遥感图像快速河流提取方法

专利名称：：遥感图像快速河流提取方法
技术领域：
：本发明属于图像处理
技术领域：
，涉及多光谱遥感图像的目标分割，具体地说是一种基于种子点的河流快速扫描提取方法。该方法可用于遥感图像的河流快速提取、桥梁识别及水上目标的识别。背条技术水域信息的提取是地理信息测绘更新、城市湿地保护、水利资源调查、洪涝灾害监测、水上目标，如桥梁、船舶的识别，以及多传感器或多时相遥感图像配准等工作必不可少的基础步骤。河流作为水域的一部分其提取具有重要的研究意义，是进行河流悬浮固体浓度计算、水深计算、桥梁和其它重要军事目标检测的基础。目前提出的专门提取河流的方法有Petrie提出一种结合DEM数据和多传感器图像提取河流的方法，采用基于DEM数据河流位置建模的水文学方法结合多传感器卫星图像提取河流。此种方法需要的DEM数据源较难获取，且处理方法复杂，较难广泛应用。Takako等人提出了一种JERS-1SAR图像热带雨林中河流的自动提取方法，利用光谱和空间信息分别提取窄的河流和宽的河流，该方法效果较好，但是不适于处理河流很宽的情况，例如在河流宽度大于20km时，由于JERS-1SAR图像分辨率较低，此时河流不再表现为伸长的特征。传统的阈值方法，如迭代阈值和最大类间方差阈值可以用来提取河流，这些方法简单且速度快，但是提取的河流存在很多杂点，效果很不理想。目前也有学者提出了一些能够较准确的提取河流的方法，例如王桂婷等提出的基于灰度统计及区域编码的SAR图像水域识别方法，专利申请号200810236455.8，但这种方法他们大部分都是处理的一些尺寸较小、像素点个数小于106的图像，当像素点个数在106时数量级时，这些方法时间消耗很大，平均在80s到200s之间。若图像像素点个数大于107数量级时，其时间消耗将更大，不再能满足实时性的要求。
发明内容本发明的目的在于克服上述已有技术的缺点，提出一种遥感图像快速河流提取方法，以实现实时的提取像素点个数大于107数量级的图像中的河流，且保持良好的边缘效果。本发明的技术方案是:根据人工选取的初始种子点所处位置的不同自动将河流分为两部分，然后由初始种子点开始分别对两部分进行扫描，并按照河流的走向不断的更新种子点及其扫描方式，直至将河流扫描完毕。在扫描过程中如果河流出现分支或者流向发生改变或者存在桥梁截断，则通过加窗搜索确定后续种子点和扫描方式。具体实现包括如下步骤(1)人工选定初始种子点，给定水域判断条件；(2)以初始种子点为中心，计算沿此点水域的水平方向和垂直方向长度，若河横向长小于河纵向长，执行步骤(3);否则执行步骤(4);(3)对初始种子点按横扫上移方式和横扫下移方式分别进行扫描，并按照河流的走向不断的更新种子点及其扫描方式，直至河流区扫描完毕，该上下扫描到的区域即为提取的河流区域；(4)对初始种子点按纵扫左移方式和纵扫右移方式分别进行扫描，并按照河流的走向不断的更新种子点及其扫描方式，直至河流区扫描完毕，该左右扫描到的区域即为提取的河流区域。所述的根据河流的走向不断的更新种子点及其扫描方式，按照如下步骤执行a)初始化未处理的种子点个数为0，设置当前扫描停止条件和加窗搜索条件；b)进行当前扫描直至停止，标记按当前扫描方式扫过的水域；C)判断是否满足加窗搜索条件，若是则加窗搜索确定后续种子点及其扫描方式，否则执行步骤d);d)若未处理种子点的个数不为0，则根据已确定的后续种子点及其扫描方式更新种子点和扫描方式，并对未处理种子点的个数减l，执行b);否则结束。