欢迎访问一起赢论文辅导网
机械论文
当前位置:首页 > 机械论文
SAR 图像多层次正则化增强及在目标识别中的应用
来源:一起赢论文网     日期:2018-12-07     浏览数:419     【 字体:

 158· 电 子 测 量 与 仪 器 学 报 第 32 ( non-negative matrix factorizationNMF)11]等,近年来流形学习的发展为更为有效的特征提取提供了新的思路[12; 3) 目标的电磁散射特征。SAR 图像反映的是目标的电磁散射特性,由此目标的电磁散射特征可以很好反映目标的本质属性,代表性的电磁散射特征为目标散射中心,如属性散射中心( attributed scattering centerASC) ,由于属性散射中心可以为目标提供丰富的物理结构信息,因此其被广泛应用于 SAR 目标识别并取得了良好的性能[13]。分类器的设计则是针对采用的特征设计合适的分类策略。目前,大量的分类器在 SAR 目标识别中得以成 功 运 用,如 支 持 向 量 机 ( support vector machineSVM)814]、稀疏表示分类器( sparse representation-basedclassificationSC15-16],以及卷积神经网络( convolutionalneural networkCNN)17]等。这些分类器对于 SAR 目标识别具有不同的优缺点。为了进一步提高 SAR 目标识别性能,需要根据提取的具体的特征以及特征形式设计相应的分类方法。本文采用正则化方法[18]提取多层次的目标特性并将其应用于 SAR 目标识别。正则化方法可以有效增强原始 SAR图像的目标特性,提升 SAR 图像质量。通过改变正则化过程中的参数可以构造多层次的正则化结果。不同层次的结果可以细致得描述目标特性从而为目标识别提供更为丰富的信息。为了充分发掘各个层次的鉴别力以及它们之间的内在相关性,采用联合稀疏表示分类器进行目标识别。联合稀疏表示在对参与的各个分量进行稀疏表示的同时考虑了各个分量之间的内在联系,因而可以为目标识别提供更丰富的信息。最后,本文基于 MSTA( moving and stationary target acquisition and recognition) 公开数 据 集 分 别 在 标 准 操 作 条 件 ( standard operatingconditionSOC) 和部分遮挡的扩展操作条件 ( extendedoperating condition) 下进行了目标识别实验以验证提出方法的有效性。1 多层次正则化增强SAR 图像反映了目标散射中心的空间分布和相对强弱关系。相对于高维的 SAR 图像,目标的散射中心在图像域呈现稀疏特性。因此,通过正则化的方法可以有效增强原始 SAR 图像的目标特性,剔除背景噪声的干扰。原始 SAR 图像可以采用如下形式进行建模:g = f + n ( 1)式中: g 为观测的 SAR 图像; f 为真实的目标特性; n 代表背景噪声的干扰项( 三者都采用向量形式表达) 。将目标特性的提取问题转化为如下的正则化问题:f^= argmin J( f) ( 2)其中:J( f) = g f2+ λ ‖f1( 3)式中: 1 项代表数据保真项,使得估计的目标特性尽可能与原始 SAR 图像保持一致; 2 项为正则项,本文采用 l1范数对估计的目标特性进行约束,使得结果尽可能具有稀疏性。通过调整正则化参数 λ,可以得到原始SAR 图像不同层次的正则化增强结果。原始 SAR 图像如图 1( a) 所示,在不同正则化参数下的增强结果。分别设置 λ 为 0. 10. 2 0. 3,得到的结果如图 1( b) ( d)所示。可以看出,正则化参数较小时,优化过程更多强调拟合经典,此时增强的结果包含更多的散射中心。对着正则化参数的增大,优化过程中稀疏性约束不断加强,此时的增强结果中散射中心较少。综合各个层次的正则化增强结果,可以更为细致地描述真实的 SAR 目标特性,为目标识别提供更为丰富的信息。图 1 目标多层次正则化结果Fig1 The results of multi-level regularization2 联合稀疏表示分类器2. 1 稀疏表示分类器稀疏表示分类是基于压缩感知理论的一种分类策略[15-16],它认为某一类的测试样本可以由该类训练样本稀疏线性表示。假设第 i 类有 Ni个训练样本,则有这些训练样本构造一个矩阵 Si= s1i,…,sji…,sNii],其中 sji∈Rd表示第 i 类的第 j 个样本。对于 C 类训练样本则可以构成 一 个 全 局 的 过 完 备 字 典 A = S1S2,…,SC] ∈Rd × N,其中 N = Ci = 1Ni。基于稀疏表示的思想,测试样本 y可以采用式( 4) 进行稀疏重构。β^= argmin ‖β‖0160· 电 子 测 量 与 仪 器 学 报 第 32 卷图 3 10 类目标的光学图像和对应的 SAR 图像Fig3 Types of military targets: ( top) optical images versus ( bottom) SAimages1 本文使用的训练集和测试集Table 1 Training and test sets used in this paper类别 训练集 测试集BMP2233( Sn_9563)232( Sn_9566)233( Sn_c21)195( Sn_9563)196( Sn_9566)196( Sn_c21)BT70 233( Sn_c71) 196( Sn_c71)T72232( Sn_132)231( Sn_812)233( Sn_s7)196( Sn_132)195( Sn_812)191( Sn_s7)T62 299 273BDM2 298 274BT60 256 195ZSU23 /4 299 274D7 299 274ZIL131 299 2742S1 299 2743. 