【深度】直方图在SAR图像处理中的应用研究（上篇）

Original 学术plus 学术plus 2022-07-29

今日荐文

今日荐文的作者为中国电子科学研究院王卫红，程栋，陈博等。本篇节选自论文《直方图在SAR图像处理中的应用研究》，发表于《中国电子科学研究院学报》第12卷第1期。本文较长，此为上篇。

摘要：直方图计算代价小，且具有图像平移、旋转、缩放不变性等优点，被广泛用于SAR图像处理中。本文在阅读大量文献的基础上，综述了直方图在SAR图像对比度增强、杂波分布拟合、CFAR检测、图像分割等方面的典型应用和算法，并通过一些实测SAR图像对这些应用和算法进行了比较试验。试验结果一方面表明基于直方图的各类方法是有效的、便捷的；另一方面表明，采用基于直方图的方法仅适用于一些精度要求不十分严格，但是运算速度要求较高的场合。

关键词: 直方图；对比度增强；杂波分布拟合；CFAR检测；图像分割

引言

随着合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）技术的不断完善发展，SAR图像的分辨率越来越精细。同时，各类SAR侦查监视系统的信息获取能力也远超前于SAR图像信息处理能力。因此，如何对这些图像进行快速而准确地处理、检测并识别出感兴趣的目标已经受到人们的普遍关注。由于SAR成像的特殊性，在对SAR图像进行解译或识别感兴趣目标前，需要进行一系列的处理，如降噪、CFAR检测、聚类、分割、鉴别等。经过几十年的研究，针对上述环节，研究者已经提出各种各样的处理方法，直方图便是其中之一。

图像的灰度直方图是图像灰度级的函数，表示图像中每种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的概率，其横坐标是灰度值，纵坐标是出现这个灰度值的概率值。灰度直方图直观地描述了图像的灰度分布特性，从而可以得到与图像质量有关的总体明亮程度、对比度、目标可分性等性能指标。此外，直方图计算代价小，且具有图像平移、旋转、缩放不变性等优点，因而广泛用于SAR图像处理的诸多环节。

本文在阅读大量文献的基础上，简述了直方图在SAR图像对比度增强、杂波分布拟合、CFAR检测、图像分割等方面的典型应用和算法，并通过一些SAR图像进行试验研究。试验结果表明基于直方图的各类方法的有效性和便捷性。同时，基于直方图的方法也可以作为多步处理方法的预处理环节加以利用。

1 SAR图像对比度增强

图像对比度增强指的是通过重新调整原图像的灰度值分布，获得较为清晰的图像，改善视觉效果，或者为机器感知提供高质量的图像输入。目前，图像对比度增强广泛应用于光学图像、红外图像、水下图像、星载或机载SAR图像、医学图像处理等领域。

图像对比度增强算法可以分为基于图像特征、基于图像视觉效果、基于数学理论（小波分析、偏微分方程、形态学、模糊理论等）三大类。基于图像特征的图像对比度增强算法中，首推基于直方图修正的图像对比度增强算法。该类方法包括直方图均衡化和规定化。其中，直方图均衡化又可以分为全局和局部直方图均衡化两大类。本文以全局直方图均衡化为例来说明该方法在SAR图像对比度增强方面的实际应用效果。

1.1 全局直方图均衡化

1.2 全局直方图均衡化试验测试

从雷达实测图中取一块区域进行测试，我们可以看到没有直方图均衡化时，图像层次不清，全图几乎看不清楚是什么，疑似目标隐约可见。进行直方图均衡化以后，图像层次感明显增强，农田、道路、目标都清晰可见，视觉效果明显改善。图1（a）为测试原图，图1（b）是其对应的直方图。图1（c）是进行直方图均衡化后的结果，图1（d）是进行直方图均衡化后其对应的直方图。

（a）原图

（b）原图对应直方图

（c）原图均衡化

（d）原图均衡化直方图

图1 全局直方图均衡化试验测试结果

2 SAR图‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍像杂波分布拟合

可以采用直方图拟合的方法确定SAR图像杂波数据分布模型。依据确定分布模型参数方法的不同，直方图用于SAR图像杂波分布拟合可以分为如下两类：（1）仅用整个图的直方图做分布模型的拟合依据，分布参数仍然采用最大似然估计或矩估计方法获得。（2）直接用直方图估算分布模型的参数。在SAR图像中，最为常见的杂波一般呈高斯分布或瑞利分布，故以下讨论中均以这两类分布为例进行说明。

2.1 直方图做分布模型拟合依据

如我们所知，即便是同一场景只要成像条件不同，SAR图像杂波数据都可能服从不同的分布。而对于均匀区域，SAR图像处理时一般采用高斯、瑞利等分布建模。采用文[6]提出的流程，直方图作分布模型拟合依据的拟合方法步骤如下：

（1）输入原始SAR图像；

（2）选择高斯、瑞利两种常用的模型；

（3）按式（4）-（7）估计模型参数及概率密度分布；

（4）计算SAR图像直方图；

（5）进行统计检验，最后得出最佳分布模型。

高斯分布表达式以及估计方法如式（4）-（5）。

2.2 直方图估算分布模型参数

文[7]提出一种直接采用直方图估算SAR图像杂波分布模型参数的方法。文章认为一幅SAR 图像的直方图实际上体现了其中的背景杂波的分布情况。因此，可以利用SAR 图像的直方图拟合典型的杂波分布，如：高斯分布、瑞利分布。

文[7]的估算步骤如下：

更详细的推导请参阅原文。