本发明由于根据初始选取的种子点确定扫描方式，对河流区进行扫描，并在扫描过程中按照河流的走向不断的更新种子点及其扫描方式直至河流区扫描完毕，所以具有如下优点(1)提取河流的速度快且精度為'，能够实时处理尺寸超过5千万个像素以上的图像，实验证明，本发明对多光谱遥感图像均有效，平均运行时间约5秒；(2)能克服河流的多种变化和障碍，例如河流出现分支或者存在桥梁截断，仍然够完整的提取河流；(3)解决了河流提取的鲁棒性问题。图1是本发明的整体实现流程图；图2是本发明按河流的走向更新种子点及其扫描方式的流程图；图3是本发明的加窗搜索确定后续种子点及其扫描方式的流程图；图4是本发明的实验结果图。具体实施方式参照图1，本发明的具体实现步骤如下步骤l，人工选定初始种子点，给定水域判断条件。人工选择河流中的一个像素点作为初始种子点，根据初始种子点和多光谱遥感图像的像素色彩分量确定水域判断条件。先将选定像素点的色彩分量由及G5色彩空间转换为CIE1976Z^V色彩空间表示，在/:'M'/色彩空间中认为是水域的条件是>wrt并且v'<vrt其中"决和分别是"'分量与V'分量的阚值，它们的确定步骤具体是首先，随机选取区域以初始种子点为中心，在与初始种子点的棋盘距离为[150，200]之间的所有像素点中，任意选取十个大小为5*5像素的区域；其次，删除河流区域计算该十个区域内像素的v'均值，将与初始种子点5*5邻域内像素的/均值之差小于50的区域删除；如果剩余区域个数小于4个，则重复上述的随机选取区域步骤和删除河流区域步骤，直至剩余区域个数大于4个为止；最后，计算阈值根据剩余区域像素与种子点邻域像素的"+和V'值，分别计算最大类间方差阈值，得到"'分量与v'分量的阈值和w/和WA。步骤2，以初始种子点为中心，计算沿此点水域的水平方向和垂直方向长度。从初始种子点开始沿水平方向向左进行扫描，直至扫描到不满足水域条件的像素点，称此像素点为左边点；从初始种子点开始沿水平方向向右进行扫描，直至扫描到不满足水域条件的像素点，称此像素点为右边点；左右边点之间的距离称为河流横向扫描长度，简称河横向长。从初始种子点开始沿垂直方向向上进行扫描，直至扫描到不满足水域条件的像素点，称此像素点为上边点；从初始种子点开始沿垂直方向向下进行扫描，直至扫描到不满足水域条件的像素点，称此像素点为下边点；上下边点之间的距离称为河流纵向扫描长度，简称河纵向长。若初始种子点处河横向长小于河纵向长，则预期河流大致走向为纵向，执行步骤36;否则执行步骤710。步骤3，对初始种子点按横扫上移方式进行扫描。种子点的扫描是本发明中河流提取的核心，它是指沿种子点所在行或者列沿水平方向或者垂直方向进行扫描直至遇到非水域像素，并标记水域像素，然后将种子点更新到新的8行或者列继续扫描。种子点共有四种纵横移动扫描方式横扫上移、横扫下移、纵扫左移、纵扫右移。本歩骤是对初始种子点进行如下横扫上移方式扫描3a)从当前种子点开始沿水平方向向左进行扫描，直至扫描到不满足水域条件的像素点，称此像素点为左边点；3b)从当前种子点开始沿水平方向向右进行扫描，直至扫描到不满足水域条件的像素点，称此像素点为右边点；3c)标记左边点和右边点之间的水域像素，并将当前左边点和右边点的中点向上移动一行作为新的种子点；3d)重复步骤3a)3c)。步骤4,当前扫描方式为横扫上移时，按照河流的走向不断的更新种子点及其扫描方式并进行扫描。按照河流的走向不断的更新种子点及其扫描方式并进行扫描如图2所示，步骤如下4a)初始化未处理的种子点个数为0,设置当前扫描停止条件和加窗搜索条件。