中文引用格式： 鄧竣天，王小龍. 基于多尺度顯著性檢測(cè)的SAR圖像海岸線檢測(cè)[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2024，50(9)：112-118.
英文引用格式： Deng Juntian，Wang Xiaolong. Coastline detection in SAR image based on multi-scale saliency detection[J]. Application of Electronic Technique，2024，50(9)：112-118.
引言
合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar， SAR）是一種主動(dòng)式微波成像雷達(dá)[1]。相比于傳統(tǒng)的光學(xué)成像系統(tǒng)，它能夠全天時(shí)、全天候地偵察觀測(cè)以及有較強(qiáng)的地表穿透能力。海洋天氣多變使得傳統(tǒng)光學(xué)遙感等手段在海洋監(jiān)測(cè)中受到干擾。而SAR的優(yōu)勢(shì)使其能夠不受干擾地觀測(cè)到海洋上的狀況，因此常被用于艦船目標(biāo)、油膜污染和海岸線變遷等檢測(cè)任務(wù)中。而在SAR海面艦船監(jiān)測(cè)的應(yīng)用中，近岸海面艦船的自動(dòng)檢測(cè)往往受陸地復(fù)雜背景的影響，產(chǎn)生檢測(cè)虛警率高、漏檢等問題，是SAR近岸海面目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用中一直較為關(guān)注的問題。SAR海岸線檢測(cè)對(duì)于近岸海洋艦船檢測(cè)應(yīng)用十分重要。由于海岸線受人為、自然影響，變化快速，基于歷史岸線數(shù)據(jù)測(cè)量或手動(dòng)提取岸線的傳統(tǒng)方法，在實(shí)際應(yīng)用中十分麻煩。因此，實(shí)現(xiàn)一個(gè)自動(dòng)化快速的基于SAR圖像海岸線檢測(cè)方法，對(duì)于實(shí)際近岸檢測(cè)目標(biāo)有十分重要的意義。
在SAR海岸線檢測(cè)應(yīng)用中，基本上分為三大步驟，一是預(yù)處理階段，目的是為了除去干擾使檢測(cè)目標(biāo)更加明顯；二是邊緣檢測(cè)部分，將預(yù)處理過后的圖像通過閾值分割或者邊緣算子等方法檢測(cè)出海岸線；三是結(jié)果評(píng)估階段，對(duì)于檢測(cè)得到的岸線與人工標(biāo)注岸線對(duì)比，驗(yàn)證檢測(cè)方法的有效性。
SAR圖像傳統(tǒng)的預(yù)處理階段主要有兩個(gè)步驟，一是噪聲濾波，通過例如維納濾波、均值濾波、中值濾波及Lee濾波等手段，來減少SAR圖像中的噪音干擾。二是圖像增強(qiáng)，通過對(duì)比度增強(qiáng)、圖像銳化、低通濾波等空域頻域手段，來更好地突出所要檢測(cè)的目標(biāo)。然而，對(duì)于一些低對(duì)比度SAR圖像而言，直方圖均衡化提高對(duì)比度的方法并不是十分有效，往往出現(xiàn)海陸部分難以區(qū)分的問題。
如圖1所示，低對(duì)比度圖像的海陸部分的灰度值十分相近。僅從灰度特征難以區(qū)分海洋陸地，劃分出邊界線。由于陸地情況比海洋復(fù)雜，陸地的紋理較為粗糙，而海洋的紋理則更加平滑，要提高對(duì)低對(duì)比度圖像的適應(yīng)性，則要從紋理特征入手。
圖1 低對(duì)比度SAR圖像
針對(duì)以上低對(duì)比度檢測(cè)問題，本文提出了一種基于多尺度顯著性檢測(cè)的SAR圖像海岸線檢測(cè)方法。該方法引入視覺顯著性檢測(cè)的方法，用以區(qū)分低對(duì)比度圖像中的海陸部分。由于大部分的視覺顯著性檢測(cè)的方法對(duì)于海陸邊界會(huì)有模糊效果，會(huì)導(dǎo)致岸線缺失，因此又引入多尺度檢測(cè)變換融合的思想，將不同尺度圖像進(jìn)行檢測(cè)融合，有效地改善了檢測(cè)海陸邊界模糊的問題。首先將SAR圖像依據(jù)尺度系數(shù)進(jìn)行多尺度變換，然后對(duì)于每種尺度圖像進(jìn)行譜殘差法顯著性檢測(cè)，得到一系列顯著性子圖；而后應(yīng)用NSCT變換融合各顯著子圖得到最終顯著圖，將顯著圖代入到活動(dòng)輪廓模型中進(jìn)行檢測(cè)，得到檢測(cè)結(jié)果。本文所提出的方案主要是在預(yù)處理階段改善SAR圖像的質(zhì)量，以便于后續(xù)的活動(dòng)輪廓模型檢測(cè)，而SAR圖像實(shí)驗(yàn)結(jié)果也表明，該方法對(duì)于低對(duì)比度圖像檢測(cè)結(jié)果更加清晰，多尺度融合的過程可以濾去一部分噪聲，減少后續(xù)檢測(cè)干擾。
本文的多尺度主要指的是圖片的尺寸、大小。不同尺寸、大小的圖片所呈現(xiàn)的顯著性特征是不同的，不同的顯著性特征可以使顯著性檢測(cè)算法更好地分辨出海洋與陸地的區(qū)別，進(jìn)而更有利于后續(xù)岸線檢測(cè)。
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作者信息：
鄧竣天1，2，王小龍1
（1.中國科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院，北京 100094；
2.中國科學(xué)院大學(xué) 電子電氣與通信工程學(xué)院，北京 100049）