2 实验结果与分析1) 标准操作条件下的识别结果本文首先在标准操作条件下进行目标识别实验,本文方法的结果如图 4 所示的混淆矩阵所示。从图 4 可以看出,各类目标的识别率均达到 92% 以上,最终 10 类目标的平均识别率为 97. 66% ,证明了本文方法可以高性能完成识别任务。表 3 对比了各类方法的平均识别率以及识别单幅 MSTAR 图像所用的时间消耗。本文算法具有最高的平均识别率。EFS 算法在提取特征时,需要首先提取目标轮廓,以此需要较多的时间消耗。对于 ASC算法,其提取属性散射中心以及属性散射中心匹配均需要较大的时间消耗,因此效率最低。本文算法与 SC 算法具有相近的时间消耗,并没有因为任务的增多而成倍得增加时间消耗。这些结果均证明了本文方法在标准操作条件下的优越性能。图 4 本文算法在标准操作条件下的混淆矩阵Fig4 The confusion matrix of the proposedmethod under SOC9 SAR 图像多层次正则化增强及在目标识别中的应用 ·159·st. ‖y Aβ‖22≤ ε ( 4)式中: β 代表稀疏表示系数矢量,理想情况下,β 中只有与测试样本同类的原子对应的稀疏非零,其他类系数均为 0。针对式( 4) 中的优化问题,典型的求解算法包括 1-范数近似优化[16]以及基于贪婪机制的匹配追踪算 法 ( match pursuitMP) 、正 交 匹 配 追 踪 算 法( orthogonal matching pursuitOMP)15]等。 根 据 求 得的稀疏表示系数矢量 β^,采用式( 5) 计算各个类别的重构误差。r( i) = y Siβ^i22( 5)式中: β^i代表第 i ( i = 12,…,C) 对应的稀疏表示系数矢量,r( i) 对应第 i 类的重构误差。最后,根据最小重构误差的原则判定目标类别如式( 6) 所示。identity( y) = mini( r( i) ) ( 6)2. 2 联合稀疏表示分类器联合稀疏表示[618]就其本质来说是一个多任务稀疏学习的过程。对于测试样本 y = y( 1)y( 2)y( K)],其中y( k)( k = 12,…,K) 代表 y 的一个描述或者一次观测,则它们的联合稀疏表示过程可以描述如下:y( k)= A( k)β( k)+ ε( k)( k = 12,…,K) ( 7)式中: k = 12,…,K 代表 K 个任务,y( k)A( k)、α( k)分别对应这些任务的测试样本、字典和稀疏表示系数。为了求解式( 7) 中每个任务的稀疏表示系数矢量,最直接的想法就是使得这 K 个任务的重构误差之和最小,即:min{βg( β) = Kk = 1y( k)A( k)β( k})( 8)式中: α = [β( 1)β( 2)…β( K)]为稀疏系数矩阵。式( 8) 认为各个任务相互独立。实际上,不同任务之间往往存在内在关联。这种关联体现在求解的稀疏系数上,各个任务的稀疏系数矢量具有相近的结构( 如非负系数的分布规律) 。因此,为了充分体现不同任务间的内在关联,本文采用 1/ 2范数对求解的稀疏系数矩阵进行约束。minβg( α) + λ ‖α‖21( 9)式中: ‖·‖21代表 1/ 2范数。本文采用文献[18]提出的求解算法求解稀疏系数矩阵。最后,根据各个任务的重构误差之后判断目标类别,如式( 10) 所示。identity( y) = miniKk = 1y( k)A( k)iβ( k)i( 10)2. 3 目标识别算法本文将联合稀疏表示分类应用于多层次正则化增强结果,具体的识别流程如图 2 所示。对于训练样本,通过多层次正则化方法分别为每个层次构造相应的字典。对于输入的测试测试样本,按照训练样本同样的方法构造对应层次的正则化结果,进而采用联合稀疏表示对其进行目标类别的判定。实际过程中,本文在正则化过程中分别设置 λ 为 0. 10. 2 0. 3 从而构造3 个层次的正则化结果,因此联合系数表示的任务数为K = 3 。为了降低正则化输出图像的维度,采用 PCA 将其降低至 80 维。图 2 本文方法的识别流程Fig2 Procedure of the proposed recognition method3 实验与分析3. 1 MSTAR 数据集本文通过在 MSTAR 公开数据集上进行了目标识别实验以验证提出方法的有效性。该数据集包括了 10 类地面 车 辆 目 标 的 SAR 图 像,图 像 分 辨 率 为 0. 3 m ×0. 3 m。图 3 所示为这 10 类目标的光学图像和对应的SAR 图像。本文采用的训练集和测试集如表 1 所列。其中,训练样本的俯仰角为 15°,测试样本的俯仰角为 17°。为了充分验证本文方法的性能,采用文献[8]提出的基于椭圆傅里叶描述子( elliptical Fourier descriptorsEFD)的方法,文献[13]中基于 ASC 算法以及文献[15]基于SC 方法作为对比算法。稿日期: 2017-11 eceived Date: 2017-11* 基金项目: 江苏省自然科学基金( 1730128) 资助项目第 9 SAR 图像多层次正则化增强及在目标识别中的应用 ·161·表 3 3 类目标识别上的性能对比Table 3 Comparison of different methods on 3-class data方法类型 本文方法 EFS ASC SC平均识别率 /% 97. 66 95. 22 96. 43 95. 79时间消耗 /ms 11. 5 19. 1 30. 