在扫描过程中若出现以下四种情况中的任意一种时，就停止当前扫描。四种情况分别是①河流会合时；②到达图像边界；③河流终止或者存在桥梁截断等情况；④河流流向发生改变或者出现了分支。上述四种情况分别等价为如下四个条件①扫描线已经被标记过；②种子点移出图像边界；③种子点不满足水域条件；④扫描线长度发生了突变；将该四个条件设置为当前扫描停止条件。在本发明中，若当前种子点处河横向长度或纵向长度与前一种子点处河横向长度或纵向长度的绝对差值大于设定闼值，则认为扫描长度发生了突变，否则认为扫描长度没有发生了变化。考虑到处理图像的分辨率和河流宽度，阈值设置为10个像素，所以本发明处理的多光谱遥感图像中河流宽度应大于5个像素。上述四个扫描停止条件中，将条件③和④设置为加窗搜索条件。4b)进行当前扫描直至停止，标记按当前扫描方式扫过的水域。化)判断是否满足加窗搜索条件，若是则通过加窗搜索确定后续种子点及其扫描方式，否则执行步骤4d)，该加窗搜索确定后续种子点及其扫描方式如图3所示，其具体实现歩骤如卜'4cl)以当前种子点为中心设置一个方窗，在该方窗内以水域条件分割河流区域，标记方窗内分割出的水域，并且此标记与已扫描扫过的水域标记不同。其中方窗的尺寸与图像分辨率和河流宽度有关，以保证在后面的搜索屮能够找到理想的种子点，对于分辨率为92.5米的SP0T遥感图像，方窗的尺寸设置为201*201。当方窗的边框超出图像边界时，则该边框以图像边界替代并相应地调整对边，保证当前种子点仍为尺寸减小后的方窗中心。4c2)搜索方窗边框上区域分割标记的水域边缘点并记录其个数和坐标。首先找到一个扫描标记过的水域边缘点，即从方窗的左上角顶点开始，沿方窗的四条边顺时针搜索，—旦找到则记录它所在的位置；然后从该位置开始沿方窗四条边顺时针搜索一周，记录所有的区域分割标记的水域边缘点的个数和坐标。由于可能记录成对的图像边界点，而这样的边界点对对后续的扫描不起作用，所以在对记录的点进行处理之前，先去掉成对的图像边界点。4c3)根据记录的水域边缘点的个数计算新种子点个数。假设记录的水域边缘点的个数为加，新种子点个数为w，贝1』"=加/2,当加为偶数或"=(加-1)/2,当加为奇数。若新种子点个数/1=0,判断为河流终止；若新种子点个数w^1,判断为存在桥梁截断或河流流向发生改变或者出现了分支。4c4)若新种子点的个数w不为零，则根据记录的水域边缘点的坐标计算新种子点坐标，再由种子点所处的位置确定其扫描方式，然后根据扫描方式和坐标修正法修正种子点的坐标，并且将未处理种子点的个数加m否则加窗搜索过程完成。计算种子点坐标为了准确提取河流，沿方窗边框搜索到的新种子点可能需要进行坐标修正，本发明称之为待修正种子点。如果记录的水域边缘点的个数,n为偶数，则对记录的水域边缘点按先后顺序两两组对取中点作为待修正的种子点；如果记录的水域边缘点的个数加为奇数，则去掉匸最后一个点，对剩下的水域边缘点按先后顺序两两组对取中点作为待修正的种子点；两两组对的边缘点称为边缘点对。由种子点确定扫描方式先计算待修正种子点处的河横向长和河纵向长；当河横向长小于河纵向长时，将待修正种子点的横坐标与方窗中心点的横坐标进行比较；如果待修正种子点的横坐标小于方框中心点的横坐标，则表明待修正种子点处于方框中心点的下方，则待修正种子点的扫描方式应该为横扫下移；否则表明待修正种子点处于方框中心点的上方，则待修正种子点的扫描方式应该为横扫上移；当河横向长大于等于河纵向长时，将待修正种子点的纵坐标与方窗中心点的纵坐标进行比较；如果待修正种子点的纵坐标小于方框屮心点的纵坐标，则表叨待修正种子点处于方框中心点的左方，则待修正种子点的扫描方式应该为纵扫左移；否则表明待修JH种子点处于方框中心点的右方，则待修正种子点的扫描方式应该为纵扫右移。