基于灰度形態(tài)學(xué)和圖像分割的河口水邊線提取

劉 鑫

（1.國(guó)土資源部海底礦產(chǎn)資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 廣州 510075；2. 廣州海洋地質(zhì)調(diào)查局，廣東 廣州 510075）

基于灰度形態(tài)學(xué)和圖像分割的河口水邊線提取

劉 鑫1,2

（1.國(guó)土資源部海底礦產(chǎn)資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 廣州 510075；2. 廣州海洋地質(zhì)調(diào)查局，廣東 廣州 510075）

基于灰度形態(tài)學(xué)理論，利用圖像分割技術(shù)在MATLAB平臺(tái)對(duì)南流江河口水邊線進(jìn)行提取的方法作對(duì)比研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，直接邊緣檢測(cè)法、閾值分割法以及單值種子點(diǎn)區(qū)域生長(zhǎng)法都不能有效跟蹤汊道、潮灘、沙洲發(fā)育的河口水邊線，存在水邊線破碎、不連續(xù)等問(wèn)題，而多種子點(diǎn)區(qū)域生長(zhǎng)法能精準(zhǔn)跟蹤復(fù)雜的河口水邊界，獲得理想的水邊線信息。該方法可快速、自動(dòng)提取河口水邊線，為河口海岸蝕淤、水下灘涂資源監(jiān)測(cè)提供可靠的技術(shù)支撐。

水邊線提??；灰度形態(tài)學(xué)；圖像分割；南流江河口

遙感影像上的水邊線是水體與陸地之間的分界線[1]，其位置的變化為海岸線侵蝕淤積的監(jiān)測(cè)和模擬研究以及臺(tái)風(fēng)和洪水等自然災(zāi)害的預(yù)測(cè)提供了最基本的信息。如何獲得海岸線的精確位置是眾多海岸帶研究中亟需解決的問(wèn)題[2]。然而，受周期性漲落潮水位的影響，水邊線時(shí)刻處于變化之中，傳統(tǒng)的人工地面采樣測(cè)量較為困難，目視解譯的方法由于受到判讀者解譯經(jīng)驗(yàn)和地學(xué)知識(shí)的影響，水邊線提取的精度難以保證。穩(wěn)定的衛(wèi)星遙感平臺(tái)對(duì)捕捉不同潮情條件下的水邊線非常有效，是目前提取水邊線或岸線最有效的途徑[3]。

南流江河口（圖1）具有典型的潮汐三角洲特征[4]，其水下三角洲前緣淺灘可細(xì)分為河口沙壩、潮間淺灘和三角洲前緣淺灘[5]。開展河口水邊線位置變化研究對(duì)南流江河口水下淺灘穩(wěn)定性監(jiān)測(cè)和灘涂資源保護(hù)有著重要的意義。

圖1 南流江河口示意圖

本文以自動(dòng)獲取河口水下三角洲前緣淺灘水邊線為目標(biāo)，結(jié)合灰度形態(tài)學(xué)理論，利用高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)的波譜特征，通過(guò)邊緣檢測(cè)、閾值分割與區(qū)域生長(zhǎng)法3種不同圖像分割技術(shù)對(duì)河口水邊線進(jìn)行提取。

1 圖像分割技術(shù)

圖像分割技術(shù)主要包括（點(diǎn)、線）邊緣檢測(cè)、閾值處理與基于區(qū)域的圖像分割等[6]。

1.1 邊緣檢測(cè)法

邊緣像素是指圖像中灰度發(fā)生突變的像素，而邊緣是連續(xù)的邊緣像素的集合[6]。邊緣檢測(cè)通過(guò)檢測(cè)每個(gè)像素與其鄰域的狀態(tài)來(lái)決定該像素是否處于一個(gè)物體的邊界。主要思想是先檢測(cè)出圖像中的邊緣點(diǎn)，然后再按一定策略連接成水邊線輪廓[7]。邊緣檢測(cè)算子通過(guò)檢查每個(gè)像元的鄰域并對(duì)其灰度級(jí)進(jìn)行量化來(lái)確定邊界，大多基于方向?qū)?shù)掩膜求卷積方法，其中最常用的有Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplace-Gauss算子和Canny算子。

