一种人机交互的水体半自动提取方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种人机交互的水体半自动提取方法及系统，所述水体半自动提取方法包括：S1、获取待提取水体的原始遥感影像，对所述原始遥感影像进行影像增强处理，得到增强影像；S2、对所述增强影像进行人工标记种子线或非种子线，基于所述种子线或非种子线自动定义运算区域，将所述运算区域内的增强影像定义为影像I，基于所述影像I的位置与大小，初始化形成单通道掩膜影像M，在所述掩膜影像M内采用分水岭算法进行运算，得到水域矢量边界；S3、对水域矢量边界进行矢量抽稀，得到水体轮廓。本发明专利技术的方法及系统充分利用人机协同的优势实现人机交互模式下高精度、高效率的水体轮廓实时半自动提取，简化了操作过程，降低了人工成本。降低了人工成本。降低了人工成本。

【技术实现步骤摘要】
一种人机交互的水体半自动提取方法及系统


[0001]本专利技术涉及遥感影像信息提取领域，特别涉及一种人机交互的水体半自动提取方法及系统。

技术介绍

[0002]水体提取作为水资源动态监测的重要部分，随着遥感技术的发展，从遥感影像中进行水体信息的提取逐渐变为水体信息提取的主要途径。目前，主要采用的提取方法包括人工解译提取法、半自动提取法和全自动提取法。其中，人工解译提取法几乎完全依赖于人工目视进行解译，不仅投入时间多、工作效率低，解译人员的主观影响也对提取结果有一定的影响，导致不同人员的提取结果具有一定的错判误差；全自动提取法提取速度快，但提取边界不准确，尤其在水体背景较为复杂的情况下，全自动提取法精度不高，更易造成遗漏和边界不准确的情况。半自动提取法可以在人机交互的基础上，通过人工进行辅助，很好的识别水体，防止出现边界不准确或错漏的问题，同时也具有较高的效率。目前，遥感影像的水体半自动提取方法主要采用指数模型法，通过计算遥感影像上水体的指数，选取一定的阈值，提取水体范围，但阈值在不同的遥感影像上差距较大，提取的水体范围精度不高，且选取不同的阈值耗时费力，同时，人工选取还会具有一定的主观性。
[0003]综上所述，现有技术中对于从遥感影像中提取水体信息还存在许多的问题。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术的目的是为了提供一种可以充分利用人机协同的优势实现人机交互模式下高精度、高效率的实时半自动提取的一种人机交互的水体半自动提取方法及系统。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了以下的技术方案：根据本专利技术的第一方面，本专利技术提供了一种人机交互的水体半自动提取方法，包括：S1、获取待提取水体的原始遥感影像，对所述原始遥感影像进行影像增强处理，得到增强影像；S2、对所述增强影像进行人工标记种子线或非种子线，基于所述种子线或非种子线自动定义运算区域后，将所述运算区域内的增强影像定义为影像I，基于所述影像I的位置与大小，初始化形成单通道掩膜影像M，在所述掩膜影像M内采用分水岭算法进行运算，得到水域矢量边界；其中，所述定义运算区域具体包括：定义所述增强影像的外接矩形为区域A；定义所述种子线或非种子线的外接矩形为区域B；定义所述区域B上下左右四个方向均外扩m个像素的矩形为区域C；将所述区域A与所述区域C的交集定义为运算区域D；S3、对所述水域矢量边界进行矢量抽稀，得到水体轮廓。
[0006]进一步地，所述影像增强处理包括：对所述原始遥感影像进行线性拉伸运算，采用归一化法，将影像像素的取值范围缩放到0~255，计算方法如下式：
其中，pixel'为增强影像的像素值，pixel为原始遥感影像的像素值，min为原始遥感影像上像素的最小值，max为原始遥感影像上像素的最大值。
