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    基于分水嶺變換的高分辨率遙感圖像分割

    2015-04-12 08:35:12
    關(guān)鍵詞:分水嶺高分辨率算子

    張 元

    (四川省德陽市國土資源局,四川 德陽618000)

    圖像分割是模式識別和計算機(jī)視覺等學(xué)科領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)。隨著遙感圖像空間分辨率的提高,傳統(tǒng)的基于像元(Pixel-Based)分類技術(shù)已經(jīng)不能滿足遙感圖像信息提取的需要。面向?qū)ο螅∣bject-Oriented)的圖像處理方法為高分辨率遙感圖像的信息提取提供了新的思路,而其核心問題就在于實(shí)現(xiàn)遙感圖像的分割[1]。

    分水嶺算法[2]被廣泛地應(yīng)用于圖像分割領(lǐng)域[3],并被證明是一種有效的圖像分割方法。為了進(jìn)一步優(yōu)化分割結(jié)果,學(xué)者們相繼提出了分水嶺改進(jìn)方法,其中包括區(qū)域合并[4]、基于標(biāo)記的分水嶺[5]和自適應(yīng)濾波[6]等。

    分水嶺分割方法的圖像分割效果依賴于圖像邊緣響應(yīng)梯度。傳統(tǒng)的邊緣檢測算法,如Canny[7]、Sobel[8]方法都對圖像灰度梯度過于依賴,當(dāng)相鄰不同地物的光譜差異較小時,其邊緣響應(yīng)值也較小。而基于相位一致原理[9-10]的邊緣檢測模型對圖像灰度梯度依賴小,可以有效地解決該問題。

    因此,本文提出利用相位一致模型獲取最終的邊緣響應(yīng)強(qiáng)度。然后借助自動標(biāo)記分水嶺變換實(shí)現(xiàn)高分辨率遙感圖像的分割。最后以QuickBird遙感圖像為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行遙感圖像分割,并對所提方法進(jìn)行非監(jiān)督評價和分析。

    1 相位一致性原理

    在馬赫帶研究中,Morrone[9]發(fā)現(xiàn)相位點(diǎn)在圖像特征處具有很高的一致性,因而提出了相位一致性原理。其原理是:人眼視覺感知的特征總發(fā)生在各諧波分量的最大疊合處。設(shè)信號F(x)為一維離散信號,則傅里葉級數(shù)表示為

    式中:n≥0,an>0。an,n和φn(x)分別為n次諧波的幅值、角頻率和初相。

    F(x)的希爾伯特變換表達(dá)為

    式中:F(x)為原始信號中去除直流分量后的結(jié)果。相位一致定義為局部能量與各傅里葉函數(shù)的振幅和之比

    隨后,Kovesi利用log Gabor濾波器組構(gòu)建相位一致模型。其二維相位一致模型表示為

    式中:o和n分別為濾波器方向和尺度。

    2 自動標(biāo)記分水嶺變換

    本文采用自動標(biāo)記的分水嶺算法實(shí)現(xiàn)圖像分割,核心是擴(kuò)展最小變換,它是一個形態(tài)學(xué)閾值算子。作用是將大多數(shù)的無關(guān)小區(qū)域標(biāo)記出來,減少過分割現(xiàn)象。設(shè)擴(kuò)展最小變換的高度閾值為h,邊緣幅值圖像為G,則運(yùn)算公式為

    式中:E為局部最小區(qū)域被標(biāo)記為1的二值圖像,其它像素標(biāo)記為0。然后將標(biāo)記為1的區(qū)域強(qiáng)制標(biāo)記局部最小值,從而代替原圖像中該區(qū)域內(nèi)的像素值。

    3 圖像分割結(jié)果及分析

    3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

    本文選取QuickBird遙感數(shù)據(jù)中的兩幅圖像作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。QuickBird圖像數(shù)據(jù)包括全色和4個多光譜波段。圖1(a)主要包含水塘、河道、農(nóng)田、建筑物和綠地等多種地物類型,全色波段大小為361×336個像元。

    圖1 高分辨率遙感圖像分割結(jié)果

    3.2 分割結(jié)果

    本文利用QuickBird高分辨率遙感圖像作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對不同方法進(jìn)行對比分析。圖1(a)為原圖像,圖1(b)為本文方法的邊緣檢測結(jié)果。圖1(c)和圖1(d)分別為canny算子和sobel算子的分割結(jié)果。對比本文方法的檢測結(jié)果與canny算子和sobel算子分割結(jié)果,可以明顯看出:相位一致方法的分割結(jié)果中邊緣定位精度高,而canny算子和sobel算子的邊緣檢測結(jié)果邊緣響應(yīng)值差異較大。從結(jié)果比較可知,canny算子和sobel算子的分割結(jié)果明顯劣于基于相位一致的分水嶺分割算法。canny算子的分割結(jié)果邊界定位模糊,而sobel算子的分割結(jié)果較為破碎,同時重要的細(xì)節(jié)區(qū)域未能分割出來,如圖像的右下角部分。

    3.3 評價與分析

    本文采用基于信息熵的定量分割評價[10]。其定義為

    式中:Lj(m)為第j個區(qū)域灰度級為m 的像元數(shù);Sj為第j個區(qū)域內(nèi)像元數(shù);SI為該圖像的區(qū)域總數(shù);Hr描述同質(zhì)性特征;He描述異質(zhì)性特征。綜合式(8)、式(9)給出分割評價方法

    式中:E綜合了同質(zhì)性特征和異質(zhì)性特征。E取值越小,其分割結(jié)果越可靠,如表1所示。

    表1 Hr,Hl和E 值

    從表1可以看出,本文方法的E取值要小于基于Canny算子和Sobel算子的分水嶺分割結(jié)果,因此,本文方法可以更好地應(yīng)用于高分辨率遙感圖像的分割工作,具有更高的魯棒性和穩(wěn)定性。

    4 結(jié)束語

    本文利用相位一致模型和分水嶺分割相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)高分辨率遙感圖像的分割工作,得到較滿意的結(jié)果。并將分割結(jié)果與基于canny算子和sobel算子的分水嶺分割結(jié)果進(jìn)行對比分析。結(jié)果表明:本文方法可以更好地實(shí)現(xiàn)高分辨率遙感圖像的分割工作。

    [1] BAATZ M,SCH?PE A.Object-oriented and multiscale image analysis in semantic networks[C].In:Proceedings of the 2nd International Symposium on Operationalization of Remote Sensing,1999.

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    [4] HARIS K,EFSTRATIADIS S N,MAGLAVERAS N,et al.Hybrid image segmentation using watersheds and fast region merging[J].IEEE Trans.on Image Processing,1998,7(12):1684-1699.

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    [8] SOBEL I.Neighborhood coding of binary images for fast contour following and general binary array processing[J].Computer Graphics and Image Processing,1978,8:127-135.

    [9] MORRONE M C,ROSS J,BURR D C,et al.Mach Bands Are Phase Dependent[J].Nature,1986,324:250-253.

    [10]邵恒.基于相位一致模型的邊緣檢測[J].黑龍江工程學(xué)院學(xué)報:自然科學(xué)版,2013,27(4):22-24.

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