基于几何活动轮廓模型的sar图像海岸线提取方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于几何活动轮廓模型的SAR图像海岸线提取方法，包括步骤：(1)用Matlab软件读取包含待提取海岸线目标的SAR图像，并用Lee滤波器对所述的待提取海岸线目标的SAR图像进行滤波以及调整SAR图像的亮度；(2)对所述的SAR图像进行卷积处理、生成网格采样点，然后在所述的网格采样点中画多个小的圆盘作为海岸线的初始轮廓；(3)把所述的海岸线初始轮廓作为几何活动轮廓模型的输入，经过几何活动轮廓模型的处理，利用结合图像的区域信息作为几何活动轮廓模型的边界停止条件，将海岸线进行矢量化处理，最终得到连续海岸线。本发明利用图像的全局信息，具有良好的扩展性，可有效抑制噪声对海岸线检测的影响，从而有效进行海岸线的精确提取。
【专利说明】
基于几何活动轮廓模型的SAR图像海岸线提取方法
技术领域
[0001] 本发明设及图像处理技术领域，具体设及一种基于几何活动轮廓模型的SAR图像 海岸线提取方法。
【背景技术】
[0002] 海岸线检测在旅游、海岸带环境保护、海岸带管理W及海洋工程中发挥着重要的 作用，所W准确而快速地确定海岸线的位置、走向和轮廓等有很大的意义。传统的海岸线检 测在资料获取、信息处理等方面存在着较大局限性，主要表现在海岸环境的可进入性与通 达性较差;近海和海岸环境复杂多变，难W进行多变量同步控制观测；海岸环境变化周期 长、信息量大，难W取得理想的可控制数据，在实时处理上也有很大困难。
[0003] 卫星海洋遥感是20世纪60年代新兴的一口综合学科，其内容设及物理学、海洋学、 信息科学等学科，并且与空间技术、光电子技术、微波技术、计算机技术、通讯技术等密切相 关。卫星海洋遥感技术具有宏观性强、记录信息完整、工作周期短、积累信息快等特点，从而 使人类在瞬间可W看到几百公里的海岸带状况及其相关的地面信息。卫星海洋遥感是用卫 星作为平台安装不同种类遥感器探测海洋要素和监测海洋现象的技术，卫星上安装遥感器 的种类有主要光学遥感器、红外遥感器、微波遥感器等。光学遥感器由于受光照的影响，不 能全天时、全天候的对地物进行探测，红外遥感器易受大气条件的影响，而微波遥感器却可 W克服运些缺点。
[0004] 合成孔径雷达(Synthetic Ape;rture Radar,简称SAR)是一种主动式微波遥感器， 它利用脉冲压缩技术提高距离分辨率，利用综合孔径原理提高方位分辨率，从而获得大面 积的高分辨率SAR图像。和光学、红外等遥感器相比，SAR成像不受光照、天气条件等条件的 影响，能够对地物目标进行全天时、全天候、穿透云雾和制备的能力、高分辨率W及大面积 的探测。
[0005] 海岸线特征提取是海岸带资源管理的基础。只有准确地提取出海岸线，海岸带的 调查和管理才有意义。目前从SAR影像上提取海岸线的方式主要有两种：目视解译和自动解 译。目视解译，一般采用手工跟踪数字化的方式，它主要根据SAR影像上海岸线特征的颜色、 纹理、形状、走向等各种解译标志W及周围潮滩与水体的对比来勾绘出海洋与陆地的分界 线。运种方法不但费时、费力、劳动强度较大而且要求图像判读者具有丰富的地学知识和目 视判读经验，所WSAR图像解译的质量受判读者的经验W及对解译区域的熟悉程度影响较 大，具有很大的主观性，质量很难保证。而自动解译是利用各种图像分割算法将海岸线作为 边缘检测出来。
[0006] 受海岸线水陆边界特性的影响，提取海岸线特征实际上是一个图像分割的过程。 利用自动解译方式从SAR影像上提取海岸线，其常用的图像分割方法被认为是仅利用图像 本身信息、严格自底向上的分层计算过程，越来越难W满足遥感、医学等实际应用领域图像 分割的要求，运是因为：（1)局部性。只能获取图像的局部信息，难W利用图像的全局信息； (2)边界不连续。图像的目标区域均具有闭合边界，而传统图像分割方法无法提供连续的闭 合曲线，即存在所谓的海岸线的弱边界问题；（3)能有效抑制噪声对海岸线检测的影响。因 此，无法从SAR图像中有效、准确地提取海岸线的边缘信息。
【发明内容】
[0007] 本发明的目的在于解决现有技术中存在的不足，提供一种基于几何活动轮廓模型 的SAR图像海岸线提取方法，可W利用图像的全局信息，具有良好的扩展性，可有效抑制噪 声对海岸线检测的影响，从而有效、准确地进行海岸线的精确提取。
