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SAR 衛星影像之船舶辨識

SAR 衛星影像之船舶辨識. 致遠管理學院 網路通訊 (now)→ 電腦通訊 (soon)→ 電機工程 (future) 學系 張逸中 2007/5/16. 海域 SAR 影像之基本特徵. 表面平坦，迴向散射 (Back Scattering) 微弱，平均背景亮度偏暗。 背景亮度隨雷達波入射角差異明顯：內側亮→外側暗。 船舶等凸出物呈現出 『 倍數於背景 』 的高亮度。. 背景亮度變化. ↑ ↑ 衛星軌道 ↑ ↑. 船舶目標範例. 雷達的側向掃描. 內外側影像 線 亮度 ( 灰階 ) 分布的差異. ← 背景亮度分布. 衛星影像原始亮度以 16 位元儲存

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SAR 衛星影像之船舶辨識

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  1. SAR 衛星影像之船舶辨識 致遠管理學院 網路通訊(now)→電腦通訊(soon)→電機工程(future)學系 張逸中 2007/5/16

  2. 海域SAR影像之基本特徵 • 表面平坦，迴向散射(Back Scattering)微弱，平均背景亮度偏暗。 • 背景亮度隨雷達波入射角差異明顯：內側亮→外側暗。 • 船舶等凸出物呈現出『倍數於背景』的高亮度。

  3. 背景亮度變化 ↑↑衛星軌道 ↑ ↑

  4. 船舶目標範例

  5. 雷達的側向掃描

  6. 內外側影像線亮度(灰階)分布的差異 ←背景亮度分布 衛星影像原始亮度以16位元儲存 數值範圍 0~65536 因此有充分的影像處理的空間！ ↓紅線為影像線平均亮度之兩倍 ←船舶等明亮目標 ←背景亮度分布 ↑接近衛星軌道的內側 ←遠離衛星軌道的外側 ←船舶等明亮目標

  7. 背景亮度資料處理流程 • 計算每一平行衛星航線方向的影像『線』之平均亮度→ Bi • 定義門檻值 Thi = 2 * Bi • 取 < Thi之亮度分佈作為灰階對比最佳化的依據，賦予該線上各點亮度。 0為黑色(灰階0)； Thi 為白色(灰階255)

  8. 背景亮度最佳化結果 亮度灰階分布圖 ∵ 縮圖繪製時，重疊像素 永遠取最亮點顯示 ∴ 船舶目標永遠可見

  9. 再用 PhotoShop 自動色階處理結果 相當 Histogram Equalization 處理 亮度灰階分布圖

  10. 只用 PhotoShop 自動色階處理 原始亮度灰階分布圖 處理後灰階分布圖

  11. 船舶目標亮度資料處理 • 計算每一平行衛星影像航線方向線之平均亮度→ Bi • 定義門檻值 Thi = 2 * Bi • 取> Thi之亮度分布作為灰階對比最佳化的依據，賦予該線上各點亮度。 Thi為黑色(灰階0)； 全圖最亮點為白色(灰階255)

  12. 目標亮度最佳化結果 亮度灰階分布圖

  13. 重點是… • 各平行航線的影像線： • 亮度分布模式相似 • 平均亮度由內向外漸暗 • 船舶目標明顯亮於背景(數倍) • Thi = 2 * Bi的各影像線門檻值，成功的切開兩類影像點(背景與目標)，分別處理後都獲得最佳顯示效果。

  14. 船舶目標點的定量分析 • 以原始亮度高於門檻值(Thi)的資料點(Pt)為分析的基礎。 • 相連的Pt 像素群組視為單一目標Tgi。 • 以程式辨識各目標Tgi(Pt 群組)的總點數、最亮點位置及亮度總和作為目標點資訊。

  15. 目標資料… • X Y N_pt Highest Strength • 4270 56 26 10034 181394 • 4271 52 26 9354 181394 • 4271 54 26 11626 181394 • 4271 58 26 4810 181394 • 5013 621 14 17414 156128 • 5014 619 14 8640 156128 • 2235 4498 26 1410 136876 • 2242 4498 26 15394 136876 • 2244 4498 26 1368 136876 • 2282 1846 25 19202 126978 • 2283 1849 25 1430 126978 • 2284 1846 25 4560 126978 • 2286 1847 25 1358 126978 • 3289 971 19 14472 124434 • 3289 974 19 10642 124434 • 1099 7 15 1262 72420 • 1102 7 15 13648 72420

  16. 目標點放大檢視界面

  17. 像素分佈柱狀圖檢視

  18. 檢視處理工具的完整介面

  19. 討論：Why not Wavelet ? 　本研究以『線』為處理單位而非Wavelet理論常用的矩形區域。 • 最初確實以區塊處理，但是運算時間長，成效卻不如預期。 • 原因應該很明顯→亮度變化的主因是雷達波入射角，每條『線』的變因相同，而非一個區塊。 • 一條線在此例中全長約5000點；相對的，一個100X100的區塊就有10000點！ • 速度、效果加上理論的合理性導致我的選擇。

  20. 討論：說到類神經網路辨識… • 有些文獻使用AI、GP或類神經網路的方式加強辨識效果。 • 個人見解是： • 目標像素太少，經驗資訊粗略，並不適合使用。 • 先針對目標的：雷達產生的物理性質，如入射角度 vs 反應亮度；船體高度大小 vs 目標大小等，做進一步的研究應該較為合理。

  21. 討論：背景亮度很重要 • 背景亮度均勻是內波等海洋物理特徵自動辨識的基礎 • 內波等線性特徵用人工辨識困難不大，但爭議性可能很大！ • 要進行自動化辨識必須先有全圖一致的影像品質，我做到了！這是筆者自認此研究最有價值的一部份！ • 船舶目標辨識是額外贈品！

  22. 結語： • SAR影像以平行航線的影像『線』亮度統計特性為分析基礎，可以獲得比整體亮度處理更好的效果。 • SAR影像中的船舶目標，可以使用影像辨識技術加以定量分析。 • 本研究已建立了有效的SAR影像亮度處理與船舶目標辨識程式，歡迎各界索取或合作研究。

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