根据扫描方式和坐标修正法修正种子点的坐标为减小误差，根据待修正种子点的扫描方式和与它对应的边缘点对的坐标对此种子点的坐标进行修正。根据扫描方式的不同有如下四种修正方法①扫描方式为横扫上移时种子点坐标修正是当边缘点对的横坐标不相等时取较小的横坐标作为修正后的种子点的横坐标；如果种子点位于方框的左边框或右边框，则种子点保持横坐标不变纵坐标加2或减2作为修正后的种子点的纵坐标。②扫描方式为横扫下移时种子点坐标修正是若边缘点对的横坐标相等，则不需要进行修正；若不相等，则将其中横坐标较大者作为修正后的种子点的横坐标；如果种子点位于方框的左边框或右边框，则种子点保持横坐标不变纵坐标加2或减2作为修正后的种子点的纵坐标。③扫描方式为纵扫左移时种子点坐标修正是若边缘点对的纵坐标相等，则不需要修正；若不相等，将其中纵坐标较大者作为修正后的种子点的纵坐标；如果种子点位于方框的下边框或上边框，则种子点保持纵坐标不变横坐标加2或减2作为修正后的种子点的纵坐标。④扫描方式为纵扫右移时种子点坐标修正是当边缘点对的纵坐标不相等时取较小的纵坐标作为种子点的纵坐标；如果种子点位于方框的下边框或上边框，则种子点保持纵坐标不变横坐标加2或减2作为修正后的种子点的纵坐标。4d)若未处理种子点的个数不为0，则依已确定的后续种子点及其扫描方式更新种子点和扫描方式，并对未处理种子点的个数减l,执行4b);否则结朿。首先判断未处理种子点的个数是否为0;若未处理的种子点个数不为0，说明河流中存在已搜索到但未进行扫描的河流分支，则更新种子点和扫描方式，对未扫描的河流分支重复执行步骤4b)至4d);若未处理的种子点个数为0，则说明初始种子点上方的河流区域已经扫描完毕。步骤5，对初始种子点按横扫下移方式进行扫描。5a)从当前种子点丌始沿水平方向向左进行扫描，直至扫描到不满足水域条件的像素点，称此像素点为左边点；5b)从当前种子点开始沿水平方向向右进行扫描，直至扫描到不满足水域条件的像素点，称此像素点为右边点；5c)标记左边点和右边点之间的水域像素，并将当前左边点和右边点的中点向f移动一行作为新的种子点；5d)重复步骤5a)~5c)。步骤6，当前扫描方式为横扫下移时，按照河流的'走向不断的更新种子点及其扫描方式并进行扫描。本步骤中按照河流的走向不断的更新种子点及其扫描方式并进行扫描按照步骤4a)~4d)执行。当未处理的种子点个数为0时，初始种子点下方的所有河流区域扫描完毕，所有扫描到的区域即为提取的河流区域。步骤7,对初始种子点按纵扫左移方式进行扫描。7a)从当前种子点开始沿垂直方向向上进行扫描，直至扫描到不满足水域条件的像素点，称此像素点为上边点；7b)从当前种子点开始沿垂直方向向下进行扫描，直至扫描到不满足水域条件的像素点，称此像素点为下边点；7c)标记上边点和下边点之间的水域像素，并将当前上边点和下边点的中点向左移动一列作为新的种子点；7d)重复步骤7a)7c)。步骤8,当前扫描方式为纵扫左移时，按照河流的走向不断的更新种子点及其扫描方式并进行扫描。本步骤中按照河流的走向不断的更新种子点及其扫描方式并进行扫描按照步骤化)4d)执行。当未处理的种子点个数为0时，初始种子点左方的所有河流区域扫描完毕。