SAR圖像海岸線檢測的區(qū)域距離正則化幾何主動輪廓模型

姜大偉，范劍超，黃鳳榮

1. 遼寧師范大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院，遼寧 大連116029； 2. 國家海洋環(huán)境監(jiān)測中心海域資源環(huán)境動態(tài)監(jiān)管中心，遼寧 大連 116023

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SAR圖像海岸線檢測的區(qū)域距離正則化幾何主動輪廓模型

姜大偉1,2，范劍超2，黃鳳榮1

1. 遼寧師范大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院，遼寧 大連116029； 2. 國家海洋環(huán)境監(jiān)測中心海域資源環(huán)境動態(tài)監(jiān)管中心，遼寧 大連 116023

合成孔徑雷達(dá)(SAR)衛(wèi)星遙感圖像可以極大地提高全國海岸線覆蓋頻率，然而受到海洋波浪所引起的隨機(jī)海水表面粗糙度的影響，海岸目標(biāo)與海水背景邊界易混淆不清，因此本文提出了基于區(qū)域距離正則化幾何主動輪廓模型(RDRGAC)，引入距離正則項(xiàng)，解決重復(fù)初始化水平集函數(shù)為符號距離函數(shù)的問題，提高了算法收斂速度。此外，將區(qū)域面積項(xiàng)系數(shù)與SAR圖像等效視數(shù)(ENL)建立非線性擬合關(guān)系，實(shí)現(xiàn)RDRGAC模型根據(jù)不同SAR遙感圖像的自適應(yīng)調(diào)整，改善海岸線自動提取精度。通過河北省北戴河和大連市金州灣SAR數(shù)據(jù)海岸線提取對比試驗(yàn)，驗(yàn)證了所提方法的有效性。

相干斑噪聲；合成孔徑雷達(dá)；非線性擬合；幾何主動輪廓模型；等效視數(shù)

海岸線是劃分海洋與陸地管理區(qū)域的基準(zhǔn)線，其所處地帶憑借豐富的自然資源和優(yōu)越的地理位置成為人類開發(fā)利用的重要區(qū)域[1]。隨著海洋經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展和用地需求的快速增長，圍海造地成為緩解沿海地區(qū)土地供需矛盾、擴(kuò)大發(fā)展空間的有效途徑，致使海岸線不斷收縮或擴(kuò)張。國家海域本體庫建設(shè)需要對全國海岸線及海島開發(fā)利用情況進(jìn)行精確測繪調(diào)查，因此高效準(zhǔn)確的海岸線測繪，可以實(shí)現(xiàn)對海岸帶資源的持續(xù)利用和科學(xué)管理，具有十分重要的意義。

傳統(tǒng)海岸線檢測的方法主要是利用歷史海圖、地形圖、剖面監(jiān)測等[2]，這些方法費(fèi)時費(fèi)力，并且動態(tài)連續(xù)性差。遙感技術(shù)憑借自身宏觀、快速、動態(tài)連續(xù)以及低成本等優(yōu)點(diǎn)在海岸線檢測的工作中受到廣泛應(yīng)用。但是可見光遙感受光照條件限制，例如在沿海多陰雨多云天氣，大多數(shù)情況下，可見光遙感圖像無法每年完全覆蓋岸線一次，因此使得應(yīng)用微波波段的合成孔徑雷達(dá)(synthetic aperture radar, SAR)遙感圖像受到廣泛關(guān)注，并逐漸成為海域資源測繪研究的熱點(diǎn)。SAR是主動式成像傳感器，其具有全天時、全天候和高分辨率的數(shù)據(jù)獲取能力[3]，在資源探測、地理測繪和海域監(jiān)測等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。然而SAR圖像中的相干斑噪聲使圖像的信噪比下降，降低了圖像的有效分辨率，從而給SAR圖像的分割和解譯帶來困難。

