基于改进的归一化Hough变换的ASAR图像船只尾迹检测

巩 彪，黄韦艮，陈 鹏

(国家海洋局第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室，杭州 310012)

基于改进的归一化Hough变换的ASAR图像船只尾迹检测

巩 彪，黄韦艮，陈 鹏

(国家海洋局第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室，杭州 310012)

针对先进合成孔径雷达(ASAR)图像中部分船只与其尾迹偏移不大、基本可被认为在一条直线上的特点，利用船只的强反射，提出了一种基于改进的归一化灰度Hough变换的船只尾迹检测方法，修正了变换域中的峰值检测，同时增加了确定尾迹起点和终点的约束条件。实验结果表明，该方法能够比较准确地检测到船只尾迹。

Hough变换;合成孔径雷达(SAR);先进合成孔径雷达(ASAR)图像;尾迹检测

0 引言

成像合成孔径雷达(synthetic aperture radar，SAR)探测，较之岸基、船载、机载等探测手段以及可见光、红外遥感等工作波段，具有全天时、全天候、远距离、大范围等优点，能够宏观、长期、动态、实时地对陆地和海洋进行观测。而且由于其特殊的成像原理，使得SAR能够提供高分辨率的遥感图像，因此被广泛地应用于军事侦察和地面检测等方面［1］。

水面上的运动船只(或其他在水中的运动物体)在水面留下的痕迹被称为尾迹。在光学传感器获取的图像和SAR图像上常常能看见这种尾迹。自1978年在美国Seasat卫星的SAR图像中首次观测到船只尾迹以来，将船只尾迹雷达特征信号作为船只检测和分类的一种方式受到广泛关注［2］。目前，船只航迹的SAR图像检测已成为国际遥感界研究的热门主题之一，其研究成果有着广泛的应用前景［3－5］，例如对特定海域和海湾港口进行检测，对海洋水运交通、非法捕鱼及海上走私活动进行监管等。

目前，很多国家利用众多的星载和机载SAR获得了丰富的SAR图像数据［6］。当海量的SAR图像用于船只尾迹检测时，为了可及时有效地发现和提取船只尾迹信息，迫切需要开展对尾迹检测方法的研究。

近年来，国内外专家对SAR图像尾迹检测方法已进行过很多研究［7－16］，主要有基于 Radon变换、Hough变换、归一化灰度Hough变换的尾迹检测方法。在直接利用Radon变换方法重构的图像中，虽然能看出船只尾迹，但尾迹贯穿了整景图像，无法对航迹的起点和终点作出判断，该方法缺点非常明显，只能用于粗略的线状特征检测;基于Hough变换的尾迹检测算法，大部分是先将灰度图像二值化［17－20］，然而对于 SAR 图像来说二值化阈值通常难以自适应确定(因为船只尾迹可能比SAR图像背景亮，也可能比背景暗);归一化灰度Hough变换比起前两者来说虽然取得了较好的效果，但是通过对多景SAR图像的实验研究表明，该方法的准确性不是很高，而且无法确定尾迹终点的位置［14－15，17］。针对上述情况，本文提出一种基于改进的归一化灰度Hough变换的尾迹检测算法，保留船只部分，充分利用其强反射特性;修正了变换域中的最大值检测，即只需检测峰值(这样不仅降低了算法的复杂性，同时也可将暗尾迹检测出来);修正了尾迹起点和终点的约束条件，使检测结果更趋于准确。

1 改进的归一化灰度Hough变换

Hough变换是 Paul Hough于1962年在其专利［9，14－15］中引入用于检测直线的算法，它在图像处理和计算机视觉中有很多应用，如用于直线检测、圆或椭圆检测、边界提取等。二维欧几里德空间中Hough变换的定义为

式中:(x，y)为以图像中心为坐标的二维欧式平面;D为整个(x，y)平面;F(x，y)为图像上点(x，y)的灰度值;δ为Dirac函数;ρ为由原点至直线的法线距离;θ为直线的法线与x轴的夹角，取值范围0～180°。