1.2 閾值分割法

閾值處理法（閾值分割）是圖像分割領(lǐng)域廣泛使用的一種技術(shù)，其原理是根據(jù)灰度值將一幅數(shù)字圖像分割成不同的區(qū)域，是一種簡(jiǎn)單有效的圖像分割方法。該方法適用于要分割的物體與背景有強(qiáng)烈對(duì)比的圖像，主要用于可見光和紅外影像的信息提取，在海陸背景灰度值有明顯差異的情況下，影像直方圖分布通常呈現(xiàn)雙鋒形式，取直方圖谷底作為圖像的分割閾值，將水體和陸地分割成2部分，可以取得較好的效果[7-10]。

單波段閾值法是運(yùn)用需要區(qū)分的地物在某個(gè)波段上的反射率與其他地物之間的差異來(lái)對(duì)地物進(jìn)行分類[11]。由于水體的反射率較低，從可見光到中紅外波段逐漸減弱，在近紅外和中紅外波長(zhǎng)范圍內(nèi)吸收性最強(qiáng)，幾乎無(wú)反射[12]，其他地物如陸地、植被、道路和房屋等在近紅外和中紅外波長(zhǎng)范圍都具有相對(duì)較高的反射率，所以可根據(jù)這一特性對(duì)影像進(jìn)行單波段閾值分割，從而提取水邊線。

1.3 區(qū)域生長(zhǎng)法

區(qū)域生長(zhǎng)法是根據(jù)預(yù)先定義的生長(zhǎng)準(zhǔn)則將像素或子區(qū)域發(fā)展成較大區(qū)域的處理方法。其處理方法是從一組“種子”點(diǎn)開始來(lái)形成區(qū)域，即將那些預(yù)定義屬于類似種子的領(lǐng)域像素附加到每個(gè)種子上[6]。

區(qū)域生長(zhǎng)法圖像分割水邊線的具體做法是給定一個(gè)典型的種子點(diǎn)，然后以該點(diǎn)為中心在各個(gè)方向上向外擴(kuò)張，得到所有與該點(diǎn)連通且灰度值近似的像素點(diǎn)，對(duì)包含這些像素點(diǎn)的連通區(qū)域進(jìn)行輪廓跟蹤，從而得到水邊線。要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)提取水邊線，如何選擇合適的種子生長(zhǎng)點(diǎn)是問(wèn)題的關(guān)鍵[13-15]。

2 灰度形態(tài)學(xué)圖像預(yù)處理

2.1 數(shù)據(jù)說(shuō)明

研究采用的影像是從衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)（北京攬宇方圓信息技術(shù)有限公司）獲取的 SPOT5多光譜影像，時(shí)間為2009-01-31。根據(jù)前文提到的水體光譜特征[12]，選取SPOT5近紅外波段數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行水邊線提取研究可優(yōu)于其他單波段及波段組合。

影響河口地物反射光譜的因素很多[3]，存在大量噪聲干擾水邊線的提?。煌瑫r(shí)由于南流江河口河流汊道多，沙洲與潮灘廣泛發(fā)育，水邊線特征復(fù)雜，若不作合適的預(yù)處理就直接提取水邊線將會(huì)形成大量的碎邊緣片段，從而難以獲得連續(xù)、清晰的水邊線。

2.2 形態(tài)學(xué)圖像預(yù)處理

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是分析幾何形狀和結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)方法，是建立在集合代數(shù)的基礎(chǔ)上，用集合論方法定量描述幾何結(jié)構(gòu)的科學(xué)?；叶刃螒B(tài)學(xué)是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的一個(gè)分支，主要由腐蝕、膨脹、開操作和閉操作4個(gè)基本操作組成；灰度形態(tài)學(xué)是二值形態(tài)學(xué)對(duì)灰度圖像的自然擴(kuò)展，其結(jié)構(gòu)元所執(zhí)行的基本功能與二值形態(tài)學(xué)中所對(duì)應(yīng)的功能相同，二值形態(tài)學(xué)所用到的交、并運(yùn)算分別用極大、極小極值代替就是灰度形態(tài)學(xué)的相應(yīng)運(yùn)算[6,16-17]。