[0008] 为了解决现有技术的上述技术问题，本发明采用W下技术方案。
[0009] 本发明的一种基于几何活动轮廓模型的SAR图像海岸线提取方法，其特征在于，包 括W下步骤：
[0010] (1)用Matlab软件读取包含待提取海岸线目标的SAR图像，并用Lee滤波器对所述 的待提取海岸线目标的SAR图像进行滤波W及调整SAR图像的亮度；
[0011] (2)对所述的SAR图像进行卷积处理、生成网格采样点，然后在所述的网格采样点 中画多个小的圆盘作为海岸线的初始轮廓；
[0012] (3)把所述的海岸线初始轮廓作为几何活动轮廓模型的输入，经过几何活动轮廓 模型的处理，最终得到连续的海岸线:利用结合图像的区域信息作为几何活动轮廓模型的 边界停止条件，并利用高斯滤波器快速初始化二值化的水平集函数，将得到的海岸线进行 矢量化处理;所述的利用结合图像的区域信息作为几何活动轮廓模型的边界停止条件是 指:将传统几何活动轮廓模型中的符号压力函数SPF中的用LBF模型中的一个加权函 数组合片BP取代，从而得到新的符号压力函数SPF^p,用SPF^p取代传统几何活动轮廓模型中 的边界停止函数g( I VI I )。其中，VI指的是图像梯度;Cl和C2分别为图像在轮廓划分区域内 外的灰度平均值，片BP是逼近曲线内外部区域图像局部强度的光滑函数fi和f2的组合函数。
[0013] 在所述步骤（1)中，所述的Lee滤波是基于乘性噪声模型的一种空间域滤波算法， 是利用所述的SAR图像的局部统计特性控制滤波器的输出，使Lee滤波器自适应于所述的 SAR图像的变化并对其实现斑点滤波。
[0014] 所述步骤(2)的具体过程为：
[0015] (21)采用一个数值矩阵和经过所述步骤(1)的处理，然后对所述的SAR图像进行卷 积处理；
[0016] (22)在经过卷积处理后的SAR图像中用网格采样点函数生成网格采样点；
[0017] (23)在所述的网格采样点中画多个小的圆盘，并用图像膨胀的方法对所述的SAR 图像进行膨胀处理，得到所述海岸线的初始轮廓的内部和外部的全局区域信息。
[0018] 所述步骤(3)的具体过程为：
[0019] (31)结合所述步骤(2)中得到的所述海岸线初始轮廓的内部和外部的全局区域信 息定义能量泛函并计算能量函数；
[0020] (32)然后用变分法的方法极小化在所述步骤(31)中得到的能量函数；
[0021] (33)求解所述的水平集函数的曲线演化的偏微分方程并用它描述初始曲线沿能 量下降最快的方向演化的过程，得到最终的演化曲线即目标海岸线。
[0022] 所述的多个小的圆盘的半径为9个像素。
[0023] 本发明与现有技术相比，具有W下优点和有益效果：
[0024] (1)用Lee滤波器对目标图像进行滤波有效地抑制SA姻像中的斑点噪声，调整SAR 图像的亮度使得检测到的海岸线更精确。
[0025] (2)利用在SAR图像中画许多小的圆盘作为海岸线的初始轮廓减少了几何活动轮 廓模型的递代次数，节约了海岸线检测的时间同时也对噪声有一定的抑制作用。
[0026] (3)用基于区域模型的几何活动轮廓模型处理初始轮廓，可W解决海岸线的弱边 界问题W及可W获得连续的海岸线。
【附图说明】
[0027] 图1为本发明的一种实施例的流程图。
[0028] 图2为本发明的一种实施例的几何活动轮廓模型的水平集演化过程图。
[0029] 图3为哈萨克斯坦2007年发射的RADARSAT-2卫星于2013年得到的中国海南岛及附 近区域的结果图。
[0030] 图4为本发明的一种实施例的经过Lee滤波处理后的SAR图像。
[0031] 图5为本发明的一种实施例的SAR图像经过图像亮度处理后的结果图。
[0032] 图6为本发明的一种实施例的经过SAR图像填充处理的结果图。
[0033] 图7是本发明的一种实施例的SAR图像经过卷积处理后、生成网格采样点并在采样 点处画出圆盘的结果图。
[0034] 图8为经过本发明的一种实施例中的几何活动轮廓模型得到海岸线检测结果。
[0035] 图9为经过本发明的一种实施例中的几何活动轮廓模型得到海岸线分割结果。
【具体实施方式】
[0036] 下面结合附图对本发明做进一步详细说明。
[0037] 图1所示图1为本发明的一种实施例的流程图。该实施例方法，包括W下步骤：