步骤9，对初始种子点按纵扫右移方式进行扫描。9a)从当前种子点开始沿垂直方向向上进行扫描，直至扫描到不满足水域条件的像紊点，称此像素点为上边点；9b)从当前种子点开始沿垂直方向向下进行扫描，直至扫描到不满足水域条件的像素点，称此像素点为下边点；9c)标记上边点和下边点之间的水域像素，并将当前上边点和下边点的中点向右移动一列作为新的种子点；9d)重复步骤9a)9c)。步骤10,当前扫描方式为纵扫右移时，按照河流的走向不断的更新种子点及其扫描方式并进行扫描。本步骤中按照河流的走向不断的更新种子点及其扫描方式并进行扫描按照歩骤4a)4d)执行。当未处理的种子点个数为0时，初始种子点右方的所有河流区域扫描完毕，所有扫描到的区域即为提取的河流区域。12本发明的效果可以通过仿真实验具体说明1.实验条件实验所用微机CPU为IntelPentium43.0GHz内存1GB,编程平台是VC++6.0。实验图像数据为包含河流区域的SP0T5图像两幅，尺寸分别为1333*3027和2259*3486。将本发明方法的河流提取结果图与人工提取的河流参考图进行比较，给出了正确率、错误率、漏检率、Kappa系数及运行时间的计算结果。其中人工提取的河流参考图是三位研究者分别进行河流提取的结果综合图。正确检测数是参考图与比较方法中都被划分为河流的像元数；错误检测数是参考图划分为非河流而比较方法划分为河流的像元数；漏检数是参考图划分为河流而比较方法划分为非河流的像元数。错检率为错误检测数除以参考图河流像元总数；漏检率为漏检数除以漏检数与比较方法河流像元总数之和；错误率为错检率与漏检率之和。Kappa系数是遥感分类图与参考图之间一致性或精度的度量，这种度量是通过主对角线和行列总数给出的概率一致性来表达的。将本发明方法的河流提取结果图与人工参考图相比，K>0.8说明比较方法和参考图的结果一致性很大或者精度很高；0.4<K<0.8表示一致性中等；K0.4表示一致性很差；K表示Kappa系数。2.实验结果实验结果如图4所示，其中图(a)是原始图像，图(b)是提取出的可流结果图，黑色标记的区域是提取出的河流；实验数据如表1所示，表1实验结果<table>tableseeoriginaldocumentpage13</column></row><table>从图4(b)可以看出，本发明能克服河流的多种变化和障碍，例如河流出现分支或者存在桥梁截断，仍然够完整的提取河流，解决了河流提取的鲁棒性问题；从表1可以看出，本发明提取河流的速度快，能够实时处理尺寸超过5千万个像素以上的图像且河流提取的精度较高。权利要求1、基于种子点的遥感图像快速河流提取方法，包括如下步骤(1)人工选定初始种子点，给定水域判断条件；(2)以初始种子点为中心，计算沿此点水域的水平方向和垂直方向长度，若河横向长小于河纵向长，执行步骤(3)；否则执行步骤(4)；(3)对初始种子点按横扫上移方式和横扫下移方式分别进行扫描，并按照河流的走向不断的更新种子点及其扫描方式，直至河流区扫描完毕，该上下扫描到的区域即为提取的河流区域；(4)对初始种子点按纵扫左移方式和纵扫右移方式分别进行扫描，并按照河流的走向不断的更新种子点及其扫描方式，直至河流区扫描完毕，该左右扫描到的区域即为提取的河流区域。