傳統(tǒng)用于遙感圖像海岸線提取的方法有閾值分割[4]、區(qū)域生長[5]等圖像分割法和Sobel算子、Laplace算子、Canny算子、Susan算子等經(jīng)典邊緣檢測算子法[6-8]。這些方法易受噪聲影響，而且檢測出的邊緣不連續(xù)、難以提取到海岸線真實(shí)輪廓。文獻(xiàn)[9]提出邊界追蹤算法，利用圖像的梯度特征，通過閾值分割，實(shí)現(xiàn)了海岸線輪廓提取。這是一種較早提出的SAR圖像海岸線輪廓提取的方法。隨后，文獻(xiàn)[10]提出Markovian分割法。文獻(xiàn)[11]提出Snake(主動輪廓)模型方法，在近目標(biāo)處設(shè)定一個初始輪廓，并將輪廓曲線的運(yùn)動看作力合成的結(jié)果，從而設(shè)計(jì)曲線的能量函數(shù)，最后通過能量函數(shù)的最小化使得初始輪廓逼近真實(shí)目標(biāo)邊界。文獻(xiàn)[12]將水平集方法成功引入主動輪廓模型，將二維平面內(nèi)的輪廓曲線隱含地表達(dá)為更高維曲面的一個水平集，提出了幾何活動輪廓(geometric active contour, GAC)模型。平均密度法是文獻(xiàn)[13]在2001年根據(jù)水平集方法和Mumford-Shah函數(shù)法的思想提出的。這個方法的原理是給出初始輪廓線,通過曲線的運(yùn)動不斷逼近目標(biāo)的輪廓邊界,但是與主動輪廓法不同的是,它不是通過檢測圖像梯度而是通過計(jì)算曲線內(nèi)外的平均灰度來驅(qū)使曲線運(yùn)動。文獻(xiàn)[14]通過引入?yún)^(qū)域信息對Snake模型的驅(qū)動力修正，利用粒子群優(yōu)化算法的全局優(yōu)化特性和數(shù)值穩(wěn)定性對模型分割結(jié)果優(yōu)化。在傳統(tǒng)Chan-Vese(C-V)模型的基礎(chǔ)上，文獻(xiàn)[15]充分考慮SAR圖像的斑點(diǎn)噪聲，引入距離正則項(xiàng)，避免了水平集函數(shù)的周期性更新，解決了傳統(tǒng)水平集方法計(jì)算量大、分割速度慢的問題。文獻(xiàn)[16]提出基于雙重輪廓演化曲線的圖形分割水平集模型，通過內(nèi)部能量泛函，避免對符號距離函數(shù)的重新初始化，以及對初始輪廓線的過度依賴。文獻(xiàn)[17]提出一種基于G0分布的局部統(tǒng)計(jì)活動輪廓模型對SAR圖像海岸線檢測,并加入水平集懲罰項(xiàng)，消除了重新初始化過程，實(shí)現(xiàn)了精確海岸線檢測，但缺點(diǎn)在于模型分割產(chǎn)生的極小值點(diǎn)問題會受到初始輪廓線位置的影響。

針對SAR圖像包含大量不規(guī)則相干斑噪聲，及受到海洋波浪引起的隨機(jī)海水表面粗糙度干擾等原因，本文提出基于區(qū)域的距離正則化幾何主動輪廓模型(regional distance regularized geometric active contour models, RDRGAC)，克服周期性重復(fù)初始化水平集函數(shù)為符號距離函數(shù)的缺點(diǎn)，并將區(qū)域面積項(xiàng)系數(shù)與等效視數(shù)(equivalent number of looks, ENL)建立非線性擬合關(guān)系，根據(jù)每幅SAR遙感圖像中所包含相干斑噪聲的水平實(shí)現(xiàn)參數(shù)自動設(shè)定，提高海岸線自動提取精度和計(jì)算速度。

1　研究區(qū)域SAR數(shù)據(jù)特征和試驗(yàn)環(huán)境分析

1.1研究區(qū)域概況

本文主要采用北戴河和金州灣地區(qū)進(jìn)行仿真試驗(yàn)。北戴河位于河北省東北部，西距首都北京279 km，東距秦皇島港18 km、山海關(guān)機(jī)場25 km。東北與秦皇島市海港區(qū)毗鄰，西部、西北部與撫寧縣接壤，東、南面臨渤海灣。東西長11.2 km，南北寬10.15 km，總面積70.14 km2。

