[发明专利]利用高分辨率星载SAR图像提取湖泊水陆分割线的方法

权利要求书

1.一种利用高分辨率星载SAR图像提取湖泊水陆分割线的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，SAR图像预处理，包括下述子步骤：

采用GTC算法对图像原始数据进行校正；

通过FANS滤波器对SAR图像中的相干斑进行过滤；

基于下式(1)对SAR图像进行对比度拉伸：

P_ij＝α×log₁₀(|P_ij|)，α＝10 (1)；

P_ij表示第i行第j列像素的灰度值；

对SAR图像进行灰度直方图均衡化操作，以提升水域区域与其他区域的对比度；

步骤二，基于邻域加权的模糊C均值粗分割，分割出初始水域轮廓，包括下述子步骤：

压缩原始图像分辨率，以提高粗分割的运算速度；

初始化基本参数，使用FCM算法获得图像的隶属矩阵；

对隶属矩阵进行邻域加权滤波；

根据隶属矩阵对图像进行分割并还原为原始分辨率，获得粗分割结果；

步骤三，根据水域连通性提取湖泊ROI区域；

步骤四，通过分块策略获得图像切片和拼接切片；

步骤五，在图像切片中采用ACM算法提取水陆分割线的拼接切片，然后对水路分割线的拼接切片进行拼接处理，得到湖泊水陆分割线；

分块策略包括以下子步骤：

估计一个比初始边界与真实边界误差更大的值E，以E为半径，以初始边界为中心，形成一条带状ROI；

使用最小二乘法对初始边界的局部区域进行直线拟合，根据拟合出的直线将ROI分为多个图像切片；

将图像切片旋转为直立状态，待后续对图像切片进行精细分割处理；

分割后获得水陆分割线的拼接切片旋转回原始姿态，水陆分割的拼接切片之间重合的部分存在误差，采用相邻子区域水陆分割线四舍五入作为最后的湖泊水陆分割线。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤二中，将原始分辨率压缩为原始分辨的7％。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤二中，邻域加权FCM算法的主要步骤如下：

步骤二一：设定目标函数J_m；

图像含有n个像素集合A＝{a1，a2，…，an}，设置c个聚类中心，V＝{v1，v2，…，vc}；

通过多次迭代使模糊C目标函数不断收敛，完成将n个像素集合划分在c个聚类中；

目标函数J_m为：

式中：表示第j个像素灰度值与聚类中心vi的欧几里得度量，其表达式为：d_ij＝||v_i-a_j||；m为模糊加权指数且m∈[1，∞)；定义c×n的二维隶属矩阵U，U中元素u_ij表示第j个像素点对应聚类vi的隶属度；

步骤二二：规定约束条件；

式(2)需满足式(3)中约束条件：

步骤二三：定义隶属矩阵求解式；

上式(3)根据拉格朗日乘子法，隶属度求解式(4)，

步骤二四：更新聚类中心方程：

其中v_k表示第k个聚类中心，n代表像素数目；

步骤二五；执行步骤二三和步骤二四，判断迭代次数P是否完成，完成则执行步骤二六，否则返回步骤二三循环操作；

6)邻域加权滤波方程为：

在每一个p×p的邻域中，邻域中心坐标u(i，j)以及邻域坐标u(i+r，j+v)是坐标u(i+r，j+v)的隶属值，其中，(r，v∈{-p，0，p}≠(0，0))；定义新隶属矩阵M，则有：

式中：round(*)为四舍五入符号；ave(*)为求平均值符号；

假设隶属度w为所需分割区域，定义图像灰度表示为img(i，j)，构建判定式：M(i，j)＝w，当满足以上判定时，img(i，j)＝0，否则img(i，j)＝255。