一种遥感图像水体提取方法技术

本发明专利技术涉及一种遥感图像水体提取方法，集多种算法于一体，包括图像搜索算法、模糊聚类算法、凸包点逆时针排序算法、符号距离函数初始化算法，构建了全新的控制策略，能够针对遥感图像中的水体，实现更加便捷、准确提取，并且根据CIE LAB、HSL颜色模型和高斯归一化水体指数GNDWI，针对遥感图像构建特征空间，有效解决了水平集算法在多个目标的应用中收敛速度较慢，甚至无法收敛的问题；不仅如此，还引入并行处理方法，同时针对多个多边形目标水体分别进行水平集函数迭代收敛操作，大大提高了整个设计技术方案的工作效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及，属于遥感图像处理

技术介绍
随着计算机科学和空间科学的进步以及传感器技术、通信技术的飞速发展，遥感 技术也得到了迅速发展，遥感影像的分辨率有了很大提高：空间分辨率已从最初的80米提 高到现在的1米，甚至军用遥感数据分辨率已经突破米级；在光谱分辨率方面也已经达到 纳米级的水平，对于高光谱和超光谱数据，现阶段也已经能够细分到上千个波段；在时间分 辨率方面，卫星重访周期已由原来的几十天缩短到现在的几天。 遥感技术的发展也给地表水体信息的提取带来了新的机遇。传统的中低分辨率卫 星遥感图像在进行水体提取时，在很大程度上存在漏提取或者误提取的现象，这是由于中 低分辨率卫星图像本身的光谱局限性造成的。随着卫星图像的分辨率的大幅度提高，对于 高分辨率卫星遥感图像的水体信息提取的研究渐渐成为一个热门的领域，其应用也日益广 泛。 在高分辨率遥感影像中，由于不同地表覆盖类型间的特征差异表现得更加细微， 并且同谱异物、同物异谱的现象更加普遍，这就使得提取出的水体信息中常常混入阴影等 干扰信息，因此在中低分辨率遥感影像水体信息提取中具有非常好的适用性的传统水体信 息提取算法变得不再适用。需要探索新的高精度水体信息提取方法。 早期的遥感水体信息提取主要靠目视解译，目前基于计算机技术的各种水体 识别方法相继得到了应用，具体方法概括起来大概分为以下几类：单波段阈值法、多波 段谱间关系法、指数模型法、多光谱混合分析法、遥感影像分类法、混合像元分解法等基 于单个像素点的水体信息提取方法，此类方法破坏了水体信息的完整性，且对干扰像素 点的抑制能力较差，无法有克服分高分辨率遥感图像中普遍存在的同谱异物和同物异 谱现象。基于区域的水体信息提取方法根据同一物体区域内象素的相似性质来聚集象 素点，因此从根本上避免了单个像素点对分割结果的干扰问题。近年来，已有研究者 采用基于区域的方法对遥感图像进行分析，如Gigandet等人Image Processing, 2005. ICIP 2005. IEEE International Conference on. IEEE，2005, 3:111-832-5.]提出的一种结合无监督分割和有监督分类方法的高分辨率 遥感图像分类法。该方法先借助多光谱数据、局部空间信息及高斯隐马尔科夫模型完成 图像的分割，然后分别利用已分割区域的亮度、纹理及形状特征对Mahalanobis距离分类 器和SVM进行训练，并利用训练好的分类器实现遥感图像的分类。John F. Canny . Pattern Analysis and Machine Intelligence，IEEE Transactions on，1986 (6) : 679-698.]于 1986年提出了一个多级边缘 检测算法，创立了边缘检测计算理论。该方法使用了变分法，这是一种寻找最优检测的方 法，这种方法构造的Canny算子非常近似于高斯函数的一阶导数。 图像分割是基于区域的图像检索中的关键部分。遥感图像的分割方法主要有基于 分水岭的分割、基于数学形态学的分割、基于边缘的分割、基于统计学的分割等，其中使用 较多的是基于统计学的分割方法。基于统计学的分割可以分为有监督分割和无监督分割两 大类，有监督方法有支持向量机、水平集等，无监督方法有均值漂移方法、模糊C均值聚类 等。 水平集算法是一种基于曲线演化的区域图像分割方法。水平集算法是1988年由 Osher和Sethian提出的，用于解决遵循热力学方程下火苗的外形变化过程，其思想是将平 面闭合曲线隐含的表达为三维连续函数曲面-个具有相同函数值的同值曲线，通常 = #称为零水平集，^称之为水平集函数。这样曲线的运动就转化为高维 函数曲面的运动，而每一时刻曲线的位置由高维函数的零水平集表征。 给定平面上的一条封闭曲线，以曲线为边界，把整个平面划分为曲线的外部区域 (outside)和内部区域（inside)。在平面上定义符号距离函数（SDF)，炉(x.y.t) = ±d，其 中d是点（X，y)到曲线的欧氏距离，符号取决于该点是在曲线的内部还是外部，一般定义 曲线内部点的符号距离函数值为负，即识(x，y,t)<〇,曲线外部点的符号距离函数值为正，即 曲线上的点的符号距离函数值为零，即史(x，y，t) = 0, t表示时间。 设初始轮廓曲线为圆周曲线x2+y2= r 2(半径的大小可以根据图像大小来选取）。 由前面的描述，符号距离函数外MU)的初始值可以由下式来确定，轮廓曲线可以选取任意 的封闭曲线。 