融合DEM去除山体阴影的水体提取方法

庞科臣,陈立福,王思雨

(长沙理工大学 电气与信息工程学院,湖南 长沙　410114)



融合DEM去除山体阴影的水体提取方法

庞科臣,陈立福,王思雨

(长沙理工大学 电气与信息工程学院,湖南 长沙410114)

摘要在高分辨率SAR图像的水体提取中,山体阴影等目标对水体提取的精确度造成较大影响。对此,根据SAR图像中山体阴影的特性,文中提出一种能快速、准确、自动去除山体阴影的水体提取方法。该方法采用一种改进的Otsu法分割DEM数据,将高程值大的数据与水体粗提取的数据进行匹配,从而判定和去除山体阴影部分。提取结果表明,该方法能提高水体提取的精度,有效降低水体提取的虚警率。

关键词DEM;SAR;水体提取

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种能对接收到的连续不断信号的幅值和相位进行处理的相干系统。SAR具有全天候获取地面特征的特点,在恶劣环境中工作依然能得到较高精度的图像。SAR图像就是信号通过相干系统产生的高分辨率的遥感图像。所以SAR图像在军事、抗灾、获取地貌等方面具有独特的优势。

水体提取是SAR图像解译中的一个重要部分。洪水灾害是最大的自然灾害之一,为最大限度地减轻洪水灾害造成的损失,需要及时对洪水灾害进行检测和损失评估。而快速精确的对相关地区SAR图像的水体提取恰好能做到这一点,所以研究SAR图像的水体提取具有重要意义。

SAR图像水体提取现已经有许多算法能够对水体提取取得较好的效果。阈值法是一种较好的SAR图像水体提取方法。其中,Otsu算法是一种自适应强而被广泛使用的经典阈值分割算法[1]。Otsu算法以及其许多改进的算法对SAR图像的主要水体部分的提取都能起到较好的效果[2-7]。

形态学运算是一种非线性变换,有利于保留陡变边缘,可有选择地去除图像中的结构或目标而保留其他部分。形态学主要用于水体提取的后处理部分,对抑制SAR图像的斑点噪声有重要的作用。也有一些比较新兴的算法应用于SAR图像的水体提取。水平集分割方法是利用Otsu算法初始化零水平集,将Gamma统计模型引入到水平集能量函数中,满足SAR图形的分布特性,从而进行水体部分的提取[8]。同时还有其他一些水体提取的方法,比如马尔可夫、盲源分离[9]等。

但上述水体提取算法在对地形复杂的SAR图像进行水体提取的结果,存在虚警率比较大的问题。而本文通过结合DEM数据和集中度算法联合去除虚警,能达到较好的效果。

1融合DEM的水体提取算法概述

1.1SAR图像DEM介绍

DEM是数字高程模型(Digital Elevation Model)的简称,是以数字形式按一定结构组织在一起,表示实际地形特征空间分布的数字定量模型。DEM表面可通过不同的几何结构表示,DEM根据不同的几何结构分为:等高线法,规则几何图形法和不规则三角形法。DEM也会根据形态各异的地表地貌形态中具有特征意义的点和线辅助地形的重建。

InSAR是通过对同一地区两幅入射角不同的SAR图像的相干分析从而完成对DEM的生成。InSAR通过使用包含了复杂的SAR数据的相位信息和直接比例的相位差来区分高度变化。InSAR也是最为精确成熟的DEM生成方法之一。

1.2结合DEM数据去除水体阴影

在SAR图像的水体提取过程中,首先对通过传统方法对水体提取进行初步提取,然后根据DEM数据对地物的高程高程差对水体部分和阴影部分进行区分,从而达到水体提取的效果。

1.2.1DEM去除水体阴影方法

DEM去除水体阴影方法如下:(1)对于DEM数据的处理,本文采用的一种改进的大津阈值算法对高程数据进行分割,并将高程值大的部分数据用连通区域标记算法进行标记,并记录标记部分数据的坐标;(2)然后对SAR图像进行水体部分的粗提取,并使用连通区域标记算法标记水体粗提取的水体部分,并记录水体部分坐标;(3)将标记的高程数据部分和水体粗提取部分进行匹配,匹配成功的部分为阴影区域,可将其去除。

1.2.2改进Otsu法对DEM数据的分割

计算图像的拉普拉斯是通过Sobel算子计算图像在x和y方向的二阶偏导数的和

(1)