1.1 归一化灰度Hough变换

图像上位于不同位置直线的像素点数目各不相同，使得在图像中的直线对于Hough变换空间的贡献不均匀(即累加数目不同);加之海面背景相干斑噪声影响严重，经常使检测结果不准确。比较理想的方法是将不同直线内插成相同的点数，然后再求和，但这样计算量非常大。为此，在灰度Hough变换的基础上进行改进，引入直线长度统计空间，用于将参数空间归一化，从而实现归一化灰度Hough变换［14－15］。算法描述如下:①将参数空间中所有累加器 H(ρk，θm)和直线长度统计空间 L(ρk，θm)的值初始化为零;②迭代计算参数空间中的值H(ρk，θm)和L(ρk，θm);③对参数空间中的值进行归一化;④统计完成后，参数空间的幅值点的参数对应的就是要检测的原图像中参数线条。

利用归一化灰度Hough变换进行船只尾迹检测的流程［14－15］如图 1 所示。

该惩罚因子随着进化代数增加而逐步递增，可以确保算法在运行初期利用较低的惩罚力度维持个体多样性，后期则通过提高惩罚力度加快删除不合格个体。

图1 归一化灰度Hough变换船只尾迹检测流程Fig.1 Flow chart of ship wake detection algorithm based on normalized Hough transform

归一化灰度Hough变换算法一方面很好地解决了直线长度不一所带来的错误检测问题，另一方面该算法提取的线性特征具有尾迹起点坐标，因而可用于自动计算船只航速、分析船只航向，具有自动估算船只运动参数的优点。

然而，尽管该算法可以提取尾迹起点坐标，但未能提取尾迹终点坐标，因此检测效果并不理想(尤其是对于V型尾迹)。

1.2 改进的归一化灰度Hough变换

针对归一化灰度Hough变换算法的不足，对其进行了如下改进和扩展:

1)对于窗口图像的切割，以尾迹为中心，以略小于尾迹长度为高度，来确定含有船只目标及其尾迹的图像窗口，并且在后面流程中不需要以背景均值代替船只像素的灰度值;

2)对于噪声很大的SAR图像，需要在对窗口图像切割之前进行滤波处理(例如均值滤波、中值滤波等)，以便达到更好的检测效果;

3)对窗口图像进行改进的归一化灰度Hough变换，在变换域中只需寻找峰值;

4)根据峰值(ρ，θ)反演出尾迹所在直线，然后通过阈值条件确定尾迹的起点和终点，并在图像中显示出来。

利用基于改进的归一化灰度Hough变换进行船只尾迹检测的流程如图2所示。

图2 改进的归一化灰度Hough变换船只尾迹检测流程Fig.2 Flow chart of ship wake detection algorithm based on modified normalized Hough transform

保留图像中船只灰度的目的是为了能更好地检测暗尾迹或者漏油引起的尾迹，这样既不用背景均值替换船只的灰度值，也不用检测Hough变换域的峰值，大大降低了算法的复杂性。

同时，归一化灰度Hough变换虽然改进了图像中不同直线对Hough变换空间的贡献不均匀问题，但是对于SAR图像中某些在局部方向上像素灰度值比较大、但直线长度很短的情况，归一化灰度Hough变换算法就会出现检测错误，把很短的直线错误地当作尾迹检测出来。因此，改进的归一化灰度Hough变换算法可以更加准确地提取尾迹所在的直线，确定尾迹的起点和终点，提高尾迹检测的准确性。

2 实验数据与结果分析

2.1 实验数据

本文所用的实验数据是先进合成孔径雷达(advanced synthetic aperture radar，ASAR)数据。ASAR是搭载在ENVISAT卫星上的迄今为止最先进的星载合成孔径雷达系统，其工作波段为C波段，有5种工作模式［21－23］，分别为 IM(image mode)图像模式、APM(alternating polarisation mode)极化模式、WSM(wide swath mode)宽带模式、GMM(global monitoring mode)全球检测模式和WM(wave mode)波模式。

2.2 结果分析

利用本文提出的改进的归一化灰度Hough变换算法对50景ASAR数据进行了船只尾迹检测实验。与归一化灰度Hough变换的算法相比，本文的算法更为简洁，能够更加准确地得到尾迹的起点和终点，并在图像上显示出来。下面从50景ASAR数据中列举4个实例，通过与归一化灰度Hough变换算法的比较来说明本文算法的优势。

