韓 震，郭永飛，李 睿，張 琨

(1．上海海洋大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院，上海 201306;2．上海海洋大學(xué)防災(zāi)減災(zāi)研究所，上海 201306;3．大洋漁業(yè)資源可持續(xù)開發(fā)教育部重點(diǎn)實驗室，上海 201306)

長江口淤泥質(zhì)潮灘環(huán)形水邊線信息提取方法研究

韓 震1，2，3，郭永飛1，李 睿1，張 琨1

(1．上海海洋大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院，上海 201306;2．上海海洋大學(xué)防災(zāi)減災(zāi)研究所，上海 201306;3．大洋漁業(yè)資源可持續(xù)開發(fā)教育部重點(diǎn)實驗室，上海 201306)

研究淤泥質(zhì)潮灘沖淤變化的一項基礎(chǔ)性工作就是水邊線信息的提取。與傳統(tǒng)的Hough變換類環(huán)狀物體檢測方法不同，本文提出了一種適合于淤泥質(zhì)潮灘環(huán)形水邊線信息提取的識別檢測算法。首先利用水邊線灰度的梯度信息實現(xiàn)圖像分割，進(jìn)行邊緣檢測;然后通過數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法進(jìn)行膨脹運(yùn)算與內(nèi)部填充，使得邊緣連續(xù);最后通過構(gòu)造線段型結(jié)構(gòu)元素得到連續(xù)、平滑的水邊線。實驗結(jié)果表明:該方法不僅算法簡單，而且提取到的水邊線信息效果良好。

九段沙;圖像分割;數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué);結(jié)構(gòu)元素;水邊線

0 引言

環(huán)形信息識別是遙感圖像處理中常遇到的問題之一，例如公路、湖泊、島嶼以及一些地質(zhì)構(gòu)造等。常用的方法是利用Hough變換或其擴(kuò)展變體［1－3］。但由于大自然中很多目標(biāo)物不規(guī)則，Hough變換的適用性并不廣泛。王宇石等［4］為了克服傳統(tǒng)的Hough變換環(huán)形信息提取的局限性，按Bagging的方法訓(xùn)練產(chǎn)生一組弱分類器，并結(jié)合局部物體分割來檢測環(huán)狀物體;Chen等［5］利用二值圖像用遞歸算法做標(biāo)記，計算標(biāo)記區(qū)域的形狀參數(shù)，形狀參數(shù)滿足一定條件的物體被認(rèn)定為環(huán)狀物體，該方法適合于有微小和局部畸變的環(huán)形目標(biāo)檢測;Hafizal等［6］通過一個獨(dú)立的濾波器來確定環(huán)形目標(biāo)的候選對象，然后通過Hough變換提取環(huán)形目標(biāo)。

水邊線是潮汐波動下的海面和陸地的瞬時交接線，是淤泥質(zhì)潮灘重要特征參數(shù)之一。淤泥質(zhì)潮灘作為海陸相互作用的敏感地帶，每天潮漲潮落，干濕交替，給常規(guī)水邊線專業(yè)調(diào)查和觀測工作帶來很大困難。研究中發(fā)現(xiàn)，有些水邊線在遙感圖像上常常表現(xiàn)為一些環(huán)形信息。開展環(huán)形水邊線遙感信息提取研究，有助于彌補(bǔ)常規(guī)觀測方法的不足［7］。

本文以具有環(huán)形特征的長江口九段沙為研究區(qū)，進(jìn)行了遙感圖像環(huán)形水邊線信息的提取研究，取得了較滿意的效果。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)源

1．1 研究區(qū)概況

位于長江口門的九段沙是潮間帶、潮下帶的河口心灘濕地(圖1)，是國家級自然保護(hù)區(qū)。開展長江口九段沙水邊線遙感信息提取研究，對港口選址、航道治理、護(hù)岸工程、圍墾造地工程以及河口綜合開發(fā)利用有重要的應(yīng)用價值。

圖1 研究區(qū)地理位置Fig．1 Geographic position of study area

1．2 數(shù)據(jù)源與信息提取

本文利用2007年7月28日獲取的Landsat TM5圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行水邊線信息提取研究，該圖像中的水邊線特征比較清楚(圖2)。