[0007]进一步地，所述掩膜影像M的像素值全部初始化为0，所述掩膜影像M与影像I的大小、位置完全相同；进一步地，所述在所述掩膜影像M内采用分水岭算法进行运算包括：将所述掩膜影像M上下左右四个方向的边缘的10个像素的像素值设为1；将第N次绘制的种子线或非种子线上的像素值设为N+1，其中，N为1，2，3
……
；基于影像I和掩膜影像M，在掩膜影像M上采用分水岭算法进行区域增长得到掩膜影像M
’
，区域增长过程中，掩膜影像M中所有的种子线或非种子线会自动进行区域增长，同时，掩膜影像M边缘像素值为1的像素自动进行区域增长，得到掩膜影像M
’
；当第N次绘制的为标记水域区域的种子线时，将掩膜影像M
’
中像素值为N+1的区域定义为增长区域E；当第N次绘制的为标记非水域区域的非种子线时，将掩膜影像M
’
中像素值为N+1的区域定义为减少区域F。
[0008]进一步地，所述分水岭算法进行运算后还包括水体提取，所述水体提取具体为对增长区域E或减少区域F进行二值化，包括：对绘制种子线得到的增长区域E二值化，得到增长区域E的边界；对绘制非种子线得到的减少区域F二值化，得到减少区域F的边界。
[0009]更进一步地，当所述水体提取完成后，人工判断水体提取是否充分，提取结果分为如下三种情况：当水体提取不充分时，人工标记种子线，重复操作S2步骤，获取增长区域E的边界，并将每次绘制种子线得到的增长区域E的边界进行合并操作得到初始边界，直至第N次绘制种子线时水体提取充分，所述初始边界即为水域矢量边界；当水体提取过度时，人工标记非种子线，重复操作S2步骤，获取减少区域F的边界，初始边界减去减少区域F的边界，直至准确提取水体，得到水域矢量边界；当水体提取充分时，将每次绘制种子线得到的增长区域E的边界进行合并操作得到初始边界，初始边界即为水域矢量边界。
[0010]根据本专利技术的第二方面，本专利技术还提供了一种人机交互的水体半自动提取系统，包括：影像增强模块，用于获取待提取水体的原始遥感影像，对所述原始遥感影像进行影像增强处理，得到增强影像；半自动提取模块，用于对所述增强影像进行人工标记种子线或非种子线，基于所述种子线或非种子线自动定义运算区域后，将所述运算区域内的增强影像定义为影像I，基于所述影像I的位置与大小，初始化形成单通道掩膜影像M，在所述掩膜影像M内采用分水岭算法进行运算，得到水域矢量边界；其中，所述定义运算区域具体包括：定义所述增强影像的外接矩形为区域A；定义所述种子线或非种子线的外接矩形为区域B；定义所述区域B上下
左右四个方向均外扩m个像素的矩形为区域C；将所述区域A与所述区域C的交集定义为运算区域D；矢量抽稀模块，用于对所述水域矢量边界进行矢量抽稀，得到水体轮廓。
[0011]进一步地，所述影像增强处理包括：对所述原始遥感影像进行线性拉伸运算，采用归一化法，将影像像素的取值范围缩放到0~255，计算方法如下式：其中，pixel'为增强影像的像素值，pixel为原始遥感影像的像素值，min为原始遥感影像上像素的最小值，max为原始遥感影像上像素的最大值。
[0012]进一步地，所述掩膜影像M的像素值全部初始化为0，所述掩膜影像M与影像I的大小、位置完全相同；进一步地，所述在所述掩膜影像M内采用分水岭算法进行运算包括：将所述掩膜影像M上下左右四个方向的边缘的10个像素的像素值设为1；将第N次绘制的种子线或非种子线上的像素值设为N+1，其中，N为1，2，3
……
；基于影像I和掩膜影像M，在掩膜影像M上采用分水岭算法进行区域增长得到掩膜影像M
’
，区域增长过程中，掩膜影像M中所有的种子线或非种子线会自动进行区域增长，同时，掩膜影像M边缘像素值为1的像素自动进行区域增长，得到掩膜影像M
