彭金喜 蘇遠(yuǎn)歧 薛笑榮

摘 要：由于合成孔徑雷達(dá)圖像（遙感）的相干斑噪聲數(shù)據(jù)豐富，導(dǎo)致傳統(tǒng)的遙感圖像分割方法分割效果不佳，采用學(xué)習(xí)理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改善圖像處理性能。根據(jù)圖像統(tǒng)計(jì)特征，采取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)義提出一種高效的圖像紋理特征分割方法。首先，利用K-means聚類提取遙感圖像的紋理特征，然后根據(jù)遙感圖像在小波域中的分布特征對(duì)其進(jìn)行濾波，最后利用語(yǔ)義對(duì)濾波后的遙感圖像紋理特征和灰度組成的矢量進(jìn)行分割歸類，在遙感圖像分割中快速標(biāo)注分類以便于視覺(jué)分析。利用區(qū)域一致性分割分類，由聚類樣本特征匹配進(jìn)行圖像分類標(biāo)注，對(duì)變化檢測(cè)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，過(guò)分割或欠分割誤差聚類樣本不做標(biāo)注，選取最佳樣本聚類k值標(biāo)注分類結(jié)果。

關(guān)鍵詞：合成孔徑雷達(dá);圖像分割;紋理特征;語(yǔ)義;K-means聚類

DOI：10. 11907/rjdk. 191913 開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

中圖分類號(hào)：TP317.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7800（2019）009-0202-05

A Remote Sensing Image Semantic Classification Label of

K-means Clustering on Wavelet Transform

PENG Jin-xi，SU Yuan-qi，XUE Xiao-rong

（1. South China Institute of Software Engineering， Guangzhou University， Guangzhou ?510990， China;

2. Department of Computer Science and Technology & AI， Xian Jiaotong University， Xian 710049， China;

3. School of Computer and Information Engineering， Anyang Normal University， Anyang 455000， China）

Abstract： Because of the large amount of noise data of polarized remote sensing image， the traditional remote sensing image segmentation method has a poor effect on obtaining better segmentation images. The remote sensing image contains rich texture ?information to facilitate the classification of remote sensing images. Therefore， the learning method uses the advantages of theory and neural network to improve the performance of image processing. According to the statistical characteristics of the image， this paper proposes an efficient image literary feature and semantic analysis based on neural network semantics. Firstly， the texture features of remote sensing images are extracted by K-means clustering， and then filtered according to the distribution characteristics of remote sensing images in the wavelet domain. Finally， the texture features of the filtered Remote Sensing image and the vector of the gray component are segmented and classified by semantics. The algorithm quickly labeled the classification in remote sensing image segmentation for visualization-analysis. Using regional consistency segmentation classification， finally image classification labeling based on cluster sample feature matching， statistical analysis before and after change detection， over-segmentation or under-segmentation error clustering samples are not labeled， and the best sample clustering value k is selected to label classification results.

Key Words： synthetic aperture radar; image segmentation; texture feature; deep learning semantic; K-means clustering

0 引言

圖像分割是目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別的關(guān)鍵步驟，然而由于遙感圖像中噪聲的存在，導(dǎo)致傳統(tǒng)的圖像分割方法效果不佳， 對(duì)此許多專家進(jìn)行了深入研究[1-2]。語(yǔ)義分類是根據(jù)隱含信息（texture）進(jìn)行特征匹配的方法[3-5]。

遙感圖像分割包括灰度值和紋理特征值，如果不同的地面物體有相同或相似的反向散射系數(shù)，則會(huì)表現(xiàn)出相同或相似的灰度值，易產(chǎn)生混淆。此外，噪聲進(jìn)一步加劇了圖像紊亂。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，僅依據(jù)灰度值進(jìn)行分割效果不佳。而在原始遙感圖像中，由于遙感圖像相干斑噪聲數(shù)影響，灰度像素分布不均，紋理信息多元復(fù)雜，一般結(jié)合紋理特征的優(yōu)點(diǎn)和過(guò)濾的灰度值分割遙感圖像，進(jìn)行分類并獲取圖像特征。通常采用小波域圖像處理，再用k-means聚類方法對(duì)遙感圖像進(jìn)行分割，采用深度學(xué)習(xí)分析的優(yōu)勢(shì)得到較好的分割和聚類性能，滿足目標(biāo)分類需求。