圖2 Landasat TM5圖像Fig．2 Landsat TM 5 image

對TM5圖像進(jìn)行幾何糾正所使用的地形圖為上海市1∶5萬比例尺地形圖。

采用圖形分割、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和結(jié)構(gòu)元素去噪聲相結(jié)合的方法進(jìn)行九段沙環(huán)形水邊線信息的提取研究，圖3為技術(shù)流程圖。

圖3 技術(shù)流程圖Fig．3 Flow chart of technology

2 圖像分割與邊緣提取

由于圖2中九段沙濕地與背景圖像水體灰度值之間差異較大，因此本文利用灰度的梯度信息、采用Sobel算子進(jìn)行圖像分割。利用圖像中每個像素的上、下、左、右4個鄰域的灰度值求取加權(quán)差，與之接近的鄰域的權(quán)最大。Sobel算子定義為

本文選擇Sobel算子作為邊緣檢測算子，采用OTSU法計算全局圖像的閾值，最后選擇效果最好的0．7倍的全局閾值作為敏感閾值進(jìn)行邊緣檢測。通過邊緣檢測，可以發(fā)現(xiàn)水邊線的大體輪廓已經(jīng)顯現(xiàn)出來(圖4)。但由于小圖斑以及潮溝的存在，邊緣有很多地方是破碎的，而且邊緣外側(cè)存在一些小圖斑，影響了水邊線提取的效果，因此需要進(jìn)一步閉合不連續(xù)的水邊線和消除小圖斑。

圖4 檢測的水邊線Fig．4 Detected waterside lines

3 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算

3．1 膨脹與內(nèi)部填充

為了消除小圖斑和閉合不連續(xù)的水邊線，使用se90=strel('line'，3，30)和 se0=strel('line'，3，0)兩個線形結(jié)構(gòu)元素對圖4進(jìn)行膨脹運(yùn)算，對水邊線的斷裂部分進(jìn)行了填補(bǔ)，使水邊線變得閉合而連續(xù);然后，對內(nèi)部出現(xiàn)的孔隙，采用imfill函數(shù)進(jìn)行填充，使空隙消除(圖5)。

圖5 后處理圖Fig．5 Post－ processed map

3．2 水邊線提取

不同形狀的結(jié)構(gòu)元素對邊界特征的感應(yīng)不同。小尺寸結(jié)構(gòu)元素去斑點(diǎn)能力弱，但檢測水邊線細(xì)節(jié)能力強(qiáng);大尺寸結(jié)構(gòu)元素去斑點(diǎn)能力強(qiáng)，但檢測出的水邊線比較粗糙。因此，結(jié)構(gòu)元素的形狀和大小直接影響水邊線信息提取的效果。從圖5中可以發(fā)現(xiàn)，邊緣外側(cè)的斑點(diǎn)基本是呈東北—西南走向的短小線段，針對斑點(diǎn)的特征，本文采用了線段型結(jié)構(gòu)元素(periodicline)進(jìn)行斑點(diǎn)去除。

利用結(jié)構(gòu)元素 strel('periodicline'，P，V)創(chuàng)建了一個包含2P+1個元素的平面結(jié)構(gòu)元素。V是一個包含了整數(shù)行和偏移列的二維向量，2P+1個元素之一位于原點(diǎn)處，其他元素位于 1V，－1V，2V，－2V，…，P V和－P V的位置上(圖6)。

圖6 Periodicline結(jié)構(gòu)元素Fig．6 Periodicline structural elements

通過構(gòu)造結(jié)構(gòu)元素 strel('periodicline'，1，［1，－2］)對圖5進(jìn)行斑點(diǎn)去除，最后對去除斑點(diǎn)后的圖像進(jìn)行二值化處理，提取出水邊線(圖7)。

圖7 提取出的水邊線Fig．7 Waterside line extracted

從圖7可以看出，利用圖形分割技術(shù)和結(jié)構(gòu)元素方法提取的長江口淤泥質(zhì)潮灘環(huán)形水邊線輪廓清楚，線條平滑、連續(xù)。

