王庆，唐涛，项德良，粟毅

(国防科技大学 电子科学与工程学院，湖南 长沙 410073)

基于梯度比率的SAR图像局部特征提取方法研究

王庆，唐涛，项德良，粟毅

(国防科技大学 电子科学与工程学院，湖南 长沙 410073)

本文研究了基于像素灰度差值计算的LBP算子和基于梯度比率的LGRP算子等局部二值模式。首先介绍了基本LBP算子和其他几种LBP算子的变形模式，并通过光学图像和实测SAR图像对LBP算子进行性能评估。针对LBP对SAR 图像乘性噪声敏感的问题，利用梯度比率计算的LGRP算子，并结合旋转不变LBP的抗旋转性，本文提出了一种改进的SAR 图像LGRP特征，获得了对SAR 图像的抗噪性和抗旋转性能。实验结果表明，由本文方法提取的SAR图像局部特征具有较好的不变性，可用于姿态角变化下的目标识别与图像纹理切片匹配。

SAR图像；特征提取；局部二值模式；梯度比率；旋转不变

中文引用格式：王庆，唐涛，项德良，等.基于梯度比率的SAR图像局部特征提取方法研究[J]. 智能系统学报， 2017, 12(3): 286-292.

英文引用格式：WANG Qing, TANG Tao, XIANG Deliang, et al. Research on local feature extraction of SAR images based on gradient ratio[J]. CAAI transactions on intelligent systems, 2017, 12(3): 286-292.

SAR固有的相干成像方式会导致描述同一目标场景的多幅图像之间出现几何和辐射差异。图像匹配通过将两幅图像的相似性进行比较，根据比较结果快速地进行SAR图像识别，成为进一步挖掘目标场景信息变化的前提[1]。

图像之间的相似性度量可以通过构建SAR图像特征描述子进行衡量，国内外学者对特征描述子的相关算法进行了大量研究。在光学图像领域中，局部二值模式(local binary pattern，LBP)[2]是一种描述中心像素点与周围像素点灰度大小关系的纹理算法，该方法计算简单且具有部分尺度、旋转和亮暗不变性等优点，被广泛地应用于人脸图像分析、目标检测与跟踪等领域[2-5]。……