1 K-means聚類分析

K-means是一種基于距離的迭代式算法，它將[n]個(gè)觀察實(shí)例分類到[k]個(gè)聚類中，以使每個(gè)觀察實(shí)例距離它所在的聚類中心點(diǎn)比其它聚類中心點(diǎn)距離更小。找到這些聚類中心點(diǎn)初始位置。將聚類分析作為一種無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法看待[6]。通過(guò)數(shù)據(jù)中實(shí)例的特征值相似度，將相似的實(shí)例劃分到一類中，同時(shí)計(jì)算合適的[k]值以免過(guò)度分割或者分割不到位，選擇最佳的聚類迭代法，進(jìn)行分割后的分類標(biāo)注。

1.1 K-means神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)義區(qū)域一致性分割

K-means是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，由一個(gè)三層前向反饋網(wǎng)絡(luò)組成[7]。第一層為輸入層，假設(shè)輸入樣本是一個(gè)[n]維特征向量[x]，隱含有[n]個(gè)神經(jīng)元，計(jì)算聚類的邊界點(diǎn)到聚類中心質(zhì)心距離：

中心點(diǎn)選取有部分差異（第一個(gè)[λ] 在[？0-1] 之間）。穩(wěn)定性方法由一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行二次重采樣，然后迭代出兩個(gè)數(shù)據(jù)子集，對(duì)相同聚類的兩個(gè)數(shù)據(jù)子集進(jìn)行歸類，兩個(gè)[k]聚類的子集成員結(jié)果相似度概率分布趨于一致性，且具有高的相似度。由[k]的數(shù)值決定穩(wěn)定聚類概率密度函數(shù)和分布式函數(shù)特征，再計(jì)算參數(shù)估計(jì)，迭代[k]值得到最佳聚類分類策略。本文利用公式（3）進(jìn)行計(jì)算效率較高。

（4）初始化質(zhì)心計(jì)算。

方法1：選一個(gè)樣本并多層分解，每層提取[k]個(gè)簇集聚類，并用這些樣本質(zhì)心作為初始質(zhì)心：①樣本相對(duì)較小，紋理細(xì)節(jié)較多（層次聚類開(kāi)銷較大）;②[k]相對(duì)于樣本較小。隨機(jī)選擇第一個(gè)點(diǎn)作為初始化聚類質(zhì)心計(jì)算。

方法2：取第一個(gè)像素樣本的質(zhì)心作為初始值，對(duì)于其后樣本再初始質(zhì)心，選擇離初始質(zhì)心最遠(yuǎn)的點(diǎn)，確保選擇的初始質(zhì)心不僅是隨機(jī)的，而且也是分散的，但這種方法可能會(huì)偏離種群樣本點(diǎn)造成誤差較大。

（5）質(zhì)心距離度量： 目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最優(yōu)或者達(dá)到最大迭代次數(shù)即可終止。對(duì)于不同的距離度量，目標(biāo)函數(shù)往往不同。當(dāng)采用歐式距離時(shí)，目標(biāo)函數(shù)為對(duì)象樣本到其簇集質(zhì)心的距離平方和最小。

如果所有的點(diǎn)在指派聚類中未獲得某個(gè)簇集，則會(huì)產(chǎn)生空簇集，若存在空簇，繼續(xù)重復(fù)多次迭代直到為非空數(shù)簇集為止。

1.2 聚類語(yǔ)義分析

圖片分類對(duì)圖片語(yǔ)義而言是粗粒度計(jì)算，將圖片直接轉(zhuǎn)化為類似文本數(shù)值或符號(hào)來(lái)描述成為一個(gè)選項(xiàng)。預(yù)先對(duì)大量種子圖片做語(yǔ)義分析，然后利用相似圖片搜索，根據(jù)相似輸入圖像元產(chǎn)生新圖像元（texture），利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層底層特征語(yǔ)義對(duì)圖像中的聚類樣本、邊緣信息、識(shí)別目標(biāo)、學(xué)習(xí)方法進(jìn)行目標(biāo)分類。