金州灣位于大連市金州鎮(zhèn)西2 km渤海海域，海域?qū)掗煶蕶E圓形，南北長28 km，寬約15 km。岸線北自金州區(qū)大魏家鎮(zhèn)蕎麥山、葫蘆套一帶，南至甘井子區(qū)黃龍尾咀，長約74 km，面積約7453 km2，是大連市地區(qū)渤海沿岸最大的海灣。目前在建的大連市金州灣國際機(jī)場，采取離岸填海建造人工島方式建設(shè)，因此實(shí)現(xiàn)該區(qū)域海岸線檢測具有十分重要的意義。

1.2SAR數(shù)據(jù)分析

河北省北戴河SAR遙感圖像采用2015年5月20日RADARSAT-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)，大連市金州灣試驗(yàn)數(shù)據(jù)采用2015年11月28日RADARSAT-2衛(wèi)星遙感圖像，C波段，空間分辨率為8 m，幅寬為50 km×50 km。通過全極化成像模式對海岸線進(jìn)行分析，選用HV交叉極化模式，更有利于區(qū)分獲得海岸線。數(shù)據(jù)級別為SSG地理編碼系統(tǒng)校正產(chǎn)品，該產(chǎn)品在SGF的基礎(chǔ)上進(jìn)行了地圖投影(UTM)校正。

1.3試驗(yàn)分析環(huán)境

為了驗(yàn)證算法的分割性能，采用真實(shí)SAR圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)分析。試驗(yàn)環(huán)境：CPU為Inter(R) Core i3-4150，主頻為3.50 GHz，內(nèi)存為4 GB，軟件環(huán)境為Matlab(R2013b)。SAR圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理過程包括裁剪、鑲嵌和配準(zhǔn)均采用ERDAS IMAGINE 9.2版本來實(shí)現(xiàn)。

2　算法提出

2.1經(jīng)典幾何主動輪廓模型C-V模型

Chan-Vese根據(jù)Mumford-Shah(M-S)模型提出了簡化M-S模型C-V模型[18]。假設(shè)定義域?yàn)棣傅膱D像I(x,y)被輪廓線C劃分為內(nèi)部平均灰度c1和外部平均灰度c2,曲線C將圖像分成了外部Ωext和內(nèi)部Ωint兩部分，則目標(biāo)最小化能量泛函可表示為

F(C,c1,c2)=μL(C)+vA(C)+λ1∫inside(c)

(1)

式中，L(C)為閉合輪廓線C的長度項(xiàng)；A(C)為閉合輪廓線C面積項(xiàng)；μ、v、λ1、λ2是能量項(xiàng)系數(shù)；顯然，當(dāng)閉合輪廓線運(yùn)動到圖像邊緣時，能量函數(shù)達(dá)到最小值。

引入水平集函數(shù)得到以水平集函數(shù)φ表達(dá)的偏微分方程如下

(2)

式中

(3)

(4)

2.2RDRGAC模型

經(jīng)典水平集方法中，水平集在演化過程中會出現(xiàn)非正則性，這會導(dǎo)致數(shù)值錯誤并影響演化的穩(wěn)定性，因此需要周期性的重新初始化水平集函數(shù)為符號距離函數(shù)，這會大大影響演化效率，RDRGAC模型與傳統(tǒng)水平集方法相比引入距離正則項(xiàng)，不必重復(fù)此步驟，精確搜索輪廓邊緣并大幅度縮短迭代時間。定義水平集函數(shù)為φ為

初始水平集函數(shù)定義如下

(5)

式中，c0>0，是一個常量；R0是圖像域Ω中的區(qū)域。一般情況下，c0≥1，通常設(shè)置c0=2。所提距離正則化水平集能量函數(shù)定義為

ε(φ)=μRp(φ)+λLg(φ)+αAg(φ)

(6)

式中，λ、α都是能量項(xiàng)系數(shù)，λ>0,α∈R，當(dāng)初始輪廓設(shè)置在目標(biāo)區(qū)外部，區(qū)域面積項(xiàng)系數(shù)α>0，輪廓線在迭代過程中收縮至岸線邊緣，當(dāng)初始輪廓設(shè)置在目標(biāo)區(qū)內(nèi)部，系數(shù)α<0，輪廓線在迭代過程中擴(kuò)張至岸線邊緣，μ>0是常量。Rp(φ)是水平集正則項(xiàng)，定義如下