1 10. 92) 部分遮挡部分遮挡也是真实环境中经常出现的情形,树木、建筑物的遮挡会导致目标部分区域的特性无法体现在获取SAR 图像中。本文通过去除部分目标区域的形式模拟部分遮挡的情形,去除部分的百分比代表了遮挡的严重程度[19-20]。图 5 所示为原始目标区域从 4 个不同方向发生20% 遮挡的情形。通过对 10 类目标原始图像进行不同程度的遮挡模拟和目标识别,得到的不同遮挡程度下 4个遮挡方向的平均识别率变化曲线如图 6 所示。可以看出,本文方法对于部分遮挡具有最强的稳健性。EFS ASC 算法中,由于采用的特征可以反映目标的局部特性,因而相比 SC 算法具有更强的稳健性。本文算法中多层次的正则化结果很好得反映了目标散射区域的细节变化,因而对于局部遮挡更为稳健。图 5 不同方向的遮挡示意图Fig5 Partial occlusion from different directions4 结 论本文采用正则化方法多层次描述原始 SAR 图像并采用联合稀疏表示进行目标识别。多层次的正则化输出图 6 不同算法在部分遮挡条件下的识别性能Fig6 The performances of different methodsunder partial occlusion可以更为细致得描述目标特性因此可以为目标识别提供更丰富的信息。联合稀疏表示分类有利于充分利用各个层次信息从而提高目标识别性能。基于 MSTAR 数据集的实验结果表明,本文提出的方法在标准操作条件可以取得很好得识别性能,10 类目标的平均识别率可以达到97. 66% 。在部分遮挡条件下,本文方法相比其它方法具有更强的稳健性。这些结果均验证了提出方法的有效性。参考文献[1EL-DAYMLI KGILL E WMCGUIE Pet alAutomatic target recognition in synthetic aperture radarimagery: a state-of-the-art review J]. IEEE Access2016( 4) : 6014-6058.[2] 文贡坚,朱国强,殷红成,等. 基于三维电磁散射参数化模型的 SAR 目标识别方法[J]. 雷达学报,20176( 2) :115-135WEN G JZHU G QYIN H CHet alSAATbasedon 3D parametric electromagnetic scattering modelJ].Journal of adar20176( 2) : 115-135.[3PAK JPAK S HKIM K TNew discriminationfeatures for SAautomatic target recognition J]. IEEEGeoscience and emote Sensing Letters201310 ( 3 ) :476-480.[4] 高君,高鑫,孙显. 基于几何特征的高分辨率 SAR 图像飞机目标解译方法[J]. 国外电子测量技术,201534( 8) : 21-28GAO JGAO XSUN XGeometrical features-basedmethod for aircraft target interpretation in high-resolutionSAimages J]. Foreign Electronic MeasurementTechnology201534( 8) : 21-28.[5] 张维坤,叶伟,劳国超. 基于 SIFT 特征的 SAR 图像飞机目标匹配分类方法研究[J]. 国外电子测量技术,·162· 电 子 测 量 与 仪 器 学 报 第 32 201635( 8) : 19-22ZHANG W KYE WLAO G CH. Research on aircrafttarget matching classification method based on SIFTfeature for SAimage J ]. Foreign ElectronicMeasurement Technology201635( 8) : 19-22.[6] 丁军,刘宏伟,王英华,等. 一种联合阴影和目标区域图像的 SAR 目标识别方法[J]. 电子与信息学报,201537( 3) : 594-600DING JLIU H WWANG Y Het alSAtargetrecognition by combining images of the shadow region andtarget region J]. Journal of Electronics InformationTechnology201537( 3) : 594-600.[7DING B YWEN G JMA C Het alTargetrecognition in synthetic aperture radar images usingbinary morphological operations J]. Journal of Appliedemote Sensing201610( 4) : 046006.[8ANAGNOSTOPOULOS G CSVM-based targetrecognition from synthetic aperture radar images usingtarget region outline descriptors J]. Nonlinear Analysis200971( 2) : 2934-2939.[9] 张国刚,徐向辉. 基于加权纹理特征的 SAR 图像目标识别算法[J]. 