一种SAR图像人工海岸线自动提取算法制造技术

本发明专利技术公开了一种SAR图像人工海岸线自动提取算法，包括如下步骤：步骤1，读取合成孔径雷达SAR影像I，输入k个超像素种子点；步骤2，根据所述种子点数量k和像素总数目N，计算像素点与种子点的距离，不断迭代更新超像素标签值，直至超像素标签值基本不再变化，以最后一次的标签值作为超像素的最终分割结果；步骤3，根据步骤2的分割结果计算得到超像素纹理特征；步骤4，对所有的超像素进行分类，将超像素分类后进行区域合并处理获取最终的水陆分割结果，利用边缘检测算子提取水陆分割结果边缘线，实现海岸线的提取。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工海岸线提取领域，尤其是一种sar图像人工海岸线自动提取算法。

技术介绍

1、由于填海造地、江河泥沙堆积等因素，海岸线一直处于不断的变化中，因此能够长期稳定的检测海岸线的变化，对于海域国土空间管制和生态保护修复具有一定的实际意义和管理意义。此外，海岸线检测技术在矿产勘探、海面目标检测与跟踪、潮汐观测、地图绘制等相关领域的应用同样具有较强的实用性。

2、目前国内外相继提出了多种基于sar影像的海岸线检测方法，包括基于区域合并的算法、基于主动轮廓模型的算法、基于阈值的算法、基于深度学习的算法和基于马尔科夫随机场的算法，其中基于区域合并的算法快速简单，便于实现，但对于较为复杂的sar图像，准确性有待提高；基于主动轮廓模型的算法参数设置和轮廓初始化等方面较为敏感，且对线状物的贴合度较差；基于阈值的算法鲁棒性差，需要大量的后续处理才能完成水边线检测；基于深度学习的算法需要经过大量时间训练，且对样本的敏感度较高；对于基于马尔科夫随机场的算法，若sar图像不服从所假设的分布，精度也难以保证。

技术实现思路<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种SAR图像人工海岸线自动提取算法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种SAR图像人工海岸线自动提取算法，其特征在于，步骤2具体为：

3.根据权利要求1所述的一种SAR图像人工海岸线自动提取算法，其特征在于，步骤3具体为：计算每个超像素的Gabor纹理特征和均值特征，并将所述两种特征进行拼接得到超像素纹理特征。

4.根据权利要求1所述的一种SAR图像人工海岸线自动提取算法，其特征在于，步骤4具体为：

5.根据权利要求2所述的一种基于改进超像素分割的SAR图像人工海岸线自动提取算法，其特征在于，步骤2-1中，所述相邻...

【技术特征摘要】

1.一种sar图像人工海岸线自动提取算法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种sar图像人工海岸线自动提取算法，其特征在于，步骤2具体为：

3.根据权利要求1所述的一种sar图像人工海岸线自动提取算法，其特征在于，步骤3具体为：计算每个超像素的gabor纹理特征和均值特征，并将所述两种特征进行拼接得到超像素纹理特征。

4.根据权利要求1所述的一种sar图像人工海岸线自动提取算法，其特征在于，步骤4具体为：

5.根据权利要求2所述的一种基于改进超像素分割的sar图像人工海岸线自动提取算法，其特征在于，步骤2-1中，所述相邻种子点距离为：

6.根据权利要求2所述的一种基于改进超像素分割的sar图...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁星，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第二十八研究所，
类型：发明
国别省市：