(7)

(8)

Ag(φ)=∫ΩgH(-φ)dΧ

(9)

式中，Lg(φ)計(jì)算沿著φ的零水平集的函數(shù)g的線性積分，當(dāng)φ的零水平集輪廓到達(dá)目標(biāo)邊緣時，能量函數(shù)Lg(φ)會呈現(xiàn)最小化，Ag(φ)計(jì)算權(quán)重區(qū)域面積Ωint:φ(x,y)<0。g為邊緣指示器函數(shù)，定義為

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

α∫ΩgHε(-φ)dX

(16)

通過變分法求解能量泛函極值，得到關(guān)于φ的梯度矢量流如下

(17)

水平集函數(shù)更新方程

(18)

3　RDRGAC模型改進(jìn)

在RDRGAC模型中，區(qū)域面積項(xiàng)系數(shù)α與岸線邊緣強(qiáng)弱有關(guān)，通過建立參數(shù)α與ENL的關(guān)系，自動設(shè)定參數(shù)α，從而在盡量減少相干斑噪聲影響的同時，最大程度逼近海岸線。由于參數(shù)α設(shè)置與圖像噪聲強(qiáng)度有關(guān)，本文通過使不同噪聲的SAR圖像的ENL同相應(yīng)α建立相關(guān)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)α值自動設(shè)定。

等效視數(shù)ENL度量了圖像區(qū)分不同后向散射特性區(qū)域的能力，是衡量一幅SAR圖像斑點(diǎn)噪聲相對強(qiáng)度的一種指標(biāo)，等效視數(shù)越大，表明圖像上斑點(diǎn)越弱。定義為[19-21]

(19)

式中，μ1為像素均值；σ1為像素標(biāo)準(zhǔn)差。

以下是不同區(qū)域的SAR圖像ENL，以及在海岸線自動提取過程中設(shè)定的α值，如圖1所示。

圖1　針對SAR不同噪聲強(qiáng)度的α取值Fig.1　Different values of α in different SAR image

根據(jù)多景SAR圖像的統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)，建立α值與相應(yīng)圖像ENL的非線性擬合關(guān)系，如圖2所示。

圖2　參數(shù)α取值與ENL擬合關(guān)系Fig.2　Regression relation between α and ENL

本文選用8景不同區(qū)域SAR圖像ENL來研究ENL同噪聲參數(shù)α關(guān)系以測定參數(shù)α的變化趨勢。并選用其中4景典型特例來說明上述關(guān)系。由圖2可以看出，ENL與參數(shù)α建立的相關(guān)關(guān)系接近對數(shù)關(guān)系，即

(20)

對大多數(shù)SAR圖像來講，參數(shù)α取值范圍為0<α≤5。針對弱邊緣圖像即ENL≥7.6,取0<α≤1.5，針對強(qiáng)邊緣圖像即ENL<7.6，取1.5<α≤5之間。由于本文獲得SAR圖像樣本數(shù)量的關(guān)系，根據(jù)ENL求得的α值會有少許誤差，隨著樣本數(shù)量的增加，α與ENL會建立更加精確的對應(yīng)關(guān)系。

4　試驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證所提改進(jìn)的區(qū)域距離正則化幾何主動輪廓模型對海岸線自動提取的有效性，將本文所提模型與主動輪廓模型-梯度矢量流模型(gradientvectorflow,GVF-Snake)模型[5]、C-V模型[18]和區(qū)域面積項(xiàng)系數(shù)α人工設(shè)定模型進(jìn)行比較，采用真實(shí)SAR遙感圖像進(jìn)行試驗(yàn)。

GVF-Snake參數(shù)設(shè)置為：α=0.5,β=0，γ=1，κ=0.6。C-V模型參數(shù)設(shè)置為：λ1=λ2=1，Δt=1.0，ε=1，μ=0.02×2552。本文方法參數(shù)設(shè)置λ=5，Δt=5，ε=1.5，μ=0.2。參數(shù)α原始值為α=1.5。

4.1河北省北戴河海岸線自動提取試驗(yàn)

