一種遙感圖像水體提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種遙感圖像水體提取方法，屬于遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)和空間科學(xué)的進(jìn)步以及傳感器技術(shù)、通信技術(shù)的飛速發(fā)展，遙感 技術(shù)也得到了迅速發(fā)展，遙感影像的分辨率有了很大提高：空間分辨率已從最初的80米提 高到現(xiàn)在的1米，甚至軍用遙感數(shù)據(jù)分辨率已經(jīng)突破米級(jí)；在光譜分辨率方面也已經(jīng)達(dá)到 納米級(jí)的水平，對(duì)于高光譜和超光譜數(shù)據(jù)，現(xiàn)階段也已經(jīng)能夠細(xì)分到上千個(gè)波段；在時(shí)間分 辨率方面，衛(wèi)星重訪周期已由原來的幾十天縮短到現(xiàn)在的幾天。
[0003] 遙感技術(shù)的發(fā)展也給地表水體信息的提取帶來了新的機(jī)遇。傳統(tǒng)的中低分辨率衛(wèi) 星遙感圖像在進(jìn)行水體提取時(shí)，在很大程度上存在漏提取或者誤提取的現(xiàn)象，這是由于中 低分辨率衛(wèi)星圖像本身的光譜局限性造成的。隨著衛(wèi)星圖像的分辨率的大幅度提高，對(duì)于 高分辨率衛(wèi)星遙感圖像的水體信息提取的研究漸漸成為一個(gè)熱門的領(lǐng)域，其應(yīng)用也日益廣 泛。
[0004] 在高分辨率遙感影像中，由于不同地表覆蓋類型間的特征差異表現(xiàn)得更加細(xì)微， 并且同譜異物、同物異譜的現(xiàn)象更加普遍，這就使得提取出的水體信息中常常混入陰影等 干擾信息，因此在中低分辨率遙感影像水體信息提取中具有非常好的適用性的傳統(tǒng)水體信 息提取算法變得不再適用。需要探索新的高精度水體信息提取方法。
[0005] 早期的遙感水體信息提取主要靠目視解譯，目前基于計(jì)算機(jī)技術(shù)的各種水體 識(shí)別方法相繼得到了應(yīng)用，具體方法概括起來大概分為以下幾類：單波段閾值法、多波 段譜間關(guān)系法、指數(shù)模型法、多光譜混合分析法、遙感影像分類法、混合像元分解法等基 于單個(gè)像素點(diǎn)的水體信息提取方法，此類方法破壞了水體信息的完整性，且對(duì)干擾像素 點(diǎn)的抑制能力較差，無法有克服分高分辨率遙感圖像中普遍存在的同譜異物和同物異 譜現(xiàn)象?；趨^(qū)域的水體信息提取方法根據(jù)同一物體區(qū)域內(nèi)象素的相似性質(zhì)來聚集象 素點(diǎn)，因此從根本上避免了單個(gè)像素點(diǎn)對(duì)分割結(jié)果的干擾問題。近年來，已有研究者 采用基于區(qū)域的方法對(duì)遙感圖像進(jìn)行分析，如Gigandet等人[Gigandet X，Cuadra M B，Pointet A，et al. Region-based satellite image classification:method and validation[C]Image Processing, 2005. ICIP 2005. IEEE International Conference on. IEEE，2005, 3:111-832-5.]提出的一種結(jié)合無監(jiān)督分割和有監(jiān)督分類方法的高分辨率 遙感圖像分類法。該方法先借助多光譜數(shù)據(jù)、局部空間信息及高斯隱馬爾科夫模型完成 圖像的分割，然后分別利用已分割區(qū)域的亮度、紋理及形狀特征對(duì)Mahalanobis距離分類 器和SVM進(jìn)行訓(xùn)練，并利用訓(xùn)練好的分類器實(shí)現(xiàn)遙感圖像的分類。John F. Canny [Canny J. A computational approach to edge detection[J]. Pattern Analysis and Machine Intelligence，IEEE Transactions on，1986 (6) : 679-698.]于 1986年提出了一個(gè)多級(jí)邊緣 檢測算法，創(chuàng)立了邊緣檢測計(jì)算理論。該方法使用了變分法，這是一種尋找最優(yōu)檢測的方 法，這種方法構(gòu)造的Canny算子非常近似于高斯函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)。
[0006] 圖像分割是基于區(qū)域的圖像檢索中的關(guān)鍵部分。遙感圖像的分割方法主要有基于 分水嶺的分割、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分割、基于邊緣的分割、基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的分割等，其中使用 較多的是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的分割方法?；诮y(tǒng)計(jì)學(xué)的分割可以分為有監(jiān)督分割和無監(jiān)督分割兩 大類，有監(jiān)督方法有支持向量機(jī)、水平集等，無監(jiān)督方法有均值漂移方法、模糊C均值聚類 等。
