掩模图像生成时阈值取值的合理性探讨

韩丽蓉

(1.青海大学地质系，西宁 810016； 2.青藏高原北缘新生代资源环境重点实验室，西宁 810016)

掩模图像生成时阈值取值的合理性探讨

韩丽蓉1,2

(1.青海大学地质系，西宁 810016； 2.青藏高原北缘新生代资源环境重点实验室，西宁 810016)

阈值取值是否合理对生成符合某种条件的二值及多值掩模图像是否正确至关重要，而这项技术是去除干扰信息及提取有用信息的关键步骤。基于不同的阈值，探讨如何判断在生成单一干扰因素的二值掩模图像时阈值是否合理的方法； 并以青海省天峻地区TM数据为例，利用阈值合理的多值掩模图像得到无干扰信息的遥感图像，进而提取了矿化蚀变异常信息，以实现阈值的合理性验证。结果表明，当利用多种干扰因素的二值及多值掩模图像提取的非干扰区域一致时，则说明生成单一干扰因素的二值掩模图像的阈值取值合理，各种干扰因素相互不重叠； 利用合理正确的多值掩模图像才能更有效地剔除干扰及假异常信息，提取出真实可靠的矿化蚀变异常信息； 由于合理的阈值较多，应结合多种地学资料才能获得最优阈值。

阈值； 掩模图像； 干扰信息； 重叠； ERDAS

0 引言

利用卫星图像提取地表岩石蚀变异常信息时，由于受到各种因素的干扰[1-10]，可能会产生虚假异常信息，所以图像预处理的关键是要生成符合某些条件的二值及多值掩模图像，并利用掩模图像去除干扰信息，提取蚀变异常信息； 而生成符合某些条件的二值及多值掩模图像的方法，在以往的文献中很少涉及。

笔者2013年在《国土资源遥感》中曾发表了《基于ERDAS的掩模图像生成方法探讨》一文，探讨了在遥感图像中同时存在植被、云和水体等多种地物干扰因素影响时，如何利用遥感软件ERDAS的可视化编程Modeler模块生成符合某些条件的二值及多值掩模图像的方法，并应用于青海省祁连地区TM数据干扰信息的去除及矿化蚀变异常信息提取的图像预处理[1]。

但在实践中发现，遥感图像同时存在多种干扰因素时，利用生成的多种干扰因素的二值及多值掩模图像提取的非干扰区域并不一致，主要原因是生成单一干扰因素的二值掩模图像时，阈值取值不合理，各种干扰因素相互重叠，致使生成的多种干扰因素的二值及多值掩模图像并不正确。所以，阈值取值是否合理对生成符合某种条件的二值及多值掩模图像是否正确至关重要。鉴于此，本文基于不同的阈值，进行青海省天峻地区TM数据的干扰信息去除及矿化蚀变异常信息提取研究，探讨如何判断阈值取值是否合理的方法。

1 阈值合理性分析

1.1 二值掩模图像

1.1.1 单一干扰因素

单一干扰因素主要包括植被、云和水体等。

1)植被。利用植被NDVI的阈值为0.21，得到植被二值掩模图像，其属性信息如表1所示。

表1 植被二值掩模图像属性信息

2)云。利用云在TM1波段的阈值为165，得到云二值掩模图像，其属性信息如表2所示。

表2 云二值掩模图像属性信息

3)水体。利用水体在波段比值(TM7/TM1)中的阈值为0.2，得到水体二值掩模图像，其属性信息如表3所示。

表3 水体二值掩模图像属性信息

1.1.2 多种干扰因素

利用上述单一干扰因素的二值掩模图像，得到存在多种干扰因素的二值掩模图像，其属性信息如表4所示。

表4 多种干扰因素的二值掩模图像属性信息

利用存在多种干扰因素的二值掩模图像，提取出的总干扰区域(17 182 033)不等于单一干扰因素植被、云和水体各二值掩模区域之和(3 227 368+18 446+13 954 157=17 199 971)，说明在生成单一干扰因素的二值掩模图像时，阈值取值不合理，各种干扰因素相互重叠，在此基础上提取出的多种干扰因素的总干扰区域及非干扰区域F都是不正确的，即存在多种干扰因素时提取的二值掩模图像也是错误的。

