張文元

華中師范大學(xué)，湖北 武漢430079

遙感技術(shù)的快速發(fā)展使得不同特性的多源遙感數(shù)據(jù)的獲取更加快捷、方便。然而，當(dāng)前的遙感數(shù)據(jù)獲取技術(shù)和影像解譯技術(shù)還不能完全滿足遙感應(yīng)用的需求。例如，光學(xué)傳感器可以獲取分辨率高、視覺特征明顯的可見光影像，但是不能像合成孔徑雷達(dá)（SAR）傳感器那樣全天時、全天候成像，在惡劣天氣下的災(zāi)害應(yīng)急處理中難以發(fā)揮作用，而SAR傳感器成像又不如光學(xué)影像那樣直觀、易懂，其成像特殊性和解譯復(fù)雜性也阻礙了SAR影像的應(yīng)用。正如世界上不同國家地區(qū)的語言文化成為人們交流溝通的障礙一樣，多源遙感數(shù)據(jù)的不同成像特性也阻礙了人們從中獲取信息和進(jìn)行某些應(yīng)用。因此，借鑒語言翻譯可以跨越語言文化障礙、促進(jìn)人際交流和信息傳遞的思路，研究多源遙感影像的翻譯技術(shù)，實現(xiàn)不同遙感數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換與信息傳遞，以滿足不同人群的應(yīng)用需求，不僅可以有效發(fā)揮遙感數(shù)據(jù)的價值，而且還可以提高遙感應(yīng)用的水平。

遙感影像翻譯是一項全新的研究課題，本文選用SAR影像與光學(xué)影像這兩種特性不同的圖像作為研究對象，對遙感影像翻譯的相關(guān)理論和技術(shù)方法進(jìn)行了探索。仿照語言翻譯的模式，將遙感影像的翻譯過程歸納為影像理解、目標(biāo)轉(zhuǎn)換和目標(biāo)表達(dá)3個環(huán)節(jié)，并圍繞理解、轉(zhuǎn)換與表達(dá)這3個環(huán)節(jié)分別采用不同的算法進(jìn)行了研究和試驗，最終實現(xiàn)了兩種不同分辨率的單波段、單極化SAR影像到光學(xué)影像的翻譯。本文的主要工作可以概括為以下幾點：

（1）總結(jié)了語言翻譯、遙感影像解譯、圖像融合、圖像匹配、數(shù)據(jù)同化和遙感影像翻譯的研究現(xiàn)狀，指出遙感影像翻譯目前在國內(nèi)外研究較少，它是遙感影像處理與應(yīng)用領(lǐng)域的一個新的研究方向，具有重要的研究價值和應(yīng)用潛力。

（2）在語言翻譯的基礎(chǔ)上，給出了遙感影像翻譯的一種定義，并比較了圖像翻譯與圖像解譯、圖像融合、圖像變換和數(shù)據(jù)同化等相關(guān)概念的異同。分析了遙感影像翻譯的可行性，探討了多源遙感影像的翻譯模式和翻譯知識庫的構(gòu)建，提出了一套多源遙感影像翻譯的流程。

（3）比較了SAR影像與光學(xué)影像的成像特性差異；分析了現(xiàn)有各種SAR影像相干斑噪聲抑制算法的優(yōu)缺點，并提出了一種空間域濾波和頻率域濾波融合的SAR影像去噪方法，改進(jìn)了SAR影像的去噪效果。為了區(qū)分或識別SAR影像的不同地物，研究了圖像的局域灰度統(tǒng)計特征、灰度共生矩陣（GLCM）紋理特征和多尺度、多方向Gabor濾波紋理特征、灰度與紋理組合特征等各種特征的提取方法。

（4）在SAR影像分類方面，選擇了適用于小樣本且泛化能力強(qiáng)的支持向量機(jī)（SVM）分類算法，簡要介紹了SVM的理論基礎(chǔ)，并給出了SVM用于分類的核函數(shù)和相關(guān)參數(shù)的選擇與尋優(yōu)方法。針對基于單一特征的SVM算法往往存在分類精度不高、普適性不強(qiáng)的問題，研究了灰度與不同紋理特征融合的SVM分類方法，并通過SAR影像分類試驗比較了7種基于不同特征的SVM分類算法的性能，驗證了灰度與多種紋理特征融合的SVM分類方法較單一特征的分類算法效果要好，能夠提高SAR影像分類精度。

（5）在圖像翻譯的轉(zhuǎn)換和表達(dá)環(huán)節(jié)，探索了兩種不同的技術(shù)手段：一種是圖像融合技術(shù)，為了融合SAR影像的結(jié)構(gòu)特征與同一地區(qū)不同時相光學(xué)影像的光譜特征，分別研究了IHS變換融合法、小波變換融合法、IHS變換和小波變換結(jié)合的融合方法，并采用SAR影像與參考光學(xué)影像的融合試驗比較了3種方法的融合效果；另一種是區(qū)域填充技術(shù)，在沒有同一地區(qū)的參考光學(xué)影像情況下，通過翻譯知識庫（字典）提供的光學(xué)影像典型地物樣本，采用種子填充算法和基于樣本的紋理合成算法來填充SAR影像不同地物目標(biāo)區(qū)域，使得SAR影像目標(biāo)與光學(xué)影像同類地物具有相似的圖像特征。采用不同方法得到的SAR影像翻譯結(jié)果證實了這兩種技術(shù)手段的可行性。

（6）針對圖像翻譯研究涉及的影像去噪、特征提取、SVM分類、圖像融合和紋理合成等各種算法，開發(fā)了一套遙感影像翻譯原型系統(tǒng)。利用該系統(tǒng)分別進(jìn)行了ENVISAT－ASAR影像、ALOS PALSAR影像到相應(yīng)光學(xué)影像的翻譯試驗，并利用SAR影像翻譯結(jié)果填補光學(xué)影像中由于云層遮擋等因素造成的部分空白區(qū)域。試驗結(jié)果表明本文提出的遙感影像翻譯方法是合理且有效的。