[发明专利]一种单极化SAR图像的线引导超像素海岸线提取方法

摘要

本发明公开了一种单极化SAR图像的线引导超像素海岸线提取方法，该方法通过嵌入一种尺寸自适应的双边窗边缘检测器，使改进的ILF算法适用于SAR影像。并将ILF线分布图嵌入到改进的SLIC算法中，使其模型参数受ILF引导控制。最终采用Gabor滤波器以及隐马尔科夫模型对超像素分类，从而实现海岸线提取，进而解决现有超像素对线状物不能贴合的问题，提高SAR图像海岸线提取精度。

主权项

1.一种单极化SAR图像的线引导超像素海岸线提取方法，其特征在于包括如下步骤：S1：读取合成孔径雷达SAR影像I，并设置超像素种子点数量k；S2：根据所述种子点数量k与图像中的像素数量N，计算相邻种子点距离s，并根据所述相邻种子点距离在图像中均匀分配种子点，得到初始化聚类中心Ck；S3：初始化每个像素i标签l(i)为‑1，并初始化每个像素i与初始种子点的距离d(i)为+∞；S4：计算每个像素在双边窗中的权重系数W(x,y)，并计算SAR影像在N个方向上的梯度edgθf，并求取双边窗梯度值EDG以及双边窗梯度方向；S5：将双边窗梯度值与双边窗梯度方向嵌入到改进的ILF算法中，计算每个聚类中心Ck在搜索空间中与每个像素的距离D，所述搜索空间范围为2S×2S；S6：比较D当前像素与其之前所属聚类中心的距离d(i)，当D的值较当前像素与其之前所属聚类中心的距离d(i)小，则该像素的标签值赋为此聚类中心Ck的值k，并更新当前像素和其所属聚类中心的距离d(i)，否则不更新当前像素的标签与距离；S7：检测超像素是否被线状物分为两部分，若是则以线状物为界将所述超像素分为两个超像素，其中一个超像素的标签保持不变，另一个标签改为k+1并更新超像素种子点数量k；S8：计算除标签为‑1的像素外所有超像素的平均值，并更新超像素的中心Ck；S9：反复重复步骤S6‑S8直至残留误差最小；S10：对标签为‑1的像素，赋予新的标签值k+1；S11：对每个超像素进行Gabor特征提取，并采用隐马尔科夫模型进行分类；S12：根据得到的初始分类结果，将面积最小的两种类别的超像素合并为一类，直至余下两种标签的超像素，将余下两种标签的超像素中面积较小，且被另一种标签超像素包围的超像素，赋予其相反的标签，然后采用改进的双边窗提取最终的分类图海岸线。