本試驗(yàn)采用河北省北戴河SAR遙感圖像，大小為289×297像素，HV極化模式，如圖3所示。為了保證岸線提取結(jié)果的穩(wěn)健性，初始輪廓均設(shè)在岸線邊緣，本試驗(yàn)初始輪廓為(1:260,1:280)，即像素為260×280的長方形區(qū)域。

SAR圖像同可見光遙感圖像相比，最大特點(diǎn)是存在相干斑噪聲，即SAR圖像發(fā)射相干電磁波，因此各理想點(diǎn)目標(biāo)回波是相互干涉的，相干電磁波照射實(shí)際目標(biāo)時，其散射回來的總回波并不完全由地物目標(biāo)的散射系數(shù)決定，而是圍繞這些散射系數(shù)有很大的隨機(jī)起伏。由于海陸信號的混雜作用以及大陸架暗礁區(qū)域的影響，在海岸線提取過程中極易受到相干斑噪聲影響。

圖3(a)為北戴河岸線初始輪廓，圖3(b)為GVF-Snake模型岸線分割結(jié)果，其從圖像中獲得一個梯度向量場，即梯度矢量流，依賴于梯度信息作為曲線演化的停止條件，該方法對于噪聲比較敏感，出現(xiàn)了岸線誤分割現(xiàn)象，在SAR圖像中，相干斑噪聲使岸線邊緣比較模糊，在同質(zhì)區(qū)域中也存在一定的灰度起伏和斑點(diǎn)噪聲，造成岸線邊緣處梯度不一定最大，能量泛函在邊緣處不一定達(dá)到最小值，是造成岸線許多誤分割的主因。圖3(c)為C-V模型提取結(jié)果，輪廓線不能精確收斂于真實(shí)岸線邊緣，主要原因在于C-V模型的區(qū)域能量項(xiàng)都是基于歐氏距離，在乘性相干斑噪聲下，歐氏距離不適用于度量SAR圖像像素的相似度，以致在能量最小化過程中易陷入局部極小值。因此造成岸線少許誤分割。圖3(d)是固定參數(shù)α=1.5的RDRGAC方法分割結(jié)果，岸線基本收斂于岸線邊緣，但有少許“冒頂”現(xiàn)象，即輪廓線穿越真實(shí)岸線，由于引入了距離正則項(xiàng)，使其具有保證水平集函數(shù)穩(wěn)定演變的特性，不必周期性地重新初始化水平集函數(shù)為符號距離函數(shù)，大幅度減少迭代次數(shù)和計(jì)算時間，但由于參數(shù)α取值與岸線強(qiáng)弱有關(guān)，針對較弱岸線參數(shù)α不能自行設(shè)定，導(dǎo)致“冒頂”現(xiàn)象。圖3(e)中本文方法分割結(jié)果，在原始方法基礎(chǔ)上，引入了ENL，用于測定SAR圖像噪聲強(qiáng)度，并與參數(shù)α建立非線性擬合關(guān)系，對參數(shù)α自動設(shè)定，實(shí)現(xiàn)了海岸線的精確檢測。圖3(f)為圖3(e)最終水平集。

為了驗(yàn)證本文方法在SAR圖像海岸線提取中的有效性，各模型迭代次數(shù)均為100次，性能對比如表1所示。從表1中可以發(fā)現(xiàn)GVF-Snake分割速度快，迭代時間短，但對岸線噪聲比較敏感，出現(xiàn)了岸線誤分割，傳統(tǒng)幾何主動輪廓C-V模型由于引入了水平集函數(shù)，需要在曲線演化中進(jìn)行耗時的重新初始化步驟，計(jì)算效率低，本文方法引入了距離正則項(xiàng)，不必重新初始化水平集函數(shù)為符號距離函數(shù)，提升了演化速率，在經(jīng)過ENL自動設(shè)定參數(shù)α后，岸線提取精度方面也有了明顯提高。

圖3　北戴河岸線提取結(jié)果Fig.3　Coastline extraction result of Beidaihe SAR image

Tab.1Efficiencies comparison from four segmentation approaches of Beidaihe SAR image

