基于幾何活動輪廓模型的遙感圖像海岸線檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于幾何活動輪廓模型的遙感圖像海岸 線檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 海岸線特征提取是海岸帶資源管理的基礎(chǔ)。只有準(zhǔn)確地提取出海岸線，海岸帶的 調(diào)查和管理才有意義。目前從遙感影像上提取海岸線的方式主要有兩種：目視解譯和自動 解譯。目視解譯，一般采用手工跟蹤數(shù)字化的方式，它主要根據(jù)遙感影像上海岸線特征的顏 色、紋理、形狀、走向等各種解譯標(biāo)志以及周圍潮灘與水體的對比來勾繪出海洋與陸地的分 界線。這種方法不但費時、費力、勞動強(qiáng)度較大而且要求圖像判讀者具有豐富的地學(xué)知識和 目視判讀經(jīng)驗，所以遙感圖像解譯的質(zhì)量受判讀者的經(jīng)驗以及對解譯區(qū)域的熟悉程度影響 較大，具有很大的主觀性，質(zhì)量很難保證。因此目前的研究主要集中于海岸線的自動解譯。 海岸線作為海陸的交界線，在遙感影像上表現(xiàn)出邊緣的特征，自動解譯就是利用各種圖像 分割算法將海岸線作為邊緣檢測出來。邊緣檢測的算法很多，最常用的是各種邊緣微分算 子，如Sobel算子，Roberts算子、？^?^1:1:算子以及]^1卩13(^311算子等。這些經(jīng)典邊緣微分算 子算法簡單、運(yùn)算速度較快、但對噪聲比較敏感，邊緣定位不夠準(zhǔn)確，缺乏普遍適用性。因 此，為了從遙感圖像中有效的、準(zhǔn)確的提取邊緣信息，就非常有必要研究對噪聲不敏感的邊 緣ig息提取方法。
[0003] 近年來，越來越多的專家學(xué)者開始利用遙感手段來檢測海岸線的變化問題。他們 就如何快速的從不同類型的遙感影像中解譯出不同概念的海岸線，做了很多有意義的探討 和研究。雖然有很多關(guān)于海岸線自動解譯的算法只是利用數(shù)字圖像處理技術(shù)來確定海陸分 界線，沒有考慮其它因素的影響，并不是真正的海岸線。受海岸線水陸邊界特性的影響，提 取海岸線特征實際上是一個圖像分割的過程，方法較多，除目視解譯和多光譜分類外，目前 主要有水平集法、邊緣檢測算子法、區(qū)域分割的方法等。然而目前的遙感圖像海岸線檢測的 方法都有一些缺陷，如計算量大、復(fù)雜度高、圖像易受噪聲的影響、檢測出的海岸線不連續(xù)、 檢測出的海岸線不是真的海岸線(海岸線弱邊界問題)等。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 發(fā)明目的：本發(fā)明的目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，提供一種基于幾何活 動輪廓模型的遙感圖像海岸線檢測方法，本發(fā)明利用小波變換、塊跟蹤和局部邊緣選擇的 方法獲得海岸線的初始輪廓，再用改進(jìn)的幾何活動輪廓模型進(jìn)行海岸線的精確提取。
[0005] 技術(shù)方案:本發(fā)明的一種基于幾何活動輪廓模型的遙感圖像海岸線檢測方法，包 括以下步驟：
[0006] (1)用Matlab軟件讀取包含待檢測的海岸線目標(biāo)的遙感圖像，并用中值濾波器對 目標(biāo)圖像進(jìn)行濾波；
[0007] (2)利用小波變換的方法獲得海岸線的最初輪廓；
[0008] (3)用塊跟蹤和局部邊緣選擇的方法處理步驟(2)中分割得到的海岸線，得到海岸 線的初始輪廓，其具體過程為：
[0009] 根據(jù)把圖像分成包含有若干正方形的網(wǎng)格，在該網(wǎng)格中，所有非邊緣正方形表示 同質(zhì)水區(qū)域，接著選擇網(wǎng)格內(nèi)所有相近區(qū)域互相連著的非邊緣正方形作為水區(qū)域，在局部 邊緣選擇中，首先刪除所有在小波變換中得到的圖像中每個方向上的小鄰域邊緣外的大于 4個像素的海岸線猜測區(qū)域，接著根據(jù)未被刪除區(qū)域的能量和長度選擇重疊窗口中效果最 好的海岸線；
[0010] (4)把得到的海岸線初始輪廓作為改進(jìn)的幾何活動輪廓模型的輸入，經(jīng)過幾何活 動輪廓模型的處理，最終得到精確連續(xù)的海岸線，此處，改進(jìn)的幾何活動輪廓模型是指傳統(tǒng) 幾何活動輪廓模型中的符號壓力函數(shù)SPF中的用LBF模型中的一個加權(quán)函數(shù)組合flBF 取代，可以得到新的符號壓力函數(shù)SPFibf，用SPFibf取代傳統(tǒng)幾何活動輪廓模型中的邊界停 止函數(shù)
[0011] 進(jìn)一步的，所述步驟(1)中，中值濾波器的濾波窗口選擇為使得窗口內(nèi)的濾波點數(shù) 為奇數(shù)，然后對濾波窗口內(nèi)的所有觀測值按其數(shù)值大小排序，選擇中間位置觀測值作為中 值濾波器的輸出。
[0012] 進(jìn)一步的，所述步驟(2)的具體過程為：