1.2 多值掩模图像

同样利用上述单一干扰因素的二值掩模图像，得到存在多种干扰因素的多值掩模图像，其属性信息如表5所示。

表5 多种干扰因素的多值掩模图像属性信息

存在多种干扰因素的多值掩模图像中，提取出的植被区域(3 227 368)等于单一干扰因素时二值掩模图像的植被区域(3 227 368)； 但提取出的云区域(508)不等于单一干扰因素时二值掩模图像的云区域(18 446)； 提取出的水体区域(13 936 219)不等于单一干扰因素时二值掩模图像的水体区域(13 954 157)； 提取出的总干扰(3 227 368+508+13 936 219=17 164 095)不等于单一干扰因素植被、云和水体二值掩模区域之和(3 227 368+18 446+13 954 157=17 199 971)，也不等于存在多种干扰因素的二值掩模图像中提取出的总干扰(17 182 033)； 提取出的非干扰区域F(9 999 219)同样不等于存在多种干扰因素的二值掩模图像中提取出的非干扰区域(9 981 281)。这说明植被的NDVI 阈值取值合理，而云的TM1阈值及水体的(TM7/TM1)阈值取值都存在问题。

综上所述，由于存在多种干扰因素时，各种干扰因素相互重叠，所以得到的存在单一干扰因素云和水体的二值掩模图像与存在多种干扰因素的多值掩模图像是错误的。

2 合理阈值优选

2.1 第1种阈值取法

2.1.1 二值掩模图像

1)单一干扰因素。依旧采用植被NDVI阈值为0.21，云TM1阈值为165，分别得到植被和云的二值掩模图像，其属性信息如表1和表2所示； 水体采用双阈值，即(TM7/TM1)阈值为0.29且TM1阈值为60，得到水体二值掩模图像，其属性信息如表6所示。

表6 水体二值掩模图像属性信息

2) 多种干扰因素。利用上述单一干扰因素的二值掩模图像，同样得到具有多种干扰因素的二值掩模图像，其属性信息如表7所示。

表7 多种干扰因素的二值掩模图像属性信息

存在多种干扰因素的二值掩模图像提取出的总干扰区域(17 184 167)等于单一干扰因素植被、云和水体二值掩模区域之和(3 227 368+18 446+13 938 353=17 184 167)，说明在生成单一干扰的二值掩模图像时，阈值取值合理。同时存在多种干扰因素时，各种干扰因素相互不重叠，该阈值提取出的总干扰区域及非干扰区域F都是正确的。

2.1.2 多值掩模图像

利用上述单一干扰因素的二值掩模图像，同样得到多值掩模图像，其属性信息如表8所示。

表8 多种干扰因素的多值掩模图像属性信息

存在多种干扰因素的多值掩模图像提取出的植被区域(3 227 368)等于单一干扰因素植被二值掩模区域(3 227 368)； 提取出的云区域(18 446)等于单一干扰因素云二值掩模区域(18 446)； 提取出的水体区域(13 938 353)等于单一干扰因素水体二值掩模区域(13 938 353)； 提取出的总干扰(17 184 167)等于单一干扰因素植被、云和水体二值掩模区域之和(3 227 368+18 446+13 938 353=17 184 167)，也等于存在多种干扰因素的二值掩模图像中提取出的总干扰区域(17184167)； 提取出的非干扰区域F(9 979 147)同样等于存在多种干扰因素的二值掩模图像中提取出的非干扰区域(9 979 147)。这说明第1种阈值取值合理，存在多种干扰因素时，各种干扰因素相互不重叠，得到的存在多种干扰因素的多值掩模图像是正确的。

2.2 第2种阈值取法

2.2.1 二值掩模图像

1)单一干扰因素。依旧采用植被NDVI阈值为0.21，云TM1阈值为165，得到植被及云的二值掩模图像，其属性信息如表1和表2所示； 水体仍采用双阈值，但设置(TM7/TM1)阈值为0.3且TM1阈值为50，得到水体二值掩模图像，其属性信息如表9所示。

表9 水体二值掩模图像属性信息

2)多种干扰因素。利用上述单一干扰因素的二值掩模图像，同样得到具有多种干扰因素的二值掩模图像，其属性信息如表10所示。

表10 多种干扰因素的二值掩模图像属性信息

存在多种干扰因素的二值掩模图像提取出的总干扰区域(17 184 028)等于单一干扰因素植被、云和水体二值掩模区域之和(3 227 368+18 446+13 938 214=17 184 028)，说明在生成单一干扰的二值掩模图像时，阈值取值合理。同时存在多种干扰因素的影响时，各种干扰因素相互不重叠，该阈值提取出的总干扰区域及非干扰区域F都是正确的。