但是采用拉普拉斯金字塔对SAR图像处理后得到的是一个图像集合,集合中的所有图像都源于一幅图像,是通过连续下采样获得。根据Lee等人的研究[10],当提取目标大于整幅图像30%时,Otsu分割算法取得的效果最好;因此,(1)在得到的图像集合中选取目标尽可能大的图像,对其进行阈值分割;(2)在用所得到的阈值分割值对原图像进行分割。

该方法的优点明显,使用原图像的采用阈值分割的时间复杂度和空间复杂度是拉普拉斯金字塔下采样的图像进行阈值分割的2的N次方(N为拉普拉斯金字塔下采样的次数)。同时,采用拉普拉斯金字塔下采样的图像可以消除相干斑噪声对水体部分的影响。所以,在对于SAR图像的水体提取,该方法既提高了速度,也提高了分割的准确度。

1.3集中度算法对SAR图像山体阴影去除

本算法主要解决的问题是减少水体提取过程中山体阴影对水体提取精度的影响。采用传统的水体提取方法对复杂地形的SAR图像的提取都会存在山体阴影影响水体提取精度的问题,并且采用传统的形态学方法解决该问题都收效甚微。

根据SAR图像水体形态特征,本文提出的集中度判定目标公式如下

(2)

集中度算法概述如下:(1)采用连通域标记所有初步提取的水体部分;(2)计算每一个标记水体部分外接矩阵的对角线大小和水体部分面积大小相等圆的直径;(3)通过调节求得的对角线和直径大小的比值这一参数来实现对山体阴影的去除,提高水体提取精度。

集中度算法相对于其他算法(比如形态学方法、复杂度等)在去除山体阴影方面的优势明显。集中度算法简单、计算量少、可操作性强、效果明显,适用水体提取中山体阴影的去除。

1.4算法流程图

本文的算法流程如图1所示。

图1　算法流程图

2实验结果及分析

本文对几十幅SAR图像进行处理,处理后的结果都能达到满意效果。为证明本算法的有效性,几种方法的实验结果如图2～图5所示。

本文算法均在PC上运行,配置:内存6 GB,CPU英特尔酷睿i3 CPU,64位Win7操作系统。内存较大,可运行较大的SAR图像数据,可验证本文算法对较大数据处理的有效性。

图2为6 560×4 096像素的SAR影像,从图中可看出,该图像是一幅地形地貌较复杂的高精度SAR影像。图3和图4分别是传统Otsu方法和国际上较先进CV水平集分割得到的实验结果。从实验结果可看出,山体阴影对水体提取的影响明显。图5为结合DEM在集中度判定下得到的图像,从图像中可看出,山体阴影的影响被大量去除。

图2　原图像

图3　Otsu法和形态学方法得到图像

图4　Otsu初始化的CV水平集分割的图像

图5　结合DEM集中度判定下的图像

3结束语

本文提出了一种融合DEM数据去除山体阴影的方法,能较好地抑制山体阴影对水提提取得影响。并在SAR图像中的水体粗提取和DEM数据分类过程中采用结合拉普拉斯金字塔的Otsu算法,不仅能更快速地选取最合适的阈值对目标分割,且能抑制相干斑对SAR图像的影响。在SAR图像的后处理中采用集中度算法对目标(尤其是河流)有着显著的效果。

参考文献

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[4]沈占峰,夏列刚,李均力,等.采用高斯归一化水体指数实现遥感影像河流的精确提取[J].中国图像图形学报,2013,18(4):31-35.

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[9]王栋,陈映鹰,秦平.基于形态学和盲源分离合成孔径雷达水体提取[J].同济大学学报:自然科学版,2009,37(12):1674-1678.

[10]Lee S U,Chung S Y,Park R H.A comparative performance study of several global thresholding techniques for segmentation[J].Computer Vision,Graphics and Image Processing,1990,52(2):171-190.

Water Extraction Method Combining DEM for Hillshade Removal

PANG Kechen,CHEN Lifu,WANG Siyu

(School of Electrical and Information Engineering,Changsha University,Changsha 410114,China)

AbstractIn view of the great impact of hillshades on water extraction accuracy of SAR images,this paper proposes a method for quickly,accurately and automatically removing the hillshade in water extraction.This method uses an improved Otsu method to segment the DEM data,and then match the elevation values large data and water crude extract data for determining and removing the hillshade.The experiments show that this method can improve the accuracy of the water extraction with lower water extraction false alarm rate.

KeywordsDEM;SAR;water extraction

中图分类号TN957.52

文献标识码A

文章编号1007-7820(2016)04-076-03

doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2016.04.020

作者简介:庞科臣(1989—),男,硕士研究生。研究方向:雷达图像处理。

基金项目:国家自然科学基金资助项目(41201468)

收稿日期:2015- 10- 06