[0038] (1)用Matlab软件读取包含待提取海岸线目标的SAR图像，并用Lee滤波器对所述 的待提取海岸线目标的SAR图像进行滤波W及调整SAR图像的亮度。
[0039] 所述的Lee滤波是基于乘性噪声模型的一种空间域滤波算法，是利用所述的SAR图 像的局部统计特性控制滤波器的输出，使Lee滤波器自适应于所述的SAR图像的变化并对其 实现斑点滤波。
[0040] (2)对所述的SAR图像进行卷积处理、生成网格采样点，然后在所述的网格采样点 中画多个小的圆盘作为海岸线的初始轮廓;运样可W减少水平集演化递代的次数，节省了 时间，并且在一定程度上减少了模糊边界带来边界泄露的可能。
[0041] (3)把所述的海岸线初始轮廓作为几何活动轮廓模型的输入，经过几何活动轮廓 模型的处理，最终得到连续的海岸线:利用结合图像的区域信息作为几何活动轮廓模型的 边界停止条件，并利用高斯滤波器快速初始化二值化的水平集函数，将得到的海岸线进行 矢量化处理;所述的利用结合图像的区域信息作为几何活动轮廓模型的边界停止条件是 指:将传统几何活动轮廓模型中的符号压力函数SPF中的^用LBF模型中的一个加权函 数组合片BP取代，从而得到新的符号压力函数SPF^p,用SPF^p取代传统几何活动轮廓模型中 的边界停止函数g( I VII)。其中，VI指的是图像梯度;Cl和C2分别为图像在轮廓划分区域内 外的灰度平均值，片BP是逼近曲线内外部区域图像局部强度的光滑函数fl和f2的组合函数。
[0042] 上述步骤(2)的具体过程为：
[0043] (21)采用一个数值矩阵和经过所述步骤(1)的处理，然后对所述的SAR图像进行卷 积处理;从而实现对所述的SAR图像进行归一化处理，达到处理图像边界像素的效果；
[0044] (22)在经过卷积处理后的SAR图像中用网格采样点函数生成网格采样点；
[0045] (23)在所述的网格采样点中画多个小的圆盘，并用图像膨胀的方法对所述的SAR 图像进行膨胀处理，得到所述海岸线的初始轮廓的内部和外部的全局区域信息。此做法可 取得强化图像边缘的效果。
[0046] 上述步骤(2)用时短且程序简单，可有效地结合图像的全局信息得到图像的初始 轮廓。
[0047] 上述步骤(3)的具体过程为：
[0048] (31)结合所述步骤(2)中得到的所述海岸线初始轮廓的内部和外部的全局区域信 息定义能量泛函并计算能量函数；
[0049] (32)然后用变分法的方法极小化在所述步骤(31)中得到的能量函数；
[0050] (33)求解所述的水平集函数的曲线演化的偏微分方程并用它描述初始曲线沿能 量下降最快的方向演化的过程，得到最终的演化曲线即目标海岸线。
[0051] 上述步骤(3)用几何活动轮廓模型得到的海岸线精确度较高，不需要手动修改海 岸线，过程简单且用时短。
[0052] 所述的多个小的圆盘的半径优选值为9个像素。
[0053] 图2所示为本发明的一种实施例的几何活动轮廓模型的水平集演化过程图。本实 施例中几何活动轮廓模型的水平集演化过程，包括W下步骤：
[0054] 步骤1:初始化水平集函数d)为二值函数
[0化5]
[0056] K>〇是常数，Q 0是图像域的Q的子集，a Q 0是区域Q 0的边界；
[0057] 步骤2:利用LBF模型中fi、f2、加权函数组合fLB?及SPFLBF(I(x))计算出最简的水 平集演化方程
[005引步骤3:当d) > 0时，令d) = 1;否则令d) = -1;
[0化9] 步骤4:用SBGFRLS水平集方法：
[0060] 步骤5:检验d)是否收敛，如果不收敛，则返回步骤2。
[0061] 本实施例中的几何活动轮廓模型结合了全局的区域光滑信息作为曲线演化的收 敛条件，对海岸线的提取有一定的简化作用。此外，在水平集演化的过程中用SBGF化S水平 集方法可W获得较快的收敛速度。本发明选用简单的网格采样点获得海岸线边界的初定位 作为曲线演化的初始轮廓，不仅减少了算法的递代时间，而且在一定程度上减少了模糊边 界带来边界泄露的可能，从而可W获得比较准确的检测结果。
[0062] 图3所示为哈萨克斯坦2007年发射的RADARSAT-2卫星于2013年得到的中国海南岛 及附近区域的结果图。
[0063] 图4所示为本发明的一种实施例的经过Lee滤波处理后的SAR图像。可W看出图像 的亮度区分不是很明显。
[0064] 图5所示为本发明的一种实施例的SAR图像经过图像亮度处理后的结果图。可W看 出图像的背景和目标区域的亮度很不同。