实际计算时，需要注意圆心的位置。 水平集方法处理平面曲线演化的问题不是试图去跟踪演化后的曲线位置，而是在 二维坐标系中不断更新水平集函数，从而达到演化隐含在水平集函数中闭合曲线的目的。 这种闭合曲线的表达方式的最大特点是：即使隐含在水平集函数中的闭合曲线发生了拓扑 结构的变化，如合并或分裂，水平集函数仍保持为一个有效的函数，从而不影响闭合曲线的 拓扑结构。 应用水平集的目的是要使水平集函数W(XU)在曲线演化过程中，其零水平集所 对应的平面闭合曲线#C(IU) = CM茜足曲线演化的偏微分方程，即 对式= 0求全微分得 CN 105139015 A 兄明书 3/8 页 由水平集函数的定义可知#沿着曲线C的方向的变化量为零，BP 从上式可以看出，V供垂直于闭合曲线C的切线Cs，即▽铲与C的法线同向。方便 起见，在整个图像平面Ω上，假设函数辦(x,y，t)位于曲线C内部的部分为负，外部部分为正， 则水平集的单位外法向量就是 利用上述公式将上式化简可得 其中速度函数F与界面位置、几何特性以及运动时间和外部物理特征相关。 近年来，水平集算法在图像分割中取得了较好的应用效果，徐东等.强激光与粒子 束，2013, 24(12) :2817-2821.]针对水平集方法计算复杂度高，无法满足实时系统要求的 缺陷，提出一种改进的快速水平集算法。该算法对快速水平集算法进行简化，采用单链表 表示轮廓曲线。利用C-V模型的二值拟合项来设计曲线演化的速度函数，保留了 C-V模型 的全局优化特性。还给出了一个基于单链表中轮廓点个数变化的水平集演化终止准则。 该算法不仅明显提高了分割速度，且对噪声图像也能实现高效的分割。孙超等.计算机应用与软 件，2013, 30(4) :271-274.]针对距离归一当前第1页1 2 3 4 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种遥感图像水体提取方法，用于获取遥感图像中的各个目标水体区域图像，其特征在于，包括如下步骤：步骤001.针对待处理遥感图像，构建对应于该待处理遥感图像的特征空间，同时，在遥感图像中选取预设尺寸大小的水体矩形窗口，并且水体矩形窗口中仅包含水体区域，进入步骤002；步骤002.针对待处理遥感图像，按水体矩形窗口的尺寸进行划分，获得待处理遥感图像上的与水体矩形窗口尺寸相同的各个待处理矩形窗口，并进入步骤003；步骤003.根据待处理遥感图像所对应特征空间中的各个颜色特征，分别获得待处理遥感图像上各个待处理矩形窗口与水体矩形窗口的相似度，进入步骤004；步骤004.获得待处理遥感图像上，与水体矩形窗口的相似度大于预设相似度阈值的各个待处理矩形窗口，作为各个初始矩形窗口，并进入步骤005；步骤005.判断待处理遥感图像上初始矩形窗口的数量是否大于1，是则进入步骤006；否则将该初始矩形窗口作为一个窗口聚类，进入步骤007；步骤006.针对待处理遥感图像上的各个初始矩形窗口进行模糊聚类，获得待处理遥感图像上的各个窗口聚类，并进入步骤007；步骤007.分别针对各个窗口聚类，获得窗口聚类中各个初始矩形窗口的顶点，并分别将该窗口聚类中出现次数为1次的顶点作为该窗口聚类的轮廓顶点，从而分别获得各个窗口聚类的轮廓顶点，进入步骤008；步骤008.分别针对各个窗口聚类，选取窗口聚类各个轮廓顶点中横坐标、纵坐标均最小的轮廓顶点作为该窗口聚类的参考顶点，从而分别获得各个窗口聚类的参考顶点，进入步骤009；步骤009.分别针对各个窗口聚类，计算获得窗口聚类中所有轮廓顶点分别与该窗口聚类的参考顶点之间的极角，并将该窗口聚类的各个轮廓顶点按其极角从小到大的顺序进行排序，从而分别获得各个窗口聚类中各个轮廓顶点的排序，进入步骤010；步骤010.分别针对各个窗口聚类，将窗口聚类中各个轮廓顶点按其排序依次进行连接，并将分别位于排序中首部和尾部的两个轮廓顶点进行彼此相连，构成该窗口聚类的多边形目标水体，从而分别获得各个窗口聚类的多边形目标水体，并进入步骤011；步骤011.分别针对各个多边形目标水体，分别获得多边形目标水体中各个像素点分别到该多边形目标水体各条边的距离，并分别选取该多边形目标水体中各像素点所对应的最短距离作为对应像素点的符号距离函数值，从而分别获得各个多边形目标水体中各像素点的符号距离函数值，进入步骤012；步骤012.分别针对各个多边形目标水体，绘制符号距离函数值为0的等高线，从而分别获得各个多边形目标水体的等高线，进入步骤013；步骤013.分别针对各个多边形目标水体，根据多边形目标水体的等高线，针对多边形目标水体中的像素点进行水平集函数迭代，直至水平集函数收敛，获得该多边形目标水体中符号距离函数值小于等于0的各像素点，则该各个像素点所构成的区域即为该多边形目标水体所对应的目标水体，从而分别获得各个多边形目标水体所对应的目标水体，即获得待处理遥感图像中各个目标水体。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李士进，郭以军，成建国，蔡阳，王声特，高祥涛，冯钧，朱海晨，蒋亚平，聂建豪，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32