原始圖像經(jīng)幾何校正后，運(yùn)用形態(tài)學(xué)理論進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理，即在進(jìn)行邊緣檢測(cè)與閾值分割前，需要對(duì)圖像進(jìn)行平滑濾波與去除亮暗細(xì)節(jié)的預(yù)處理?？紤]到形態(tài)學(xué)開、閉操作的交替順序，形態(tài)濾波可分別抑制比結(jié)構(gòu)元素小的亮、暗細(xì)節(jié)，起到圖像平滑和噪聲去除的作用。而開-閉操作運(yùn)算中的后一步膨脹/腐蝕操作用于還原圖像原有的形態(tài)，但這種還原的精度取決于形態(tài)和結(jié)構(gòu)元素的相似性。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，由于圖像中存在部分河口沙洲離岸較近的情況，難以選擇大小合適的結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行開-閉操作，從而將近岸沙洲與海岸分離，因而采用閉-開操作的圖像重構(gòu)交替順序來(lái)平滑濾波，清理影像細(xì)節(jié)及噪音。該預(yù)處理以原始圖像為掩膜，準(zhǔn)確地還原了原始對(duì)象的形態(tài)，避免過(guò)度依賴結(jié)構(gòu)元素的選擇。MATLAB平臺(tái)中的實(shí)現(xiàn)步驟為：①閉操作圖像重構(gòu)。先將圖像f取反得到圖像f1，創(chuàng)建R為5的平坦圓盤結(jié)構(gòu)元素對(duì)f1進(jìn)行腐蝕得到圖像f2，以f2為標(biāo)記、f1為掩膜作圖像重構(gòu)，再取反得到圖像f3。②開操作重構(gòu)。創(chuàng)建R為3的平坦圓盤結(jié)構(gòu)元素對(duì)圖像f3進(jìn)行腐蝕，得到圖像f4，然后以f4為標(biāo)記，f3為掩膜，作圖像重構(gòu)操作得到圖像f5。

在基于區(qū)域生長(zhǎng)法分割前，需要進(jìn)行形態(tài)學(xué)頂、底帽變換和加、減法運(yùn)算的預(yù)處理來(lái)增強(qiáng)圖像的對(duì)比度，突出邊緣。MATLAB平臺(tái)實(shí)現(xiàn)步驟為：首先創(chuàng)建R為3的平坦圓盤結(jié)構(gòu)元素對(duì)圖像g分別進(jìn)行頂、底帽變換得到圖像g1、g2，然后對(duì)圖像g與頂帽變換后的圖像g1作加法運(yùn)算得到圖像g3，最后對(duì)過(guò)程圖像g3與底帽變換后的圖像g2作減法運(yùn)算，得到對(duì)比度增強(qiáng)的圖像g4。

3 水邊線提取研究

預(yù)處理后的遙感數(shù)據(jù)直接在MATLAB平臺(tái)進(jìn)行水邊線提取，從而實(shí)現(xiàn)上述圖像分割算法。

3.1 直接邊緣檢測(cè)

對(duì)預(yù)處理后的圖像直接運(yùn)用邊緣檢測(cè)算法來(lái)提取水邊線后發(fā)現(xiàn)，Roberts、Prewitt、Sobel這3種算子雖能檢測(cè)出邊緣信息，但由于受到噪聲影響，提取的邊緣非常破碎，效果較差（圖2）； Laplace-Gauss 、Canny算子較之其他幾種算子定位精度相對(duì)較高，也可以剔除假邊緣信息，但對(duì)于地物類型多樣的河口影像數(shù)據(jù)的潮灘邊緣也無(wú)法提取完整的水邊線，圖中右邊河流汊道中潮灘邊緣水邊線不連續(xù)。因此可以認(rèn)為，針對(duì)河口地貌，直接邊緣檢測(cè)算法無(wú)法提取理想的水邊線。

圖2 水邊線提取邊緣檢測(cè)算法效果圖

3.2 閾值分割法

對(duì)平滑預(yù)處理后的單波段影像數(shù)據(jù)進(jìn)行直方圖分析，其直方圖呈現(xiàn)雙峰形態(tài)，采用最大類間方差法（OTSU算法）進(jìn)行閾值提取，運(yùn)用閾值進(jìn)行二值圖像變換，整體效果良好，海陸邊界清晰，輪廓圓潤(rùn)，但在部分細(xì)節(jié)岸段水邊線出現(xiàn)了合并現(xiàn)象（圖3中a區(qū)域）。在南干江（左邊河流汊道）中段西岸與河口沙洲之間，由于距離較小，影像中該段距離間的灰度值變化非常小，故導(dǎo)致了錯(cuò)誤分割產(chǎn)生；在潮汐汊道上架設(shè)的橋梁因錯(cuò)誤分割被刪除（圖3中b區(qū)域）。因此，閾值分割法也不適合提取河口水邊線信息。