[0065] 图6所示为本发明的一种实施例的经过SAR图像填充处理的结果图。
[0066] 图7是本发明的一种实施例的SAR图像经过卷积处理后、生成网格采样点并在采样 点处画出圆盘的结果图。本发明实施例W生成网格采样点的方法分割图像，该实施例中是 根据SAR图像卷积后的结果图的行列信息来生成网格的。先把卷积后的图像的第一行、第一 列、最后一行、最后一列全部赋值为0,然后取出各列中最大的元素并用四舍五入的方法取 整数。最后用生成网格采样点函数根据图像行列的最大元素的信息取出采样点，接着在采 样点处画出圆盘。
[0067] 图8所示为经过本发明的一种实施例中的几何活动轮廓模型得到海岸线检测结 果。
[0068] 图9所示为经过本发明的一种实施例中的几何活动轮廓模型得到海岸线分割结 果。
[0069] 通过上述实施例可W看出，本发明利用在SAR图像整个区域内分成许多相同大小 的区域作为海岸线的初始轮廓，再用几何活动轮廓模型进行海岸线的精确提取。本发明先 把图像经过卷积处理后、生成网格采样点并在采样点处画出圆盘的结果图作为海岸线的初 始轮廓，运样减少了几何活动轮廓模型的递带次数，节约了时间；接着把得到的初始轮廓用 几何活动轮廓模型处理，可得到准确、连续的海岸线。
【主权项】
1. 一种基于几何活动轮廓模型的SAR图像海岸线提取方法，其特征在于，包括以下步 骤： (1) 用Matlab软件读取包含待提取海岸线目标的SAR图像，并用Lee滤波器对所述的待 提取海岸线目标的SAR图像进行滤波以及调整SAR图像的亮度； (2) 对所述的SAR图像进行卷积处理、生成网格采样点，然后在所述的网格采样点中画 多个小的圆盘作为海岸线的初始轮廓； (3) 把所述的海岸线初始轮廓作为几何活动轮廓模型的输入，经过几何活动轮廓模型 的处理，最终得到连续的海岸线:利用结合图像的区域信息作为几何活动轮廓模型的边界 停止条件，并利用高斯滤波器快速初始化二值化的水平集函数，将得到的海岸线进行矢量 化处理;所述的利用结合图像的区域信息作为几何活动轮廓模型的边界停止条件是指:将 传统几何活动轮廓模型中的符号压力函数SPF中的用LBF模型中的一个加权函数组 合flBF取代，从而得到新的符号压力函数SPFibf，用SPFibf取代传统几何活动轮廓模型中的边 界停止函数g( I VII )。其中，VI指的是图像梯度;CdPc2分别为图像在轮廓划分区域内外的 灰度平均值，flBF是逼近曲线内外部区域图像局部强度的光滑函数f JPf2的组合函数。2. 根据权利要求1所述的一种基于几何活动轮廓模型的SAR图像海岸线提取方法，其特 征在于:在所述步骤(1)中，所述的Lee滤波是基于乘性噪声模型的一种空间域滤波算法，是 利用所述的SAR图像的局部统计特性控制滤波器的输出，使Lee滤波器自适应于所述的SAR 图像的变化并对其实现斑点滤波。3. 根据权利要求1所述的一种基于几何活动轮廓模型的SAR图像海岸线提取方法，其特 征在于:所述步骤(2)的具体过程为： (21) 采用一个数值矩阵和经过所述步骤（1)的处理，然后对所述的SAR图像进行卷积处 理； (22) 在经过卷积处理后的SAR图像中用网格采样点函数生成网格采样点； (23) 在所述的网格采样点中画多个小的圆盘，并用图像膨胀的方法对所述的SAR图像 进行膨胀处理，得到所述海岸线的初始轮廓的内部和外部的全局区域信息。4. 根据权利要求1或2或3所述的一种基于几何活动轮廓模型的SAR图像海岸线提取方 法，其特征在于:所述步骤(3)的具体过程为： (31) 结合所述步骤(2)中得到的所述海岸线初始轮廓的内部和外部的全局区域信息定 义能量泛函并计算能量函数； (32) 然后用变分法的方法极小化在所述步骤(31)中得到的能量函数； (33) 求解所述的水平集函数的曲线演化的偏微分方程并用它描述初始曲线沿能量下 降最快的方向演化的过程，得到最终的演化曲线即目标海岸线。5. 根据权利要求1所述的一种基于几何活动轮廓模型的SAR图像海岸线提取方法，其特 征在于:所述的多个小的圆盘的半径为9个像素。
【文档编号】G06T7/00GK106023179SQ201610321657
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2016年5月13日
【发明人】康艳秋, 魏雪云
【申请人】江苏科技大学