2.2.2 多值掩模图像

利用上述单一干扰因素的二值掩模图像，同样得到多值掩模图像，其属性信息如表11所示。

表11 多种干扰因素的多值掩模图像属性信息

存在多种干扰因素的多值掩模图像提取出的植被区域(3 227 368)等于单一干扰因素植被二值掩模区域(3 227 368)； 提取出的云区域(18 446)等于单一干扰因素云二值掩模区域(18 446)； 提取出的水体区域(13 938 214)等于单一干扰因素水体二值掩模区域(13 938 214)； 提取出的总干扰(17 184 028)等于单一干扰因素植被、云和水体二值掩模区域之和(3 227 368+18 446+13 938 214=17 184 028)，也等于存在多种干扰因素的二值掩模图像中提取出的总干扰区域(17 184 028)； 提取出的非干扰区域F(9 979 286)同样等于存在多种干扰因素的二值掩模图像中提取出的非干扰区域(9 979 286)。这说明第2种阈值取值合理，存在多种干扰因素时，各种干扰因素相互不重叠，所以得到的存在多种干扰因素的多值掩模图像是正确的。

2.3 第3种阈值取法

2.3.1 二值掩模图像

1)单一干扰因素。植被依旧采用NDVI阈值为0.21，但云采用TM1的阈值为170，而水体采用双阈值，即(TM7/TM1)阈值为0.3且TM1阈值为60，分别得到植被、云及水体二值掩模图像，其属性信息如表1、表12及表13所示。

表12 云二值掩模图像属性信息

表13 水体二值掩模图像属性信息

2) 多种干扰因素。利用上述单一干扰因素的二值掩模图像，同样得到具有多种干扰因素的二值掩模图像，其属性信息如表14所示。

存在多种干扰因素的二值掩模图像提取出的总干扰区域(17 184 023)等于单一干扰因素植被、云和水体二值掩模区域之和(3 227 368+17 714+13 938 941=17 184 023)，说明在生成单一干扰的二值掩模图像时，阈值取值合理。同时存在多种干扰因素的影响时，各种干扰因素相互不重叠，该阈值提取出的总干扰区域及非干扰区域F都是正确的，所以得到的存在多种干扰因素的二值掩模图像也是正确的。

2.3.2 多值掩模图像

利用上述单一干扰因素的二值掩模图像，同样得到多值掩模图像，其属性信息如表15所示。

表15 多种干扰因素的多值掩模图像属性信息

存在多种干扰因素的多值掩模图像提取出的植被区域(3 227 368)等于单一干扰因素植被二值掩模区域(3 227 368)； 提取出的云区域(17 714)等于单一干扰因素云二值掩模区域(17 714)； 提取出的水体区域(13 938 941)等于单一干扰因素水体二值掩模区域(13 938 941)； 提取出的总干扰区域(17 184 023)等于单一干扰因素植被、云和水体二值掩模区域之和(3 227 368+17 714+13 938 941=17 184 023)，也等于存在多种干扰因素的二值掩模图像中提取出的总干扰区域(17 184 023)； 提取出的非干扰区域F(9 979 291)等于存在多种干扰因素的二值掩模图像中提取出的非干扰区域(9 979 291)。这说明第3种阈值取值合理，存在多种干扰因素时，各种干扰因素相互不重叠，所以得到的存在多种干扰因素的多值掩模图像也是正确的。

2.4 合理阈值优选分析

3种合理阈值的取值中，哪一种阈值取值方法更符合实际呢？因为云在TM1波段中灰度值很大，而且云在TM1波段中的灰度值大于在TM7波段中的灰度值，所以水体阈值(TM7/TM1)<1的条件中就包含了部分云的区域，造成云区域与水体区域重叠； 而水体在TM1波段中灰度值很小，所以在水体阈值(TM7/TM1)<1的条件中，还需增加一个条件，即TM1小于一定阈值的灰度值，这样才能避免云区域与水体区域的重叠。故初步认为第2种合理的阈值取法，即植被阈值为NDVI>0.21； 云阈值为TM1>165； 水体阈值为(TM7/TM1)<0.3而且TM1<50时生成的多值掩模图像提取出的非干扰区域F(9 979 286)最合理。但为了更有效地验证上述阈值的合理性，优选出与实际情况最相符的阈值取值，还需要进一步结合该地区的物探、化探及地质构造等多种地学资料，与剔除假异常后的矿化蚀变异常信息提取结果对比验证。

3 阈值合理性验证

本文提出了3种阈值取值合理的二值及多值掩模图像，为了验证哪一种阈值取值得到的二值及多值掩模图像与实际情况更相符，利用上述3种阈值对原始TM 图像进行掩模运算，有效去除植被、云和水体等3种干扰信息，在获得高质量掩模图像的基础上，进一步利用主成分分析法提取矿化蚀变异常信息[1]，并与实际地质资料比较分析，优选出最符合实际的阈值取值。