2、根据权利要求1所述的遥感图像快速河流提取方法，其中歩骤(1)所述的给定水域判断条件包括色度分量选取步骤将选定像素点的色彩分量由及G5色彩空间转换为CIE1976I'm'v'色彩空问或者C1E其它均匀色彩空间表示，在转换后的均匀色彩空间丄'"'v'中取色度分量m'和v',或者在丄'fl6色彩空间中取a和&色度分量、在C/'F'FT'色彩空间中取f/和K'色度分量；随机选取区域步骤以初始种子点为中心，在与初始种子点的棋盘距离为[150，200]之间的所有像素点中，任意选取十个大小为5*5像素的区域，并计算该十个区域内像素v'分量，或者计算Z'fl6色彩空间中的6分量，或者计算C/V^色彩空间中的C/'分量的均值；删除河流区域歩骤将与初始种子点5*5邻域内像素的/分量均值之差小于50，或者丄'^>色彩空间中的6分量均值之差小于20,或者t/F'『'色彩空间中的C/分量均值之差小于40的区域删除；剩余区域处理歩骤如果删除后的剩余区域个数小于等于4个，则重复上述的随机选取区域步骤和删除河流区域步骤，直至剩余区域个数大于4个为止；阈值计算步骤根据剩余区域像素与种子点邻域像素的"'和v'值，分别计算最大类间方差阈值，得到两个色度分量的阈值和和根据ZW色彩空间中的色度分量"'和v'和上述得到的阈值给出水域条件为m'>trf/l并且v'<讨A。3、根据权利要求1所述的遥感图像快速河流提取方法，其中歩骤(3)所述的横扫上移，按如下步骤进行(3a)从当前种子点开始沿水平方向向左进行扫描，直至扫描到不满足水域条件的像素点，称此像素点为左边点；(3b)从当前种子点开始沿水平方向向右进行扫描，直至扫描到不满足水域条件的像素点，称此像素点为右边点；(3c)将当前左边点和右边点的中点向上移动一行作为新的种子点；(3d)重复步骤(3a)到(3c)。4、根据权利要求1所述的遥感图像快速河流提取方法，其中步骤(3)所述的横扫下移，按如下步骤进行(4a)从当前种子点开始沿水平方向向左进行扫描，直至扫描到不满足水域条件的像素点，称此像素点为左边点；(4b)从当前种子点开始沿水平方向向右进行扫描，直至扫描到不满足水域条件的像素点，称此像素点为右边点；(4c)将当前左边点和右边点的中点向下移动一行作为新的种子点；(4d)重复歩骤(4a)到(4c)。5、根据权利要求1所述的遥感图像快速河流提取方法，其中步骤(4)所述的纵扫左移，按如下步骤进行(5a)从当前种子点开始沿垂直方向向上进行扫描，直至扫描到不满足水域条件的像素点，称此像素点为上边点；(5b)从当前种子点开始沿垂直方向向下进行扫描，直-节扫描到不满足水域条件的像素点，称此像素点为下边点；(5c)将当前上边点和下边点的中点向左移动一列作为新的种子点；(5d)重复步骤(5a)到(5c)。6、根据权利要求1所述的遥感图像快速河流提取方法，其中步骤(4)所述的纵扫右移，按如下步骤进行(6a)从当前种子点开始沿垂直方向向上进行扫描，直至扫描到不满足水域条件的像素点，称此像素点为上边点；(6b)从当前种子点开始沿垂立方向向下进行扫描，直至扫描到不满足水域条件的像素点，称此像素点为下边点；(6c)将当前上边点和下边点的中点向右移动一列作为新的种子点；(6d)重复步骤(6a)到(6c)。7、根据权利要求1所述的遥感图像快速河流提取方法，其中步骤(3)或(4)所述的按照河流的走向不断的更新种子点及其扫描方式，按照如下步骤执行(7a)初始化未处理的种子点个数为0，设置当前扫描停止条件和加窗搜索条件；(7b)进行当前扫描直至停止，标记按当前扫描方式扫过的水域；(7c)判断是否满足加窗搜索条件，若是则加窗搜索确定后续种子点及其扫描方式，否则执行步骤(7d);(7d)若未处理种子点的个数不为0，则根据已确定的后续种子点及其扫描方式更新种子点和扫描方式，并对未处理种子点的个数减1,执行(7b);否则结束。