[0013] (21)采用二維離散可分離平穩(wěn)小波變換，得到4個子帶圖像LL、LH、HL、HHAW* 別為行列低通、行低通列高通、行高通列低通、行列高通的平穩(wěn)小波系數(shù)；
[0014] (22)經(jīng)二維離散平穩(wěn)小波變換后遙感圖像的平穩(wěn)小波梯度信息簡記為WGI = {M， Θ}，其中Μ、θ為小波變換相應(yīng)的梯度模和幅角，在求模極大值的過程中，幅角所屬的區(qū)不同， 進(jìn)行比較時選取的鄰域像素是不同的；
[0015] (23)幅角量化的依據(jù)如下：
[0016] 當(dāng)時，認(rèn)為是水平方向，標(biāo)記為1區(qū)；
[0017] 當(dāng)|<θ〈與時，認(rèn)為與水平方向成45度，標(biāo)記為2區(qū)； Ο 5
[0018] 當(dāng)Θ 1或Θ 時，認(rèn)為與水平方向垂直，標(biāo)記為3區(qū)； 〇： 8
[0019] 當(dāng)-|<θ 時，認(rèn)為與水平方向成負(fù)45度，標(biāo)記為4區(qū)； Ο 0
[0020] 根據(jù)幅角所屬區(qū)域選取領(lǐng)域像素進(jìn)行比較，判定當(dāng)前像素點的模值是否是局部極 大值點，判斷原則是該點的模值要大于沿幅角方向相鄰兩點的模值。
[0021] 進(jìn)一步的，所述步驟(3)中，選擇網(wǎng)格內(nèi)所有相近區(qū)域互相連著的非邊緣的小正方 形作為水區(qū)域的具體法為:對上一個被選的正方形旁邊的每一個正方形內(nèi)部的邊緣點數(shù)量 進(jìn)行計數(shù)，如果低于特定閾值，該正方形被選擇，反之不選;為了避免海岸線的漏檢測，本發(fā) 明網(wǎng)格中最小的正方形用8*8的塊區(qū)域。
[0022] 進(jìn)一步的，所述步驟(4)中，符號壓力函數(shù)SPF(Signed Pressure Function，SPF) 中的^^用LBF模型中的一個加權(quán)函數(shù)組合flBF取代，可以得到新的符號壓力函數(shù)SPFibf， 用SPFlbf取代幾何活動輪廓模型中的邊界停止函數(shù)(Edge Stopping Function， ESP)，▽/指的是圖像梯度；
[0023] 其中，cdPc2分別為圖像在輪廓劃分區(qū)域內(nèi)外的灰度平均值，flBF是逼近曲線內(nèi)外 部區(qū)域圖像局部強(qiáng)度的光滑函數(shù)f#Pf 2的組合函數(shù)。
[0024] 有益效果:與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點：
[0025] (1)用小波變換的方法獲得海岸線的初始輪廓減少了幾何活動輪廓模型的遞帶次 數(shù)，節(jié)約了海岸線檢測的時間也對噪聲有一定的抑制作用。
[0026] (2)利用塊跟蹤和局域邊緣選擇的方法處理小波變換的海岸線初始輪廓，可以得 到精確的海岸線初始輪廓。
[0027] (3)用改進(jìn)的幾何活動輪廓模型處理初始輪廓，可以解決海岸線的弱邊界問題以 及可以獲得連續(xù)的海岸線。
[0028] 綜上所述，本發(fā)明可以有效抑制噪聲對海岸線檢測的影響，實現(xiàn)準(zhǔn)確、連續(xù)、完整 的海岸線檢測。
【附圖說明】
[0029] 圖1為本發(fā)明的整體流程圖；
[0030] 圖2為實施例中的二維離散平穩(wěn)小波變換幅角量化的4個區(qū)；
[0031] 圖3為塊跟蹤算法中把圖像分成許多小正方形的網(wǎng)格圖；
[0032] 圖4為實施例中幾何活動輪廓模型的水平集演化過程圖。
[0033]圖5中的圖A是歐空局用遙感衛(wèi)星得到的歐洲易北河的圖像、圖B是用本發(fā)明中的 方法檢測出的結(jié)果圖；
[0034]圖6為本實施例中用塊跟蹤(BT)的方法得到的海岸線與模型解決方案(MS)得到結(jié) 果圖的比較；
[0035]圖7中為本實施例中用塊跟蹤(BT)的方法得到的海岸線與模型解決方案(MS)得到 結(jié)果數(shù)據(jù)的比較；
[0036] 圖8為本實施例中局部邊緣選擇方法得到海岸線檢測結(jié)果；。
[0037] 圖9為本實施例中幾何活動輪廓模型的輸入圖像；
[0038] 圖10為經(jīng)本實施例中的幾何活動輪廓模型得到海岸線檢測結(jié)果。
【具體實施方式】
[0039]下面對本發(fā)明技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說明，但是本發(fā)明的保護(hù)范圍不局限于所述實施 例。
[0040]如圖1所示，本發(fā)明中的遙感圖像海岸線檢測的實現(xiàn)流程可簡述如下:遙感圖像利 用中值濾波以及小波變換輔以塊跟蹤、局部邊緣選擇可獲得海、陸分割的二值圖像，得到的 光滑曲線作為海岸線的初始輪廓，這樣可以減少水平集演化遞代的次數(shù)，節(jié)省了時間，并且 在一定程度上減少了模糊邊界帶來邊界泄露的可能;接著利用結(jié)合區(qū)域信息的SPF ibf作為 幾何活動輪廓模型的邊界停止條件，并利用形高斯濾波器快速初始化二值