CN108447045B - 一种基于sat积分图的sar遥感图像水域检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于SAT积分图的SAR遥感图像水域检测方法，能够解决现有水域检测算法中检测率低、虚警较高，计算复杂、计算量大的问题，本发明采用的分块级纹理特征提取能快速的提取水域及非水域的纹理特征，水域的纹理特征平滑、而非水域的纹理粗糙，本发明采用的基于SAT积分图的水域候选区提取能够快速、准确的提取水域候选区域；最后，利用连通域标记去除面积较小的虚警区域，本发明采用的均值滤波，能够去除SAR图像的噪声斑点，使图像更平滑。

Description

一种基于SAT积分图的SAR遥感图像水域检测方法
技术领域
本发明涉及图像检测技术领域，具体涉及一种基于SAT(Summed Area Table)积分图的SAR遥感图像水域检测方法。
背景技术
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)，是一种微波遥感系统，SAR获取的图像是一种侧视的、全天候、全天时的主动微波遥感图像。SAR图像的水域检测已经广泛地应用于水域制图和洪水监测。
SAR图像的水域检测的难点主要分为以下两点：一、由于海洋气候的可变性，同一水域的不同区域的雷达散射强度是不一样的，容易引起误检测。二、从低灰度值的植被和路网中将水域区分开来比较困难。如何快速精确的进行水域检测是水域制图和洪水检测迫切需要解决的难题。
传统的水域检测方法一般采用分割或者分类的方法进行水域检测。基于分割的水域检测方法受散射强度与山谷等暗斑的影响，导致检测率比较低，虚警较高；而基于分类的水域检测方法计算复杂，计算量大，需要大量的训练样本，大大降低了水域检测速度。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于SAT积分图的SAR遥感图像水域检测方法，能够解决现有的水域检测方法中检测率低，虚警率高与计算复杂，检测速度慢的问题。
实现本发明的技术方案如下：
一种基于SAT积分图的SAR遥感图像水域检测方法，包括以下步骤：
步骤一、对待检测图像进行均值滤波得到滤波后图像；
步骤二、对滤波后图像进行像素为L×L无重叠分块，计算每一块的均值，其中，L＝2n,n∈[4,6]；
步骤三、利用步骤二得到的均值构成新的图像，对于所述新的图像进行SAT积分得到SAT积分图，对SAT积分图进行图像分割，提取水域候选区；
步骤四、对滤波后图像进行像素为l×l无重叠分块，然后计算每一块的均值p，其中，l＝2n,n∈[1,3]，
步骤五、计算水域候选区均值q和方差σ，若p≤q+σ，则均值p对应的像素块均为水域，标记为1，若p＞q+σ，则均值p对应的像素块为非水域，标记为0；得到水域检测结果二值图；
步骤六、对二值图进行连通域标记，获得每个标记区域的像素点个数，剔除像素点个数小于设定值a的连通域。
进一步地，所述SAT积分具体为：
Figure BDA0001568143930000021
其中，I(x,y)表示图像(x,y)位置的象素值，(x',y')表示任一横坐标不大于x且纵坐标不大于y的像素点，SAT(x,y)表示图像(x,y)位置的SAT积分值。
进一步地，所述SAT积分采用增量的方式计算：
SAT(x,y)＝SAT(x,y-1)+SAT(x-1,y)+I(x,y)-SAT(x-1,y-1)
其中，初始边界：SAT(-1,y)＝SAT(x,-1)＝SAT(-1,-1)＝0。
有益效果：
(1)采用大尺度分块，能够快速有效地提取水域候选区，在水域候选区的引导下对小尺度分块进行精细的水域检测，能够提高水域检测的精度，减少虚警。
(2)本发明采用的分块的纹理特征提取，充分利用了水域平滑的纹理信息，使得纹理特征具有较好的鲁棒性，提高特征提取的速度。
(3)本发明采用的基于SAT积分图水域候选区提取，相比于传统的水域检测算法，提高检测精度与效率。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于SAT积分图的SAR遥感图像水域检测方法。
图2为图像分块示意图。
图3为SAT积分图计算示例。
具体实施方式
由于SAR图像存在斑点噪声，信噪比较高，单纯的SAT积分图难以准确的检测出水域候选区。因此，首先对原始SAR图像进行均值滤波，去除SAR图像的斑点噪声；然后，为了提取水域特征，进行大尺度的分块级纹理特征提取；在大尺度分块纹理均值的基础上，计算SAT积分图，并利用自适应阈值分割获取水域候选区；然后根据水域候选区的引导对小尺度的纹理特征进行水域的精细提取；最后通过统计水域候选区连通域的面积，剔除小面积的水域候选区后，作为水域精细检测结果。本发明提供了一种基于SAT积分图的SAR遥感图像水域检测方法，下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
