[发明专利]自适应分割SAR图像水域的方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种SAR图像水域分割的方法，可以有效的自适应选取二次分割的目标区域。

背景技术

SAR图像水域分割在环境监测方面已经成为一个作用日渐显著的重要工具，例如在洪水情况监测，海岸线提取等方面。

SAR图像以其全天候全天时的特点与其他类型的光学卫星图像相比具有明显的优势。例如，由于SAR图像可以穿越云层进行拍摄这一突出特点，这就为洪水监测提供了重要的依据，因为洪水发生的地区，通常上空都有较厚的云层。SAR图像水域分割有其自身的问题特点，平滑的水域表面对于雷达波段的入射波来说，相当于镜面反射体。它几乎吸收了大部分入射的波的能量，而只有极少的能量反射回去。因此这部分区域在SAR图像中表现为灰度值较低的区域。相比起来陆地区域部分，由于漫散射造成的在SAR图像中表示为灰度值较高，显得较亮，水域区域部分在SAR图像中会显得比较暗。湿地及被淹没的地区，由于陆地与树木、树冠之间存在的双回波和多径散射的作用，使得这一类被淹没地区在SAR图像上呈现出亮度明显高出这一显著特征。

目前SAR图像分割已经有不少的研究成果。根据SAR图像分割使用先验知识的特点，将分割方法主要分为基于数据驱动和基于模型驱动两大类。基于数据驱动SAR图像分割是指直接对当前图像数据进行操作，虽然也有利用相关的先验知识，但并不单单依赖于先验知识；基于模型驱动的SAR图像分割方法则直接建立在先验知识上。由于SAR图像的本身具有相干斑噪声干扰，同时水域周围背景十分复杂，这使得SAR图像水域分割存在很多困难。现有的许多SAR图像水域分割方法依赖人工选择关键参数，由于参数选择造成分割结果不稳定的问题，例如Shan Huang等提出的基于疏散度的水域提取方法(APSAR2009，Xian，China.2009：498-501)以及杨蕾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)。将这些方法应用于尺寸大、背景复杂的图像时，往往获得的结果较不理想同时处理所耗费的时间较长。

发明内容

本发明的目的在于克服上述已有技术的不足，提出一种自适应分割SAR图像水域的方法，以自适应地获得目标区域，减少处理图像所耗费的时间，提高分割结果的稳定性。

为实现上述目的，本发明首先人工获取标签集合并建立对应的数学模型；然后利用该数学模型得到一次分割结果；再根据一次分割结果自适应获取二次分割的目标区域；最后在该目标区域内自动生成标签，并计算测地距离，获得最终分割结果。具体步骤包括：

(1)人工建立待分割图像中水域的标签集合Ω_W和陆地的标签集合Ω_L；对水域的标签集合Ω_W和陆地的标签集合Ω_L分别建立如下水域模型F_W(x)和陆地模型F_L(x)：

FW(x)=NN·xN-1(N-1)!I‾Nexp(-N·xI‾)]]>

其中，N为水域标签集合Ω_W中图像的等效视数，为水域标签集合Ω_W中图像的均值，x是像素点的灰度值；