1.3 選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化語(yǔ)義參數(shù)

假設(shè)每個(gè)類的特征空間向量中各維呈正態(tài)分布，相對(duì)于該聚類中心，由于不同特征維度之間的特征向量彼此相互獨(dú)立，因此需要調(diào)節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

2 K-means聚類算法

K-menas聚類算法[8-9]試圖找到使誤差準(zhǔn)則函數(shù)最小的簇。當(dāng)潛在的簇形狀是凸面時(shí)，簇之間差異較明顯。若簇大小相近時(shí)，其聚類結(jié)果誤差最小，與樣本數(shù)量呈線性相關(guān)。所以，對(duì)于大數(shù)據(jù)集合處理，該算法非常高效且伸縮性較好。但該算法除要事先確定簇?cái)?shù)K和對(duì)初始聚類中心敏感外，經(jīng)常以局部最優(yōu)值迭代終止，同時(shí)對(duì)“噪聲”、“孤立點(diǎn)”不靈敏，因此該方法不適于發(fā)現(xiàn)非凸面形狀的簇或大小差別很大的聚集。該算法時(shí)間復(fù)雜度為[O（tKmn）]，空間復(fù)雜度為[O（（m+K）n）]，其中，[t]為迭代次數(shù)，[k]為簇成員數(shù)量，[m]是聚類個(gè)數(shù)，[n]為樣本維度。

輸出聚類簇向量[C={C1，C2，？，Ck}]的等價(jià)類樣本。顯然，對(duì)樣本向量進(jìn)行正交變換后，對(duì)更新的樣本均值進(jìn)行優(yōu)化迭代、降維，迭代最佳適應(yīng)度的[k]值，可達(dá)到最佳分類效果。

3 小波濾波

將小波分解[10]的高頻分量與基于子區(qū)域方差進(jìn)行變換，因小波變換低頻分量能量集中，根據(jù)特征匹配規(guī)則對(duì)小波變換的低頻分量進(jìn)行特征匹配，計(jì)算小波能量特征[E（x，y，k）]，進(jìn)行二維分解：水平的高頻元件得到圖像垂直方向上的高頻分量、圖像對(duì)角的高頻分量。其中：

為提高遙感圖像分割性能，將基于語(yǔ)義分割方法[11-13]結(jié)合小波域向量特征，對(duì)變化目標(biāo)前后的圖像進(jìn)行分類對(duì)比。分割分類方法步驟如下：

（1） 改進(jìn)后算法利用小波濾波方法對(duì)遙感圖像進(jìn)行濾波。在相應(yīng)的[8×8]窗口尺寸圖像中，平均灰度值為像素的灰度特征。

（2） 將紋理特征和灰度特征作為像素的特征向量，根據(jù)所有特征向量將遙感圖像分割為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)圖像語(yǔ)義分析計(jì)算出[k=2，3？]，進(jìn)行分割，以免均值[k]計(jì)算誤差超出預(yù)期范圍造成過(guò)分類或欠分類。計(jì)算適度的[k]值，選擇初始聚類樣本質(zhì)心，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法，分割后標(biāo)注精確度顯著提高。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

圖3是初始化遙感圖像，為了驗(yàn)證新方法效果，本文采用一些傳統(tǒng)的分割方法對(duì)遙感圖像進(jìn)行分割。用k-means聚類均值[k=2]進(jìn)行圖像分割。對(duì)原圖像、灰度圖像圖3和圖4、全彩色圖像圖5和圖6，分別采用新方法3種分割結(jié)果，再進(jìn)行標(biāo)注，顯示結(jié)果見(jiàn)封三彩圖。

5 結(jié)語(yǔ)

采用k-means聚類與小波域分析相結(jié)合，可以得到更好的圖像變化檢測(cè)效果。選擇適當(dāng)?shù)腫k]值可以避免過(guò)分割或者欠分割。采用新方法可以較好地抑制相干斑噪聲，提高遙感圖像分割分類標(biāo)注精確度。

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（責(zé)任編輯：杜能鋼）