国外电子测量技术,201534( 9) :22-24ZHANG G GXU X HSAimage target recognitionalgorithms based on weighted texture features J]. ForeignElectronic Measurement Technology201534( 9) : 22-24.[10MISHA KValidation of PCA and LDA for SAATR[C]. IEEE TENCON2008: 1-6.[11] 龙泓琳,皮亦鸣,曹宗杰. 基于非负矩阵分解的 SAR 图像目标识别[J]. 电子学报,201038( 6) : 1425-1431LONG H LPI Y MCAO Z JNon-negative matrixfactorization for target recognition J]. ACTA ElectronicaSinica201038( 6) : 1425-1431.[12HUANG Y LPEI J FYANG J Yet alNeighborhoodgeometric center scaling embedding for SAATR [J].IEEE Transactions on Aerospace Electronic Systems201450( 1) : 180-19213] 丁柏圆,文贡坚,余连生,等. 属性散射中心匹配及其在 SAR 目 标 识 别 中 的 应 用[J]. 雷 达 学 报,20176( 2) : 157-166DING B YWEN G JYU L SHet alMatching ofattributed scattering center and its application to syntheticaperture radar automatic target recognition J]. Journalof adar20176( 2) : 157-166.[14LIU H CLI S TDecision fusion of sparse representationand support vector machine for SAimage targetrecognition J]. Neurocomputing2013113 ( 7 ) :97-104.[15THIAGAAIANM J,RAMAMUTHY KKNEE P PetalSparse representations for automatic targetclassification in SAimages C]. 4th CommunicationsControl and Signal Processing2010: 1-4.[16WIGHT JYANG A YGANESH Aet al. Robustface recognition via sparse representation J]. IEEETransactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence200931( 2) : 210-227.[17CHEN S ZWANG H PXU Fet alTargetclassification using the deep convolutional networks forSAimages J]. IEEE Transactions on Geoscience andemote Sensing201654( 8) : 4806-4817.[18] 王强,彭国华,徐华楠. 基于多孔多方向的 SAR 图像正则化超分辨率重构[J]. 计算机工程与应用,201046( 26) : 173-175WANG QPENG G HXU H N. Regularized SAimage super-resolution reconstruction based on atrous-directional wavelet J]. Computer Engineering andApplication201046( 26) : 173-175.[19DONG G GKUANG G YWANG Net alSAtargetrecognition via joint sparse representation of monogenicsignal J]. IEEE Journal of Selected Topics AppliedEarth Observation and emote Sensing20158 ( 7 ) :3316-3328.[20DING B YWEN G JExploiting multi-view SAimagesfor robust target recognition J]. Remote Sensing20179 ( 11) : 1150.作者简介谢晴,分别在 2007 年和 2013 年于中国矿业大学获得学士学位和硕士学位,现为江苏省徐州医药高等职业学校讲师,主要研究方向为图像处理。E-mail: mailieryumi@ sinacomXie Qing received her BScand MScdegrees both from China University of Mining and Technology in2007 and 2013respectivelyNow she is a lecturer in JiangsuProvincial Xuzhou Pharmaceutical Vocational CollegeHer mainresearch interest includes image processing

[返回]
上一篇:SAR图像目标识别新方法
下一篇:面向公差分析的 GD&T 语义信息翻译