圖3 最大類間方差法閾值分割后的二值圖像

3.3 區(qū)域生長(zhǎng)法

在MATLAB平臺(tái)，將對(duì)比度增強(qiáng)后的影像采用區(qū)域生長(zhǎng)算法進(jìn)行水邊線提取，在經(jīng)反復(fù)實(shí)驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，由于河口海岸地貌類型多樣，沙洲、潮灘分布離散，無(wú)論怎樣選擇單一灰度值種子點(diǎn)，區(qū)域生長(zhǎng)結(jié)果都會(huì)出現(xiàn)被水域隔離的沙洲、潮灘被錯(cuò)誤地分為海域，或者水陸分界失真（圖4子圖a～d）。但多值種子點(diǎn)可避免這種情況的發(fā)生。實(shí)驗(yàn)表明，將圖像灰度值區(qū)間在[0．4，1]上的點(diǎn)作為種子，可較好地得到海陸分界二值圖像（圖4e）。再利用MATLAB中的bwareaopen（）函數(shù)和imfill（）函數(shù)作相應(yīng)的處理，去除海域離散斑點(diǎn)和填充陸域含水區(qū)塊，就可以得到較精確的水邊線信息。

圖4 基于區(qū)域生長(zhǎng)的圖像分割二值圖像（a～d單值種子生長(zhǎng)，e多值種子生長(zhǎng)）

4 提取結(jié)果比較分析

4.1 細(xì)節(jié)效果圖比較

選取處理過(guò)的二值圖像中的一塊區(qū)域（淺灘）（圖5），進(jìn)行常用邊緣檢測(cè)算子的水邊線提取效果分析比較。實(shí)驗(yàn)表明，前面討論的5種邊緣檢測(cè)算法對(duì)陸域相對(duì)平直的水邊線都能準(zhǔn)確地定位，但對(duì)于曲折并發(fā)育潮溝的沙洲及潮灘，Roberts、Prewitt、Sobel及Canny算子都存在不足，不能準(zhǔn)確跟蹤水邊線，或者出現(xiàn)斷裂不連續(xù)的問(wèn)題，而LOG算法提取的水邊線則比較清晰、光滑、連貫，與實(shí)際情況一致，效果良好（見圖5）。

圖5 邊緣檢測(cè)算法效果圖

4.2 結(jié)果圖輸出

基于MATLAB軟件平臺(tái)，選用LOG邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行研究區(qū)水邊線提取，輸出的南流江河口水邊線準(zhǔn)確、清晰、連續(xù)流暢（圖6）。說(shuō)明該方法對(duì)河流汊道眾多、河口沙洲、潮間淺灘發(fā)育的河口水邊線信息提取具有優(yōu)勢(shì)。

圖6 水邊線提取結(jié)果

5 結(jié) 語(yǔ)

將經(jīng)典邊緣檢測(cè)算法、閾值分割法、區(qū)域生長(zhǎng)法應(yīng)用于經(jīng)灰度形態(tài)學(xué)預(yù)處理過(guò)的遙感影像水邊線提取上。通過(guò)研究區(qū)的實(shí)驗(yàn)比較， 結(jié)果表明，對(duì)于河口復(fù)雜的水邊線區(qū)域，基于多值種子點(diǎn)的區(qū)域生長(zhǎng)法圖像分割優(yōu)于直接邊緣檢測(cè)法與閾值分割法。該方法可準(zhǔn)確還原河口地貌形態(tài)，精準(zhǔn)定位復(fù)雜河口水邊線位置，提取的水邊線準(zhǔn)確、清晰、連續(xù)，效果理想，且計(jì)算速度快，大大縮短了以往目視解譯水邊線提取的時(shí)間，可為自動(dòng)提取復(fù)雜河口區(qū)遙感影像水邊線提供技術(shù)參考。

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P237

B

1672-4623（2016）12-0072-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.12.023

劉鑫，碩士研究生，工程師，主要從事海岸帶GIS與遙感研究

2016-06-16。

項(xiàng)目來(lái)源：國(guó)土資源部海底礦產(chǎn)資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金資助項(xiàng)目（No.KLMMR-2015-A-08）。