’
；当第N次绘制的为标记水域区域的种子线时，将掩膜影像M
’
中像素值为N+1的区域定义为增长区域E；当第N次绘制的为标记非水域区域的非种子线时，将掩膜影像M
’
中像素值为N+1的区域定义为减少区域F。
[0013]进一步地，所述分水岭算法进行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人机交互的水体半自动提取方法，其特征在于，包括：S1、获取待提取水体的原始遥感影像，对所述原始遥感影像进行影像增强处理，得到增强影像；S2、对所述增强影像进行人工标记种子线或非种子线，基于所述种子线或非种子线自动定义运算区域后，将所述运算区域内的增强影像定义为影像I，基于所述影像I的位置与大小，初始化形成单通道掩膜影像M，在所述掩膜影像M内采用分水岭算法进行运算，得到水域矢量边界；其中，所述定义运算区域具体包括：定义所述增强影像的外接矩形为区域A；定义所述种子线或非种子线的外接矩形为区域B；定义所述区域B上下左右四个方向均外扩m个像素的矩形为区域C；将所述区域A与所述区域C的交集定义为运算区域D；S3、对所述水域矢量边界进行矢量抽稀，得到水体轮廓。2.如权利要求1所述的一种人机交互的水体半自动提取方法，特征在于，所述影像增强处理包括：对所述原始遥感影像进行线性拉伸运算，采用归一化法，将影像像素的取值范围缩放到0~255，计算方法如下式：其中，pixel'为增强影像的像素值，pixel为原始遥感影像的像素值，min为原始遥感影像上像素的最小值，max为原始遥感影像上像素的最大值。3.如权利要求1所述的一种人机交互的水体半自动提取方法，特征在于，所述在所述掩膜影像M内采用分水岭算法进行运算包括：将所述掩膜影像M上下左右四个方向的边缘的10个像素的像素值设为1；将第N次绘制的种子线或非种子线上的像素值设为N+1，其中，N为1，2，3
……
；基于影像I和掩膜影像M，在掩膜影像M上采用分水岭算法进行区域增长得到掩膜影像M
’
，区域增长过程中，掩膜影像M中所有的种子线或非种子线自动进行区域增长，同时，掩膜影像M边缘像素值为1的像素自动进行区域增长，得到掩膜影像M
’
；当第N次绘制的为标记水域区域的种子线时，将掩膜影像M
’
中像素值为N+1的区域定义为增长区域E；当第N次绘制的为标记非水域区域的非种子线时，将掩膜影像M
’
中像素值为N+1的区域定义为减少区域F。4.如权利要求3所述的一种人机交互的水体半自动提取方法，特征在于，所述采用分水岭算法进行运算后还包括水体提取步骤，所述水体提取步骤具体为对所述增长区域E或减少区域F进行二值化，包括：对绘制种子线得到的增长区域E二值化，得到增长区域E的边界；对绘制非种子线得到的减少区域F二值化，得到减少区域F的边界。5.如权利要求4所述的一种人机交互的水体半自动提取方法，特征在于，当所述水体提取步骤完成后，还需人工判断水体提取是否充分，提取结果分为如下三种情况：当水体提取不充分时，人工标记种子线，重复操作S2步骤，获取增长区域E的边界，并将每次绘制种子线得到的增长区域E的边界进行合并操作得到初始边界，直至第N次绘制种子线时水体提取充分，所述初始边界即为水域矢量边界；
当水体提取过度时，人工标记非种子线，重复操作S2步骤，获取减少区域F的边界，初始边界减去减少区域F的边界，直至准确提取水体，得到水域矢量边界；当水体提取充分时，将每次绘制种子线得到的增长区域E的边界进行合并操作得到初始边界，初始边界即为水域矢量边界。6.一种人机交互的水体...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨懿，顾海燕，李海涛，丁少鹏，
申请(专利权)人：中国测绘科学研究院，
类型：发明
国别省市：