一种基于SAT积分图的SAR遥感图像水域检测方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤一、对待检测图像进行均值滤波去除极值噪声点得到滤波后图像；
读入待检测的SAR遥感图像数据，采用m×m正方形滑窗在图像中进行水平和竖直方向的步进，滑窗的步进量为1，计算每个窗口的有效像素(像素值大于0)的均值替代原像素点的像素值。
步骤二、大尺度分块纹理特征提取；
如图2所示，对滤波后图像进行像素为L×L无重叠的分块，计算每一块的均值，其中，L＝2n,n∈[4,6]；
统计块内数据的均值：由于黑边的存在，0像素值不做统计，像素值大于0的象素点个数有b个，对应的像素点的像素值用x1,x2,...,xn表示，此块的均值为c，
c＝(x1+x2+...+xn)/b
步骤三、基于SAT积分图的水域候选区提取：
利用步骤二得到的均值构成新的图像，对于所述新的图像进行SAT积分得到SAT积分图，对SAT积分图进行图像分割，提取水域候选区；
对于复杂的纹理图，积分图具有较好的表现特性，积分图的值一般较大，对于较平坦的纹理区域，积分图的值较小。
在积分图像中，每个点存储是其左上方及其本身所有象素之和，如图3所示，
Figure BDA0001568143930000041
其中，I(x,y)表示图像(x,y)位置的象素值，(x',y')表示任一横坐标不大于x且纵坐标不大于y的像素点，SAT(x,y)表示图像(x,y)位置的SAT积分值。
所述SAT积分采用增量的方式计算：
SAT(x,y)＝SAT(x,y-1)+SAT(x-1,y)+I(x,y)-SAT(x-1,y-1)
其中，初始边界：SAT(-1,y)＝SAT(x,-1)＝SAT(-1,-1)＝0。因此，只需要对整张图遍历一次就可以求得这张图的积分图像。
步骤四、小尺度分块纹理特征提取：
对滤波后图像进行像素为l×l无重叠的分块，然后计算每一块的均值pij，其中，l＝2n,n∈[1,3]；pij表示横向第i个，纵向第j个分块的均值，i＝1,2,……，j＝1,2,……。
步骤五、计算水域候选区均值q和方差σ，若pij≤q+σ，则均值pij对应的像素块均为水域，标记为1，若pij＞q+σ，则均值pij对应的像素块为非水域，标记为0；得到水域检测结果二值图；
步骤六、虚警剔除
对二值图进行“4”连通区域标记，获得每个标记区域的像素点个数，由于SAR图像存在小块的非关注区域的池塘等，或者类似水域区域，剔除像素点个数小于200的虚警区域。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于SAT积分图的SAR遥感图像水域检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、对待检测图像进行均值滤波得到滤波后图像；
步骤二、对滤波后图像进行像素为L×L无重叠分块，计算每一块的均值，其中，L＝2n,n∈[4,6]；
步骤三、利用步骤二得到的均值构成新的图像，对于所述新的图像进行SAT积分得到SAT积分图，对SAT积分图进行图像分割，提取水域候选区；
步骤四、对滤波后图像进行像素为l×l无重叠分块，然后计算每一块的均值p，其中，l＝2n,n∈[1,3]；
步骤五、计算水域候选区均值q和方差σ，若p≤q+σ，则均值p对应的像素块均为水域，标记为1，若p＞q+σ，则均值p对应的像素块为非水域，标记为0；得到水域检测结果二值图；
步骤六、对二值图进行连通域标记，获得每个标记区域的像素点个数，剔除像素点个数小于设定值a的连通域。
2.如权利要求1所述的一种基于SAT积分图的SAR遥感图像水域检测方法，其特征在于，所述SAT积分具体为：
Figure FDA0003273351630000011
其中，I(x,y)表示图像(x,y)位置的像 素值，(x',y')表示任一横坐标不大于x且纵坐标不大于y的像素点，SAT(x,y)表示图像(x,y)位置的SAT积分值。
3.如权利要求2所述的一种基于SAT积分图的SAR遥感图像水域检测方法，其特征在于，所述SAT积分采用增量的方式计算：
SAT(x,y)＝SAT(x,y-1)+SAT(x-1,y)+I(x,y)-SAT(x-1,y-1)
其中，初始边界：SAT(-1,y)＝SAT(x,-1)＝SAT(-1,-1)＝0；
SAT(x,y-1)表示图像(x,y-1)位置的SAT积分值，SAT(x-1,y)表示图像(x-1,y)位置的SAT积分值，SAT(x-1,y-1)表示图像(x-1,y-1)位置的SAT积分值。
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