8、根据权利要求7所述的遥感图像快速河流提取方法，其中步骤(7c)所述的加窗搜索确定后续种子点及其扫描方式，按如下步骤确定(8a)以当前种子点为中心设置一个方窗，在此方窗内以水域判断条件进行区域分割，标记未扫过的水域像素；(8b)沿方窗的四条边顺时针搜索区域分割标记的河流区域的边缘点，记录边缘点的个数和坐标；(8c)山边界点的个数/n计算搜索到的种子点个数w;(8d)若种子点个数"不为0，则计算种子点坐标，由种子点确定扫描方式，然后根据扫描方式和坐标修正法修正种子点的坐标，并对未处理种子点的个数加w否则结束。9、根据权利要求8所述的遥感图像快速河流提取方法，其中歩骤(8d)所述的由种子点确定扫描方式，按如下步骤确定-(9a)计算种子点处的水域的水平方向和垂直方向K度，若水平方向长度小于垂直方向长度，执行(9b),否则执行(9c);(9b)判断种子点是否处于方窗中心点的上方，若是则扫描方式为横扫上移；否则为横扫下移；(9c)判断种子点是否处于方窗中心点的左方，若是则扫描方式为纵扫左移；否则为纵扫右移。10、稂据权利要求8所述的遥感图像快速河流提取方法，其中步骤(8d)所述的根据扫描方式和坐标修TH法修正种子点的坐标按如下方法执行(10a)横扫上移的坐标修正若边缘点对的横坐标相等，则不需要进行修正；若不相等，则将其中楨坐标较小者作为修正后的种子点的横坐标；如果种子点位于方框的左边框或右边框，则种子点保持横坐标不变，对纵坐标加2或减2作为修正后的种子点的纵坐标；(10b)横扫下移的坐标修正若边缘点对的横坐标相等，则不需要进行修正；若不相等，则将其中横坐标较大者作为修正后的种子点的横坐标如果种子点位于方框的左边框或右边框，则种子点保持横坐标不变，对纵坐标加2或减2作为修正后的种子点的纵坐标；(10c)纵扫左移的坐标修正若边缘点对的纵坐标相等，则不需要进行修正；若不相等，则将其中纵坐标较大者作为修正后的种子点的纵坐标如果种子点位于方框的下边框或上边框，则种子点保持纵坐标不变，对横坐标加2或减2作为修正后的种子点的纵坐标(10d)纵扫右移的坐标修正若边缘点对的纵坐标相等，则不需要进行修正若不相等，则将其中纵坐标较小者作为修正后的种子点的纵坐标；如果种子点位于方框的下边框或上边框，则种子点保持纵坐标不变，对横坐标加2或减2作为修正后的种子点的纵坐标。全文摘要本发明公开了一种基于种子点扫描的快速河流提取方法，它涉及多光谱遥感图像处理
技术领域：
，主要解决现有方法对大尺寸遥感图像提取河流速度慢的问题。其实现步骤为首先，人工选定初始种子点并根据人工选取的初始种子点所处位置的不同自动将河流分为两部分；然后从初始种子点开始分别对两部分进行扫描，并按照河流的走向不断的更新种子点及其扫描方式并进行扫描，直至河流扫描完毕。在扫描过程中如果河流出现分支或者流向发生改变或者存在桥梁截断，则通过加窗搜索确定后续种子点和扫描方式。本发明能够快速提取尺寸超过5千万个像素以上的图像中的河流，且具有精度高的优点，可用于多光谱遥感图像的快速河流区域的提取、桥梁检测和水上目标检测。文档编号G06K9/46GK101576957SQ200910022989公开日2009年11月11日申请日期2009年6月19日优先权日2009年6月19日发明者彪侯,公茂果,芳刘,焦李成,爽王,王桂婷,桦钟,马文萍,姗黄申请人:西安电子科技大学