[发明专利]一种基于小波变换和OTSU阈值的SAR图像海陆分割方法

摘要

一种基于小波变换和OTSU阈值的SAR图像海陆分割方法，本发明提出一种基于小波变换和OTSU阈值的海陆分割方法，该方法利用小波变换的噪声平滑特性抑制SAR图像中的斑噪；进而采用一种非监督、最优化阈值的OTSU阈值方法粗略分割出陆地区域，并基于小波变换的多尺度分析特性，将各尺度下的检测结果进行合并；最后通过自动化的后续处理和边缘跟踪得到最终的海岸线检测结果。与现有海陆分割方法相比，该方法综合利用了小波变换的斑噪抑制、多尺度分析功能和OTSU阈值算法的自适应、非监督、鲁棒性强的特性，在自动化程度、普适性、实现简易程度以及关于高分辨率SAR图像的适用性方面均有很大程度的提高。

主权项

1.一种基于小波变换和OTSU阈值的SAR图像海陆分割方法，其特征在于，具体实现步骤如下：步骤1：通过对数运算将“乘性”斑噪转化为“加性”：f(x,r)＝log(I(x,r))＝log(σ(x,r)·n(x,r))＝log(σ(x,r))+log(n(x,r))    (1)式中，I(·)表示幅度或强度SAR图像数据，x，r分别代表方位和距离采样；σ(·)为纹理分量，表征观测区域的散射特征变化，其在大尺度上较清晰可见；n为斑噪分量，其对应于小尺度上的信息；步骤2：设置小波变换次数N，出于时间效率和定位精度方面的考虑，通常取N≤5；采用一种非下采样的二维离散小波变换，即：二维静态小波变换，将图像变换至二维小波域；在尺度2ⁱ，i＝1,…,N上，对应存在四个与原图像等尺寸的小波分量，其中的低通分量A_i(x,r)为原图像在尺度2ⁱ上的低频近似，其包含主要的轮廓信息，且斑噪在很大程度上受到抑制，尺度越大斑噪抑制程度越大，但同时边缘信息保留能力越受影响；步骤3：对尺度2ⁱ，i＝1,…,N上的低通分量A_i(·)取模值，并进行归一化处理；首先关于各低通分量的最大值进行归一化得到A′_i(·)，然后，进一步将A′_i(·)按照如下方式归一化至0~255之间：Ainorm(x,r)=255·(Ai′(x,r)-Aimin)Aimax-Aimin---(2)]]>式中，表示归一化的低通分量，分别为A′_i(·)的最大和最小值；步骤4：以归一化的小波变换低通分量为输入，通过使陆地区域和海域的幅度值类间方差最大化，确定OTSU最优阈值k^*：δB2(k)=w0(μ0-μT)2+w1(μ1-μT)2=[μTw(k)-μ(k)]2w(k)[1-w(k)]---(3)]]>k*=ArgMax1<k<LδB2(k)---(4)]]>式中，w₀和w₁分别表示某像素属于海域和陆地区域的概率；μ₀和μ₁分别为海域和陆地区域的类内均值；w(k)，μ(k)分别表示图像灰度直方图关于第k个灰度级的零阶、一阶累积矩，k＝1,2,…,255，μ_T对应于最大灰度级下的一阶累积矩；然后，利用OTSU最优阈值对各尺度上归一化的低通分量进行二值化，从而得到N组检测结果；步骤5：为了综合利用各尺度上的检测结果，通过“或”运算将各检测结果进行合并，从而得到初始海陆分割结果；步骤6：通过形态学处理、聚类去除虚警、填充内部小漏洞，获取连通的陆地区域；步骤7：通过边缘跟踪算子得到封闭的海陆边界线，即最终的海岸线检测结果，并将其与原图像叠加显示。