CN106156758B - 一种sar海岸图像中海岸线提取方法 - Google Patents

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Abstract

一种SAR海岸图像中海岸线提取方法,属于图像处理领域;包括:获取SAR海岸图像;确定图像中初始海洋区域和初始陆地区域;计算初始海洋区域的几何中心;以初始海洋区域的几何中心为起点做射线;确定射线上的海岸边界点;将所有海岸边界点依次连接,得到海岸线;本发明利用G0分布对被测区域地表复杂程度敏感的特性,克服传统方法在进行海岸线提取时出现斑点噪声的问题;方法易于实现,运行速度快,且适用于大尺度图像。

Description

一种SAR海岸图像中海岸线提取方法
技术领域
本发明属于图像处理领域,具体涉及一种SAR海岸图像中海岸线提取方法。
背景技术
海岸线是陆地和海洋的分界线,是海岸带的基本组成部分,同时也是划定海岸带范围的重要依据,由于人类活动和自然环境变化等因素的影响,海岸线不断变化,直接影响到海岸带的建设、管理和保护。因此,实现快速、准确、实时的海岸线监测对于临海国家的海岸带建设十分重要。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)系统不受气候条件及日照的影响,可以全天候全天时对海岸线情况进行监测,目前已经成为海岸线监测的有效工具。但由于SAR系统特殊的成像机制使得SAR海岸图像含有大量的斑点噪声,对实现SAR海岸图像中海岸线提取造成极大干扰。因此,针对SAR海岸图像进行海岸线提取是图像处理研究领域中的热点和难点。
目前,图像边缘检测方法被认为是SAR海岸图像中海岸线提取最为有效的方法,而以往的图像边缘检测方法大多是基于图像局部信息来进行提取的,如Canny算子、Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子和Laplacian算子等,虽然这些算子具有操作简单、运算速度快等优点,但是抗噪能力差,边缘定位不够准确,尤其是对含有大量斑点噪声的SAR图像,以上方法均不能取得较好的海岸线提取结果。经学者研究发现,G0分布是基于乘性噪声发展而来的统计分布模型,是目前SAR海岸图像数据建模的一个重要模型,利用G0分布对SAR海岸图像建模,可以有效的降低噪声对海岸线提取过程中的影响,并能够很好地描述SAR海岸图像中均匀、不均匀和极不均匀区域,对于海岸线提取有很大优势。
发明内容
针对上述现有技术存在的不足,本发明提供一种SAR海岸图像中海岸线提取方法。
本发明的技术方案:
一种SAR海岸图像中海岸线提取方法,包括以下步骤:
步骤1:获取SAR海岸图像;
步骤2:确定图像中初始海洋区域和初始陆地区域:
步骤2-1:将SAR海岸图像划分为大小相等的子块;
步骤2-2:根据G0分布求解每个子块的形状参数和尺度参数
其中,n为等效视数,zi为子块中的第i个像素点的灰度值,R为子块中像素点的个数;
步骤2-3:对设定阈值T,大于T的子块覆盖区域记为海洋,小于T的子块覆盖区域记为陆地,得到初始海洋区域和初始陆地区域;
步骤3:计算初始海洋区域的几何中心;
步骤4:以初始海洋区域的几何中心为起点,以θ为间隔角度向四周做射线,并将未经过初始陆地区域的射线删除;
步骤5:确定第p条射线上的海岸边界点:
步骤5-1:第p条射线所经过的像素点为其中j={1,2,…,mp},mp为第p条射线所经过像素点个数,以及其周围的8个像素点作为子块,将该子块形状参数和尺度参数值作为像素点的形状参数和尺度参数
步骤5-2:求出第p条射线所经过的每个像素点的似然函数l(j)值:
其中, 表示第p条射线上所有像素点的值的集合,表示第p条射线上所有像素点的值的集合,为第p条射线上第k个像素点的灰度值,Γ()代表伽马函数;
步骤5-3:计算使vj1-vj2取最大值的第j个像素点为第p条射线上的海岸边界点,其中,
步骤6:重复执行步骤5,直到找出所有射线上的海岸边界点;
步骤7:将所有海岸边界点依次连接,得到海岸线。
有益效果:一种SAR图像中海岸线提取方法与现有技术相比,具有如下优势:
(1)传统的边缘检测方法用于海岸线提取时难以克服SAR图像固有的斑点噪声,G0分布的参数对被测区域的地表复杂程度十分敏感,不仅适合对均匀区域、粗糙区域及极度粗糙区域进行精确建模,计算简单,是一种参数更少,更简单实用的统计分布模型;
(2)方法易于实现,运行速度快,且适用于大尺度图像。
附图说明
图1为本发明一种实施方式的SAR海岸图像中海岸线提取方法流程图;
图2为本发明一种实施方式的SAR海岸图像中海岸线提取方法的SAR海岸图像;
图3为本发明一种实施方式的SAR海岸图像中海岸线提取方法的海洋区域获取流程图;
图4为本发明一种实施方式的SAR海岸图像中海岸线提取方法子块划分示意图;
图5为本发明一种实施方式的SAR海岸图像中海岸线提取方法的初始海洋区域示意图;
图6为本发明一种实施方式的SAR海岸图像中海岸线提取方法的海岸边界点获取流程图;
图7为本发明一种实施方式的SAR海岸图像中海岸线提取结果图,其中(a)为SAR海岸图像中海岸线提取结果,(b)为海岸线提取结果和SAR海岸图像叠加图;
图8为现有基于Canny算子的SAR海岸图像中海岸线提取结果图,其中(a)为SAR海岸图像中海岸线提取结果,(b)为海岸线提取结果和SAR海岸线图像叠加图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的一种实施方式作详细说明。
如图1所示,本实施方式的一种SAR图像中海岸线提取方法,包括以下步骤:
步骤1:获取SAR海岸图像,如图2所示;
步骤2:如图3所示,确定初始海洋区域和初始陆地区域:
步骤2-1:将待处理图像划分为大小相等的子块,如图4所示,将1024×1024的SAR海岸图像划分成大小为64×64的子块;
步骤2-2:根据G0分布求解每个子块的形状参数和尺度参数推导过程如下:
G0分布的概率密度函数为:
其中,n为等效视数;α为形状参数;γ为尺度参数;Γ()代表伽马函数,z为像素点的灰度值;
式(1)的r阶矩表达式为:
将r=1和r=1/2分别代入上式,得出1阶矩和1/2阶矩表达式为:
可推出:
为了求解α和γ,将1阶矩和1/2阶矩用1阶样本矩和1/2阶样本矩代替,即:
其中1/2阶样本矩和1阶样本矩分别为:
其中,zi为子块中的第i个像素点的灰度值,即样本;R为子块中像素点的个数;
由上述公式得出子块的形状参数和尺度参数为:
步骤2-3:对设定阈值T,大于T的子块覆盖区域记为海洋,小于T的子块覆盖区域记为陆地,得到初始海洋区域和初始陆地区域;
本实施方式中,阈值T为80;如图5所示,白色区域代表海洋,黑色区域代表陆地。
步骤3:计算初始海洋区域的几何中心;
本实施方式中,对初始海洋区域覆盖的所有像素点的横、纵坐标分别取平均值,并进行取整运算,得到初始海洋区域的几何中心Ch的坐标为(205,692),如图5所示,白色海洋区域中的黑点即为海洋区域的几何中心。
步骤4:以初始海洋区域的几何中心为起点,以θ为间隔角度向四周做射线,第p条射线位Lp,其中p={1,2,…360/θ},并将未经过初始陆地区域的射线删除;
本实施方式中,选取θ=1°,第50-205条射线经过陆地区域。
步骤5:如图6所示,确定第p条射线上的海岸边界点:
步骤5-1:第p条射线所经过的像素点为其中j={1,2,…,mp},mp为第p条射线所经过像素点个数,以及其周围的8个像素点作为子块,将该子块形状参数和尺度参数值作为像素点的形状参数和尺度参数
步骤5-2:求出第p条射线所经过的每个像素点的似然函数l(j)值:
其中, 表示第p条射线上所有像素点的值的集合,表示第p条射线上所有像素点的值的集合,为第p条射线上第k个像素点的灰度值,Γ()代表伽马函数;
步骤5-3:使取最大值的第j个像素点即为第p条射线上的海岸边界点;似然函数l(j)单调递增,在海洋区域和陆地区域递增速度有所不同,在海洋区域增速慢,即相邻两点似然函数值差值较小,在陆地区域增速快,即相邻两点似然函数值差值较大,为第p条射线所经过第1个像素点的似然函数值l(1)到第j个像素点的似然函数值l(j)的平均增速;为第j个像素点的似然函数值l(j)到第mp个像素点的似然函数值l(mp)的平均增速。
步骤6:重复执行步骤5,直到找出所有射线上的海岸边界点;
步骤7:如图7(a)所示,将所有海岸边界点依次连接,得到海岸线;
海岸线和原SAR图像叠加结果如图7(b)所示。
利用现有Canny算子对SAR海岸图像提取海岸线,海岸线提取结果如图8(a)所示,海岸线和原SAR图像叠加结果如图8(b)所示。可以看出使用本发明方法得到的海岸线准确、连续,使用Canny算子得到的海岸线受陆地区域地物类型影响,有大量虚假海岸线,即噪声,且海岸线有不连续现象。