分割算法迭代時間/s收斂效果GVF-Snake[5]6.07不好,含噪聲較多C-V[18]28.10好,含較少噪聲本文方法(α為原始值)11.26較好,但輪廓線在濾過噪聲的同時越過了岸線邊緣本文方法(α自動設(shè)定)10.96好,輪廓線濾過噪聲剛好收斂于岸線邊緣

4.2大連市金州灣海岸線自動提取試驗(yàn)

該試驗(yàn)采用大連市金州灣SAR圖像，大小為707×782像素，HV極化模式，如圖4所示。為了保證岸線提取結(jié)果的抗差性，初始輪廓均設(shè)在岸線邊緣，本試驗(yàn)初始輪廓為(5:705,10:780)，即像素為700×770的長方形區(qū)域。

SAR圖像模糊邊界分為兩類：一是真實(shí)岸線的模糊邊緣，二是由SAR圖像固有的乘性相干斑造成的虛假岸線，在SAR圖像中呈現(xiàn)為弱化邊緣。在海陸信號的共同作用及大陸架暗礁區(qū)域的影響下，第2類情況造成的虛假岸線極易被噪聲敏感的模型誤分割為真實(shí)岸線，從而造成真實(shí)岸線的邊界遺漏，相干斑噪聲導(dǎo)致邊界模糊主要是第2類原因造成的。

圖4(a)為金州灣岸線初始輪廓，圖4(b)為GVF-Snake方法岸線提取結(jié)果，可以看出，相比于噪聲含量低的SAR圖像，岸線提取效果不佳的特性更加明顯，因?yàn)閰?shù)主動輪廓模型用參數(shù)方程表示輪廓曲線，在二維平面內(nèi)處理參數(shù)曲線的演化，很難處理曲線的拓?fù)渥兓?分裂、合并)等，并且對初始輪廓位置敏感。圖4(c)為傳統(tǒng)幾何主動輪廓C-V模型岸線提取結(jié)果，引入了水平集函數(shù)解決輪廓線拓?fù)浞至押喜⒌膯栴}，但由于在SAR圖像中乘性相干斑噪聲不可避免，對噪聲不均勻圖像仍會陷入局部極小值。圖4(d)是固定參數(shù)α=1.5的RDRGAC方法分割結(jié)果,中心區(qū)域?yàn)榇筮B市金州灣飛機(jī)場,對于強(qiáng)噪聲區(qū)的岸線提取效果并不理想，這是因?yàn)樵趶?qiáng)噪聲區(qū)，相干斑噪聲使原本具有常數(shù)后向散射系數(shù)均勻同質(zhì)區(qū)域變得不均勻，出現(xiàn)許多斑點(diǎn)，固定參數(shù)α將噪聲區(qū)默認(rèn)為岸線邊緣，經(jīng)試驗(yàn)表明，經(jīng)過更多的迭代次數(shù)，仍不能精確檢測真實(shí)岸線。圖4(e)中本文方法參數(shù)α經(jīng)自動設(shè)定分割結(jié)果，精確收斂于岸線邊緣。試驗(yàn)證明，參數(shù)α經(jīng)自動設(shè)定能根據(jù)SAR圖像噪聲強(qiáng)度，有效濾過相干斑噪聲，收斂于岸線邊緣，實(shí)現(xiàn)模型自適應(yīng)調(diào)整。圖4(f)為圖4(e)最終水平集。

圖4　金州灣岸線提取結(jié)果Fig.4　Coastline extraction result of Jinzhou Bay SAR image

大連市金州灣海岸線提取4種分割方法效率對比如表2所示，各模型迭代次數(shù)均為400次。相比于北戴河SAR圖像，金州灣SAR圖像受相干斑噪聲影響更加嚴(yán)重，對比結(jié)果表明，本文方法對乘性相干斑噪聲的抗差性更強(qiáng)，對海岸線輪廓的收斂速度更快，且對初始輪廓不敏感，經(jīng)ENL自動設(shè)定參數(shù)的本文方法對不同噪聲強(qiáng)度SAR圖像的海岸線提取針對性更強(qiáng)，且有一定的實(shí)用性。

表2金州灣SAR圖像4種分割方法性能比較

Tab.2Efficiencies comparison from four segmentation approaches of Jinzhou Bay SAR image

