[发明专利]一种基于剪切波处理高分三号SAR图像河岸线检测方法

说明书

本发明涉及一种基于剪切波处理高分三号SAR图像河岸线检测方法，包括以下步骤：一、使用非局部均值滤波预先对高分三号SAR图像进行降噪处理；二、对步骤一降噪后的高分三号SAR图像进行对数变换；三、使用非下采样剪切波变换对步骤二对数变换后的图像进行河岸线边缘检测；四、对步骤三处理后的图像进行指数变换；五、对步骤四指数变换后的图像进行二值化处理，得到二值图像并对其进行边缘细化处理；六、去除步骤五图像中由于斑点干扰所引起的伪边缘，得到最终结果。本发明组合使用非均值滤波预处理、对数变换、非下采样剪切波变换、指数变换、形态学处理等技术，能够较好的提取复杂、不规则的高分三号SAR图像河岸线轮廓。

技术领域

本发明属于图像边缘检测提取技术领域，具体涉及一种基于剪切波处 理高分三号SAR图像河岸线检测方法。

背景技术

高分三号卫星是我国首颗分辨率达到一米的多极化合成孔径雷达 (SyntheticAperture Radar，SAR)卫星，可以全天候、全天时的成像。高分三 号SAR图像河道信息对于研究水文特征，减灾，气候变化等都有重要战略 意义。高分三号SAR图像中河道通常纹理特征较为稳定，且灰度值较低， 而河道周围的背景则纹理特征极为复杂，且灰度值变换较大。河道与背景 的颜色、纹理特征差异较大，使得河岸线灰度呈现阶跃状，为特征提取提 供了便利。

高分三号SAR图像的成像机理非常复杂，极易形成乘性相干斑噪声。 这使得传统的边缘检测方式无法适用于高分三号SAR图像的河岸线检测， 而近些年逐渐发展起来的用于克服SAR图像乘性相干斑噪声影响的边缘检 测方法，也在使用中暴露出了其弱方向性的问题，无法准确检测复杂的河 岸线信息。例如现在常用于海岸线检测的Snake动态轮廓模型，对于复杂曲 折的边缘适应性不强，无法适用于复杂、不规则的河岸线检测。

有鉴于此，本发明人研究了一种基于剪切波处理高分三号SAR图像河 岸线检测方法，以解决上述问题。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供一种基于剪切波处 理高分三号SAR图像河岸线检测方法，本发明检测方法通过使用非均值滤 波预处理、对数变换、非下采样剪切波变换、指数变换、形态学处理、去 除伪边缘等技术，以获得提取于复杂、不规则的高分三号SAR图像河岸线 轮廓目的。

本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：包括以下步骤：

步骤一、SAR图像预处理，使用非局部均值滤波预先对高分三号SAR 图像进行降噪处理；

步骤二、图像噪声模型转换，对步骤一降噪后的高分三号SAR图像进 行对数变换；

步骤三、使用非下采样剪切波变换对步骤二对数变换后的图像进行河 岸线边缘检测；

步骤四、指数变换，对步骤三处理后的图像进行指数变换；

步骤五、对步骤四指数变换后的图像进行二值化处理，得到二值图像 并对其进行边缘细化处理；

步骤六、去除步骤五图像中由于斑点干扰所引起的伪边缘，得到最终 结果。

进一步地，所述步骤一具体操作过程为，对高分三号SAR图像 v＝v{v(i)|i∈I}，I表示图像域，对于某一个像素点i，非局部均值滤波后 的估计值为

其中，权值w(i,j)和v(j)是降噪块，i、j是两个像素点，像素点j是 图像域I中除像素点i外的任意一个像素点，权值w(i,j)取决于像素i和像素j之间的相似性，并满足条件0≤w(i,j)≤1以及∑_jw(i,j)＝1。

进一步地，所述步骤二具体操作过程为，充分发育的斑点服从乘性模 型，斑点的乘性模型如公式(1)所示：

Y＝FX (1)