Claims (2)

1.一种SAR海岸图像中海岸线提取方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:获取SAR海岸图像;
步骤2:确定图像中初始海洋区域和初始陆地区域;步骤2具体包括:
步骤2-1:将SAR海岸图像划分为大小相等的子块;
步骤2-2:根据G0分布求解每个子块的形状参数和尺度参数
其中,n为等效视数,zi为子块中的第i个像素点的灰度值,R为子块中像素点的个数;
步骤2-3:对设定阈值T,大于T的子块覆盖区域记为海洋,小于T的子块覆盖区域记为陆地,得到初始海洋区域和初始陆地区域;
步骤3:计算初始海洋区域的几何中心;
步骤4:以初始海洋区域的几何中心为起点,以θ为间隔角度向四周做射线,并将未经过初始陆地区域的射线删除;
步骤5:确定第p条射线上的海岸边界点;
步骤6:重复执行步骤5,直到找出所有射线上的海岸边界点;
步骤7:将所有海岸边界点依次连接,得到海岸线。
2.根据权利要求1所述的SAR海岸图像中海岸线提取方法,其特征在于:步骤5具体包括:
步骤5-1:第p条射线所经过的像素点为其中j={1,2,…,mp},mp为第p条射线所经过像素点个数,以及其周围的8个像素点作为子块,将该子块形状参数和尺度参数值作为像素点的形状参数和尺度参数
步骤5-2:求出第p条射线所经过的每个像素点的似然函数l(j)值:
其中, 表示第p条射线上所有像素点的值的集合,表示第p条射线上所有像素点的值的集合,为第p条射线上第k个像素点的灰度值,Γ()代表伽马函数;
步骤5-3:使︱vj1-vj2︱取最大值的第j个像素点为第p条射线上的海岸边界点,其中,
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