張文元

華中師范大學，湖北 武漢430079

遙感技術的快速發(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，當前的遙感數(shù)據(jù)獲取技術和影像解譯技術還不能完全滿足遙感應用的需求。例如，光學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（SAR）傳感器那樣全天時、全天候成像，在惡劣天氣下的災害應急處理中難以發(fā)揮作用，而SAR傳感器成像又不如光學影像那樣直觀、易懂，其成像特殊性和解譯復雜性也阻礙了SAR影像的應用。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行某些應用。因此，借鑒語言翻譯可以跨越語言文化障礙、促進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，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理論和技術方法進行了探索。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、目標轉(zhuǎn)換和目標表達3個環(huán)節(jié)，并圍繞理解、轉(zhuǎn)換與表達這3個環(huán)節(jié)分別采用不同的算法進行了研究和試驗，最終實現(xiàn)了兩種不同分辨率的單波段、單極化SAR影像到光學影像的翻譯。本文的主要工作可以概括為以下幾點：

（1）總結了語言翻譯、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用領域的一個新的研究方向，具有重要的研究價值和應用潛力。

（2）在語言翻譯的基礎上，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的支持向量機（SVM）分類算法，簡要介紹了SVM的理論基礎，并給出了SVM用于分類的核函數(shù)和相關參數(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)換和表達環(huán)節(jié)，探索了兩種不同的技術手段：一種是圖像融合技術，為了融合SAR影像的結構特征與同一地區(qū)不同時相光學影像的光譜特征，分別研究了IHS變換融合法、小波變換融合法、IHS變換和小波變換結合的融合方法，并采用SAR影像與參考光學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，在沒有同一地區(qū)的參考光學影像情況下，通過翻譯知識庫（字典）提供的光學影像典型地物樣本，采用種子填充算法和基于樣本的紋理合成算法來填充SAR影像不同地物目標區(qū)域，使得SAR影像目標與光學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影像翻譯結果證實了這兩種技術手段的可行性。

（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)分別進行了ENVISAT－ASAR影像、ALOS PALSAR影像到相應光學影像的翻譯試驗，并利用SAR影像翻譯結果填補光學影像中由于云層遮擋等因素造成的部分空白區(qū)域。試驗結果表明本文提出的遙感影像翻譯方法是合理且有效的。