自适应分割SAR图像水域的方法

摘要

本发明公开了一种自适应分割SAR图像水域的方法，主要解决现有技术参数固定，分割边界不精确的问题。其实现过程是：(1)人工获取标签集合并建立对应的数学模型；(2)利用该数学模型得到一次分割结果；(3)根据一次分割结果自适应获取二次分割的目标区域；(4)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。本发明可以针对一次分割边界自适应地计算二次分割的目标区域，降低了用固定带宽参数而带来的计算复杂度，同时也提高了二次分割的精度，可用于SAR图像水域分割、水域检测、桥梁检测。

主权项

1.一种自适应分割SAR图像水域的方法，包括如下步骤：(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)：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；F_L(x)＝k₁·f₁(x)+k₂·f₂(x)其中，σ₁为陆地标签集合，Ω_L中像素点灰度值的标准差，μ₁为陆地标签集合Ω_L中像素点灰度值的均值；μ₂和σ₂分别为Ω_B中像素点灰度值的最大值和标准差，Ω_B是在取灰度阈值为200的条件下陆地标签集合Ω_L的子集合；(2)将待分割图像上的任一像素点i的像素值x_i代入水域模型的函数式F_W(x)和陆地模型的函数式F_L(x)，计算像素点i分别属于水域标签集合Ω_W的概率和属于陆地标签集合Ω_L的概率若属于水域标签集合Ω_W的概率大于属于陆地标签集合Ω_L的概率则将点i分入水域这一类，否则就将点i分入陆地这一类；(3)对待分割图像上的所有像素点重复步骤(2)的操作，得到一次分割结果； (4)在一次分割结果边缘禬_W的基础上，自适应地获得需进行二次分割的目标区域Ω_belt：4a)在一次分割的结果上得到分割边缘禬_W；4b)输入待分割图像，基于恒虚警率检测准则，采用Gamma模型计算得到对应待分割图像的检测阈值I_c，将检测阈值I_c代回到水域模型F_W(x)和陆地模型F_L(x)中，得到基于恒虚警率检测的判决门限为T_C；4c)沿着一次分割结果得到的分割边缘禬_W做滑动窗口，滑窗的形状为半径R₀的圆形，计算该窗口内任一像素点i的权值W(x)：其中，x是像素点i的灰度值；4d)计算当前窗口内所有像素点到边缘禬_W的加权距离均值E(x₀)：其中，N(x₀)是以x₀为中心的窗口，d(x)是从当前窗口内任一像素点i出发到边缘禬_W的欧式距离；4e)计算当前窗口内所有像素点到边缘禬_W的加权距离方差D(x₀)：4f)通过统计窗口内边缘禬_W像素点的个数计算窗口内边缘禬_W的长度L(x₀)，求得当前窗口的长度差L(x₀) L(x₀)-2R₀；4g)将求得的E(x₀)，D(x₀)和代入半径公式，获得自适应窗口半径R：R＝max{L(x₀)，E(x₀) D(x₀)}；4h)以边缘禬_W上任一点x₀为圆心，以R作为滑动窗口新的半径，组成目标区域Ω_belt；(5)在目标区域Ω_belt内，自动生成新的水域标签集合Ω_Wbelt和陆地标签集合Ω_Lbelt；通过测地距离公式计算任一像素点i到陆地标签集合Ω_Lbelt测地距离D_L(x)和到水域标签集合Ω_Wbelt的测地距离D_W(x)；若像素点i到水域标签集合Ω_Wbelt的测地距离D_W(x)小于到陆地标签集合Ω_Lbelt的测地距离D_L(x)，则将点i分入水域这一类，否则就将点i分入陆地这一类；(6)对目标区域Ω_belt上的所有像素点重复步骤(5)的操作，得到最终分割结果。