深層U-Net。淺層U-Net用于提取SAR圖像的空間特征，深層U-Net則用于提取SAR圖像的頻譜信息和邊界特征。兩個網(wǎng)絡(luò)的輸出通過加權(quán)融合來得到最終的分割結(jié)果。3.1先驗信息的提取在SAR圖像中，海水與陸地的物理特性存在明顯的差異，這些差異可以由SAR圖像在空間和頻率域的特征來表達(dá)。因此，我們采用了空間和頻率域特征提取來獲取SAR圖像的先驗信息。在空間域中，我們使用了基于反射率的零件提取(RSL)算法來提取SAR圖像的空間特征。該算法使用了一種基于最大熵原理的解釋性因子分析方法來提取SAR圖像的具有較強代表性的反射率圖像。在頻域中，我們利用了SAR圖像的功率譜和極化矩陣的構(gòu)成特點，提取了SAR圖像的頻譜信息和邊界特征。具體來說，首先計算了SAR圖像的功率譜和復(fù)雜譜，然后利用功率譜來提取邊界特征，利用復(fù)雜譜來提取頻譜信息。3.2淺層U-Net淺層U-Net首先使用卷積層來提取SAR圖像的空間特征，然后使用池化層來降低特征圖的維度。之后使用反卷積層進行上采樣，來得到同樣大小的分割輸出。網(wǎng)絡(luò)中使用了一些跳躍連接來將特征圖的高層特征融合到底層特征中，以便更好地捕獲SAR圖像的空間特征。3.3深層U-Net深層U-Net用于提取SAR圖像的頻譜信息和邊界特征。與淺層U-Net類似，深層U-Net首先使用卷積層來提取SAR圖像的頻譜信息，然后使用池化層來降低特征圖的維度。之后，特征圖被送入反卷積層進行上采樣，以便得到同樣分辨率的分割輸出。另外，為了更好地捕捉SAR圖像的頻譜信息，我們在深層U-Net中還增加了殘差塊。3.4分割輸出的融合由于淺層U-Net和深層U-Net中的特征分別反映了SAR圖像的不同信息，我們需要將這些信息融合在一起，以便得到高質(zhì)量的分割輸出。為此，我們采用了加權(quán)融合的方法。具體地，我們對兩個網(wǎng)絡(luò)的輸出進行加權(quán)求和，并根據(jù)實驗中的預(yù)定權(quán)重來決定每個網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。4.實驗與結(jié)果為了驗證我們提出的基于先驗信息和U-Net的SAR圖像海陸分割方法，我們在一個公共的數(shù)據(jù)集上進行了實驗。數(shù)據(jù)集包括了來自四個不同場景的86個SAR圖像。我們使用了Dicecoefficient(Dice)和IntersectionoverUnion(IoU)等指標(biāo)來評估SAR圖像的海陸分割效果。結(jié)果表明，我們提出的方法在SAR圖像的海陸分割任務(wù)中取得了很好的性能。尤其值得注意的是，針對SAR圖像中存在的強烈斑塊噪聲和不規(guī)則拓?fù)涞葐栴}，我們的方法具有很好的魯棒性和穩(wěn)定性。此外，由于先驗信息的提取，我們的方法還克服了遙感圖像數(shù)據(jù)集相對較小的問題。5.結(jié)論與展望本文提出了一種基于先驗信息和U-Net的SAR圖像海陸分割方法。該方法利用了SAR圖像在空間和頻率域中的先驗信息，并采用了