[0007] 水平集算法是一種基于曲線演化的區(qū)域圖像分割方法。水平集算法是1988年由 Osher和Sethian提出的，用于解決遵循熱力學(xué)方程下火苗的外形變化過程，其思想是將平 面閉合曲線隱含的表達(dá)為三維連續(xù)函數(shù)曲面-個(gè)具有相同函數(shù)值的同值曲線，通常 = #稱為零水平集，^稱之為水平集函數(shù)。這樣曲線的運(yùn)動(dòng)就轉(zhuǎn)化為高維 函數(shù)曲面的運(yùn)動(dòng)，而每一時(shí)刻曲線的位置由高維函數(shù)的零水平集表征。
[0008] 給定平面上的一條封閉曲線，以曲線為邊界，把整個(gè)平面劃分為曲線的外部區(qū)域 (outside)和內(nèi)部區(qū)域（inside)。在平面上定義符號(hào)距離函數(shù)（SDF)，爐(x.y.t) = ±d，其 中d是點(diǎn)（X，y)到曲線的歐氏距離，符號(hào)取決于該點(diǎn)是在曲線的內(nèi)部還是外部，一般定義 曲線內(nèi)部點(diǎn)的符號(hào)距離函數(shù)值為負(fù)，即識(shí)(x，y,t)<〇,曲線外部點(diǎn)的符號(hào)距離函數(shù)值為正，即 曲線上的點(diǎn)的符號(hào)距離函數(shù)值為零，即史(x，y，t) = 0, t表示時(shí)間。
[0009] 設(shè)初始輪廓曲線為圓周曲線x2+y2= r 2(半徑的大小可以根據(jù)圖像大小來選?。?。 由前面的描述，符號(hào)距離函數(shù)外MU)的初始值可以由下式來確定，輪廓曲線可以選取任意 的封閉曲線。
[0010]
[0011] 實(shí)際計(jì)算時(shí)，需要注意圓心的位置。
[0012] 水平集方法處理平面曲線演化的問題不是試圖去跟蹤演化后的曲線位置，而是在 二維坐標(biāo)系中不斷更新水平集函數(shù)，從而達(dá)到演化隱含在水平集函數(shù)中閉合曲線的目的。 這種閉合曲線的表達(dá)方式的最大特點(diǎn)是：即使隱含在水平集函數(shù)中的閉合曲線發(fā)生了拓?fù)?結(jié)構(gòu)的變化，如合并或分裂，水平集函數(shù)仍保持為一個(gè)有效的函數(shù)，從而不影響閉合曲線的 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。
[0013] 應(yīng)用水平集的目的是要使水平集函數(shù)W(XU)在曲線演化過程中，其零水平集所 對(duì)應(yīng)的平面閉合曲線#C(IU) = CM茜足曲線演化的偏微分方程，即
[0014]
[0015] 對(duì)式= 0求全微分得
[0016] CN 105139015 A 兄明書 3/8 頁
[0017] 由水平集函數(shù)的定義可知#沿著曲線C的方向的變化量為零，BP
[0018]
[0019] 從上式可以看出，V供垂直于閉合曲線C的切線Cs，即▽鏟與C的法線同向。方便 起見，在整個(gè)圖像平面Ω上，假設(shè)函數(shù)辦(x,y，t)位于曲線C內(nèi)部的部分為負(fù)，外部部分為正， 則水平集的單位外法向量就是
[0020]
[0021] 利用上述公式將上式化簡可得
[0022]
[0023] 其中速度函數(shù)F與界面位置、幾何特性以及運(yùn)動(dòng)時(shí)間和外部物理特征相關(guān)。
[0024] 近年來，水平集算法在圖像分割中取得了較好的應(yīng)用效果，徐東等[徐 東，彭真明.基于C-V模型的改進(jìn)快速水平集圖像分割法[J].強(qiáng)激光與粒子 束，2013, 24(12) :2817-2821.]針對(duì)水平集方法計(jì)算復(fù)雜度高，無法滿足實(shí)時(shí)系統(tǒng)要求的 缺陷，提出一種改進(jìn)的快速水平集算法。該算法對(duì)快速水平集算法進(jìn)行簡化，采用單鏈表 表示輪廓曲線。利用C-V模型的二值擬合項(xiàng)來設(shè)計(jì)曲線演化的速度函數(shù)，保留了 C-V模型 的全局優(yōu)化特性。還給出了一個(gè)基于單鏈表中輪廓點(diǎn)個(gè)數(shù)變化的水平集演化終止準(zhǔn)則。 該算法不僅明顯提高了分割速度，且對(duì)噪聲圖像也能實(shí)現(xiàn)高效的分割。孫超等[孫超， 許悅雷，畢篤彥，等.采用V勢阱函數(shù)的距離歸一化水平集算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟 件，2013, 30(4) :271-274.]針對(duì)距離歸一