分割算法迭代時間/s收斂效果GVF-Snake[5]181.26不好,含噪聲較多C-V[18]571.88不好,含較少噪聲,漏掉部分岸線本文方法(α為原始值)231.01較好,但輪廓線默認(rèn)部分強(qiáng)噪聲區(qū)為岸線邊緣本文方法(α自動設(shè)定)225.27好,輪廓線濾過噪聲剛好收斂于岸線邊緣

5　結(jié)　語

本文針對SAR圖像中相干斑噪聲和海表隨機(jī)粗糙度造成海岸目標(biāo)與海水背景模糊的特點(diǎn)，提出了基于區(qū)域距離正則化幾何主動輪廓模型，實(shí)現(xiàn)了SAR圖像海岸線自動提取。為避免重新初始化水平集函數(shù)為符號距離函數(shù)的耗時步驟，引入距離正則項(xiàng)，提高算法穩(wěn)定性及收斂速度。并將區(qū)域面積項(xiàng)系數(shù)α與SAR圖像ENL建立了非線性擬合關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了對包含不同噪聲水平SAR圖像的參數(shù)α自動設(shè)定。通過多種主動輪廓模型方法對河北省北戴河和大連市金州灣SAR數(shù)據(jù)做試驗(yàn)對比，表明本文方法在受相干斑噪聲影響的SAR圖像岸線提取方面有顯著的優(yōu)越性。

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(責(zé)任編輯：張艷玲)

SAR Image Coastline Detection Based on Regional Distance Regularized Geometric Active Contour Models

JIANG Dawei1, 2,FAN Jianchao2,HUANG Fengrong1

1. School of Urban Environment, Liaoning Normal University, Dalian 116029, China; 2. Marine Resources and Environment Monitoring Center, National Marine Environmental Monitoring Center, Dalian 116023, China

Synthetic aperture radar (SAR) satellite remote sensing images can greatly increase the frequency of the coastline coverage all over the country. However, due to the influence of the random sea surface roughness caused by waves, it’s a challenge to distinguish the coastline and sea boundary. To solve this problem, this paper proposes regional distance regularized geometric active contour models (RDRGAC), in which the distance regularized term is introduced to avoid periodically initializing the degraded function with a signed distance function, accelerating the speed of convergence. Besides, it establishes the nonlinear regression relationship between the regional term parameters and equivalent number of looks (ENL) in SAR images, leading to the adaptive setting of RDRGAC model with different SAR images, which could improve the accuracy of coastline automatic detection in return. In the experiments, SAR images in Beidaihe and Dalian Jinzhou Bay respectively are adopted to detect the coastline, verifying the effective of the proposed method.

speckle noise; synthetic aperture radar; nonlinear regression relationship; geometric active contour model; equivalent number of looks

The National Natural Science Foundation of China (No.61273307); The China Postdoctoral Science Foundation (No.2014M551082); High Resolution Special Research (No.41-Y30B12-9001-14/16).

JIANG Dawei(1991—)，male,postgraduate，majors in marine RS SAR image processing, and marine area use dynamic monitoring.

FAN Jianchao

姜大偉，范劍超，黃鳳榮.SAR圖像海岸線檢測的區(qū)域距離正則化幾何主動輪廓模型[J].測繪學(xué)報(bào)，2016,45(9)：1096-1103.

10.11947/j.AGCS.2016.20160039.

JIANG Dawei, FAN Jianchao, HUANG Fengrong.SAR Image Coastline Detection Based on Regional Distance Regularized Geometric Active Contour Models[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2016,45(9):1096-1103. DOI:10.11947/j.AGCS.2016.20160039.

P237

A

1001-1595(2016)09-1096-08

國家自然科學(xué)基金(61273307)；中國博士后面上基金(2014M551082)；高分辨率對地觀測系統(tǒng)重大專項(xiàng)(41-Y30B12-9001-14/16)

2016-02-24

姜大偉(1991—)，男，碩士生，研究方向?yàn)楹Ｑ筮b感SAR圖像處理、海域使用動態(tài)監(jiān)測。

E-mail： 18840817436@163.com

范劍超

E-mail： jcfan@nmemc.org.cn

修回日期： 2016-06-16