3.1 TM 图像的矿化蚀变异常信息提取

选用2001年获取的青海省天峻地区TM图像利用上述阈值进行对比实验，使用原始TM图像和经多值掩模图像处理去除干扰信息后的TM图像(包括上述4种阈值取值)，利用TM1，3，4，5和TM1，4，5，7波段分别采用主成分分析法提取含铁染及含羟基蚀变矿物，分别提取第3主分量(PC3)代表铁染和羟基蚀变异常信息的主分量。

3.2 矿化蚀变异常信息提取效果对比

采用PC3Fe(R)，PC3OH(G)，TM7(B)假彩色合成方法，提取研究区矿化蚀变异常信息，提取结果如图1所示。

(a) 基于原始影像 (b) 基于不合理阈值(c) 基于第1种合理阈值

(d) 基于第2种合理阈值 (e) 基于第3种合理阈值

图1 矿化蚀变异常信息提取结果对比

比较图1中的5幅图像可以发现，在基于原始TM图像的提取结果(图1(a))和基于不合理阈值掩模处理后的提取结果(图1(b))中有大量偏红色的铁染蚀变异常信息及偏绿色的羟基蚀变异常信息，而在利用合理阈值掩模处理后的提取结果(图1(c)—(e))中，铁染及羟基蚀变异常信息分布范围比图1(a)和(b)中都小，说明前2种结果中存在大量虚假的铁染及羟基蚀变异常信息； 而后3者均可在提取的矿化蚀变异常信息中有效地剔除虚假异常信息。

进一步通过与该地区的物探、化探和地质构造等多种地学资料进行对比，第2种合理的阈值取法与实际情况更相符，能更有效地剔除虚假异常信息，提取真实可靠的矿化蚀变异常信息。但该阈值仅在青海省天峻地区TM数据干扰信息的去除及矿化蚀变异常信息的提取中适用。在不同地区的遥感图像预处理中，其阈值的合理取法必须与该地区的物探、化探及地质构造等多种地学资料相结合，才能得出与实际情况最相符的阈值取法。

4 结论

1)阈值的选取是否合理对生成符合某种条件的二值及多值掩模图像是否正确至关重要。如果在生成单一干扰因素的二值掩模图像时，阈值取值合理，则各种干扰因素影响范围相互不重叠，利用多种干扰因素的二值及多值掩模图像提取的干扰区域相一致，二值及多值掩模图像才是正确的，而且这项技术是去除干扰信息及提取有用信息的关键步骤。

2)利用生成的多值掩模图像去除干扰地物时，合理的阈值有多种选择，应结合该地区的物探、化探和地质构造等多种地学资料进行对比，以排除可能出现的假异常。

3)利用本文改进的第2种合理的阈值取法生成的多值掩模图像应用于青海省天峻地区TM数据矿化蚀变异常信息提取，可有效地去除干扰信息，剔除假异常信息，为矿化蚀变异常信息提取提供高质量的基础数据。

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(责任编辑： 陈理)

A discussion on the rationality of the threshold value in forming mask image

HAN Lirong1,2

(1.DepartmentofGeologicalEngineering,QinghaiUniversity,Xining810016,China； 2.KeyLaboratoryofCenozoicResourcesandEnvironmentalinNorthMarginoftheTibetanPlateau,Xining810016,China)

The problem whether the threshold value is reasonable is very important to the binary or multi mask image formed under the condition of multi-interference information, and it is really the key to delete the interference information and extract the useful information. In this paper, the author discussed the problem as to whether the method is reasonable or not in judging the threshold value under the condition of forming binary mask image with single interference factor based on different thresholds and deleting interference information based on multi-value masking image with reasonable threshold, with the purpose of extracting the alteration information. The results show that, if the same non- interfering regions can be extracted based on the binary or multi mask image with multi-interference information, the threshold value is reasonable in forming binary mask image with single interference factor, the multi-interference information will underlap each other, the interference information or the false information can be deleted and the true alteration information can be extracted based on the true multi mask image.

threshold； mask image； interference information； overlap； ERDAS

10.6046/gtzyyg.2017.02.04

韩丽蓉.掩模图像生成时阈值取值的合理性探讨[J].国土资源遥感,2017,29(2)：22-28.(Han L R.A discus-sion on the rationality of the threshold value in forming mask image[J].Remote Sensing for Land and Resources,2017,29(2)：22-28.)

2015-12-22；

2016-01-25

韩丽蓉(1967-)，女，教授，主要研究方向为遥感及地理信息系统。Email: 1146533574@qq.com。

TP 79

A

1001-070X(2017)02-0022-07