[发明专利]一种基于超像素的区域合并SAR图像海岸线检测算法

权利要求书

1.一种基于超像素的区域合并SAR图像海岸线检测算法，其特征在于包括如下步骤：

S₁：读取合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像I，输入k个超像素的种子点；

S₂：根据所输种子点的数量k和图像的宽m和高n，计算种子点的位置；

S₃：遍历所述合成孔径雷达图像I，根据邻域点j和种子点i的相对位置关系确定邻域点局部窗和种子点局部窗的形状；所述邻域点j是指位于种子点的2像素×2像素的局部窗内，分别计算出种子点局部窗和邻域点局部窗内邻域点和种子点的相似程度S_i,j；

S₄：在邻域点和种子点的局部窗内，求取对所述邻域点均值和种子点均值的相似程度S_i,j， 在局部窗内采用聚类算法计算集合C_i，所述集合选取S_i,j接近1的邻域点j作为和种子点i属于同一类的点，并计算各种子点i的均值和集合C_i中每一个点均值的标准差作为种子点的特征；

S₅：计算邻域点j和其周围每一个种子点i的距离d_i,j；将邻域点j合并d_i,j最小的种子点中，并更新种子点i的特征和位置；所述合并邻域点j分配和种子点i相同的标签即两者属于同一类；

S₆：重复步骤S₃-S₅直至所有点的类别都不再发生变化；

S₇：计算超像素的像素均值，超像素内像素数量和超像素内像素的标准差；遍历所述图像I，计算出超像素i和超像素j之间的相似性d_i,j和两个超像素的相似性判断的阈值E，当d_i,j小于E的大小时合并超像素的区域；

S₈：重复步骤S₇，直到迭代前后超像素不再合并，则输出海岸线检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于超像素的区域合并SAR图像海岸线检测算法，其特征还在于：

所述种子点的位置计算为：

在计算结果5像素×5像素的局部窗内选择梯度最小的像素为所述图像I的一种子点。

3.根据权利要求1所述的一种基于超像素的区域合并SAR图像海岸线检测算法，其特征还在于：所述S_i,j

其中，i表示种子点，j表示邻域点，μ(x_i,y_i)表示i局部邻域内的均值，μ(x_j,y_j)表示j局部邻域内的均值，x_i表示种子点i的横坐标，y_i表示种子点i的纵坐标。

4.根据权利要求1所述的一种基于超像素的区域合并SAR图像海岸线检测算法，其特征还在于：

dc_i,j＝||(μ_i,σ_i)^T-(μ_j,σ_j)^T||

其中，μ_i表示第i类超像素的均值，σ_i表示第i类超像素标准差，μ_j表示第j类超像素的均值，σ_j表示第j类超像素标准差，m表示dc_i,j与ds_i,j之间的权重系数，S表示第一次选取种子点时，两个种子点之间的距离，T表示向量的转置，x_i表示超像素i种子点的行坐标，x_j表示超像素j种子点的行坐标，y_i表示超像素i种子点的列坐标，y_j表示超像素j种子点的列坐标。