[发明专利]基于混合对数正态模型的SAR影像水陆分割方法

说明书

本发明公开了基于混合对数正态模型的SAR影像水陆分割方法，包括1）基于SAR图像统计分布拟合得到混合对数正态分布模型；2）根据混合对数正态分布模型将基于混合对数正态分布的SAR图像分割问题转换为最小能量泛函问题；3）引入水平集函数，通过混合对数正态分布最小能量泛函得到演化能量函数方程；4）求得约束项的能量函数；5）求得水平集演化方程，本发明能够精确高效的从卫星图像中将水域分割。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种基于混合对数正态模型的SAR影像水陆分割方法。

背景技术

由于合成孔径雷达(SAR)具有全天时、全天候、远距离对观测区域进行成像等特点，已经在军事、农业、航空等各个领域得到了广泛的应用。其中，水域检测是SAR图像应用的一个重要方面。SAR经常被用来对水域进行观测并计算水域面积，通过对同一水域不同时间的多次观测，还可以获取水域面积的变化信息，其难点和核心是精确、高效的提取水域面积。

目前，对于SAR图像中的水域分割及其变化检测已做出了一些研究。现有的水域检测算法主要包括：基于纹理特征的提取方法、基于形态学的提取方法、基于区域生长的提取方法等等。这些方法需要利用先验知识以及大量的试验训练来确定一些特征或者规则，有时候这些特征或者规则的确定是很困难的。也就是说这些方法很难做到精确、高效的水域分割。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供基于混合对数正态模型的SAR影像水陆分割方法，能够精确高效的从卫星图像中将水域分割。

本发明所要解决的技术问题是通过以下技术方案实现的：

基于混合对数正态模型的SAR影像水陆分割方法，包括以下步骤：

1)基于SAR图像统计分布拟合得到混合对数正态分布模型，具体为：

设图像强度为y，则将混合对数正太分布模型表示为：

其中i＝1,2，在i＝1时，u_i，p_i分别表示目标区域的均值、方差和概率，在i＝2时，u_i，p_i分别表示背景区域的均值、方差和概率。

2)根据混合对数正态分布模型将基于混合对数正态分布的SAR图像分割问题转换为最小能量泛函问题，其中最小能量泛函表示为：

其中，E_logNMM表示最小能量泛函；i＝1,2；在i＝1时，Ω_i表示目标区域,p_i表示目标区域的概率；在i＝2时，Ω_i表示背景区域，p_i表示背景区域的概率，y表示图像强度。

3)引入水平集函数，通过混合对数正态分布最小能量泛函得到演化能量函数方程，具体为：

设水平集函数为φ(y)，φ>0表示在目标区域，φ<0表示在背景区域，H表示阶跃函数，将φ(y)，公式(3)代入到公式(2)得到演化能量函数如式(4)所示：

其中，p₁表示目标区域的概率，p₂表示背景区域的概率，Ω₁表示目标区域，Ω₂表示背景区域，y表示图像强度。

4)求得约束项的能量函数，具体为：

根据式(5)得到作为约束项的基于边缘水平集能量函数，即约束项能量函数：