2.2.1 实例一

图3是2007年5月5日获取的ASAR数据的APM图像(VV极化模式)。从图3(a)可以看出，在船只后面存在十分明显的湍流尾迹。使用归一化灰度Hough变换算法和本文改进的尾迹检测算法得到的尾迹显示分别如图3(b)和图3(c)所示。图3(c)显示，使用本文改进的尾迹检测算法能够更加准确地得到尾迹的起点和终点，从而提高了尾迹检测的精度。

图3ASAR(APM)图像与尾迹Fig.3 ASAR(APM)images and wakes

2.2.2 实例二

图4是2007年4月16日获取的ASAR数据的APM图像(VV极化模式)。从图4(a)中可以看出，在船只后面存在2条尾迹。使用归一化灰度Hough变换算法和使用本文改进的算法检测得到的尾迹显示分别为图4(b)中的直线和图4(c)中的线段。对比两图可以看出，后者检测的结果比前者准确得多。

图4ASAR(APM)图像与尾迹Fig.4 ASAR(APM)images and wakes

2.2.3 实例三

图5是2006年9月12日获取的ASAR数据的WSM图像(VV极化模式)。从图5(a)中可以看出，在船只后面存在一条湍流尾迹。使用归一化灰度Hough变换得到的尾迹是直线(图5(b));使用本文改进算法检测得到的尾迹是线段(图5(c))，尾迹的起点和终点更加准确。

图5ASAR(WSM)图像与尾迹Fig.5 ASAR(WSM)images and wakes

2.2.4 实例四

图6是2009年3月22日获取的ASAR数据的IM图像(VV极化模式)。从图6(a)中可以看出船只后面存在一暗一亮两条尾迹。使用归一化灰度Hough变换和本文的尾迹检测算法得到的尾迹显示分别如图6(b)和图6(c)所示。

图6 ASAR(IM)图像与尾迹Fig.6 ASAR(IM)images and wakes

以上实例表明，在归一化灰度Hough变换算法基础上进行改进，可准确地得到尾迹起点和终点，在一定程度上提高尾迹的检测精度。

3 结论

本文给出了基于改进的归一化灰度Hough变换的ASAR图像船只尾迹检测的算法。通过实验得出以下结论:

1)本文提出的算法对ASAR数据的几种图像模式都适用，既能检测单尾迹，也能检测双尾迹，而且检测结果都很准确。

2)对于噪声较小的SAR图像，不需要进行图像预处理;对于噪声较大的ASAR图像(例如本文中的IM图像模式)，则应当先进行滤波处理，以便使检测结果更加准确。

3)本文算法在不去掉船只的情况下仍然能够检测出船只的尾迹，降低了算法的复杂性。

4)与归一化灰度Hough变换相比，本文通过船只尾迹和图像背景灰度值之间的突变来确定阈值，进而反演尾迹起点和终点坐标，使检测结果更加准确(尤其是对于V型尾迹，效果更加明显)。

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Ship Wake Detection in ASAR Image Based on Modified Normalized Hough Transform

GONG Biao，HUANG Wei－gen，CHEN Peng
(State Key Laboratory of Satellite Ocean Environment Dynamics(SOED) ，Second Institute of Oceanography，State Bureau of Oceanic Administration，Hangzhou 310012，China)

A ship wake detection method based on modified normalized Hough transform was proposed in this paper according to the fact that parts of ships and their wakes are nearly on a straight line in advanced synthetic aperture radar(ASAR)image.Experiments were made to verified the method.On the one hand，the peaks were modified in Hough transform field;on the other hand，the constraint conditions confirming initial and end points of ships were amended.The experimental results show that the method of wake detection in the ASAR image can more accurately detect ship wakes.

Hough transform;synthetic aperture radar(SAR);advanced synthetic aperture radar(ASAR)image;wake detection

TP 751.1

A

1001－070X(2012)03－0033－05

2011－10－24;

2011－11－30

10.6046/gtzyyg.2012.03.07

巩 彪(1986－)，男，硕士研究生，主要从事海洋微波遥感方面的研究。E－mail:hfcoco8868@126.com。

(责任编辑:刘心季)