4 結(jié)論

(1)對于具有環(huán)形輪廓特征的水邊線，首先利用水邊線灰度的梯度信息實現(xiàn)圖像分割，進(jìn)行邊緣檢測;然后通過數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)膨脹運(yùn)算與內(nèi)部填充使邊緣連續(xù);最后通過構(gòu)造線段形結(jié)構(gòu)元素得到連續(xù)、平滑的水邊線。該方法是提取淤泥質(zhì)潮灘環(huán)形水邊線信息的有效方法之一。

(2)不同形狀結(jié)構(gòu)元素對不同圖像去噪聲和保持圖像細(xì)節(jié)的作用不同，所以在提取環(huán)形水邊線過程中，選取合適的結(jié)構(gòu)元素至關(guān)重要。對于信息量異常豐富的遙感圖像來說，如何選取合適的多形態(tài)結(jié)構(gòu)元素是下一步研究的重點(diǎn)。

［1］WANG Yan － qing，TANGMing，TAN Tie － niu，et al．Detection of Circular Oil Tanks Based on the Fusion of SAR and Optical Images［C］//Proceedings of Third International Conference on Image and Graphics．Hong Kong，China．USA:Computer Society Press ，2004．

［2］Liu Y，Goto S，Ikenaga T．An Accurate and Low Complexity Approach of Detecting Circular Shape Objects in Still Color Iimages［C］//IEEE International Conference on Image Processing，Genova，Italy．IEEE Computer Society，2005．

［3］Rad A，F(xiàn)aez K，Qaraqozlou N．Fast Circle Detection Using Gradient Pair Vectors［C］//Proceedings of the Seventh International Conference on Digital Image Computing:Techniques and Applications．Sydney:Australia CSIRO Publishing，2003．

［4］王宇石，王偉強(qiáng)，高 文．環(huán)狀物新檢測方法及在敏感圖像識別中的應(yīng)用［J］．哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2008，40(3):393 －396．

［5］Chen Ai－ jun，Li Jin － zong，Zhu Bing．Circular Object Recognition Based on Shape Parameters［J］．Journal of Systems Engineering and Electronics，2007，18(2):199 －204．

［6］Hafizal Y，Haniza Y，Mohd H，et al．Circular Discontinuities Detection in Welded Joints Using Circular Hough Transform［J］．NDT ＆ E International，2007，40(8):594 －601．

［7］韓 震，金亞秋．星載紅外與微波多源遙感數(shù)據(jù)提取長江口淤泥質(zhì)潮灘水邊線信息［J］．自然科學(xué)進(jìn)展，2005，15(8):1000－1006．

(責(zé)任編輯:劉心季)

Research on the Method for Ring Waterside Line Information Extraction from Mud flat in the Yangtze River Estuary

HAN Zhen1，2，3，GUO Yong － fei1，LIRui1，ZHANG Kun1
(1．College of Marine Sciences of Shanghai Ocean University，Shanghai201306，China;2．Ocean Disaster Prevention and Reduction Institute，Shanghai Ocean University，Shanghai201306，China;3．Key Laboratory of Sustainable Exploitation of Oceanic Fisheries Resources，Ministry of Education，Shanghai201306，China)

Waterside line information extraction is a foundational task in studying mudflat sedimentation/erosion variation．This paper puts forward a new identification method more suitable for the ring waterside line information detection than the traditional Hough－like method．The authors firstly detected edges from the image segmentation achieved by the waterside line gray gradient information，then dilated and filled the interior by mathematical morphology to connect edges，and finally constructed segment－shaped structural elements to achieve a continuous and smooth waterside line．Experimental results show that not only the method is simple，but also the extracted waterside line is ideal．

Jiuduansha;Image segmentation; Mathematical morphology;Structural elements;Waterside line

韓 震(1969－)，男，博士，教授，主要從事海洋遙感技術(shù)研究。

P 737．1

A

1001－070X(2010)04－0064－03

2009－12－23;

2010－01－20

教育部科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項目(編號:209047)、上海市科委項目(編號:08230510700)和上海市教育委員會科研創(chuàng)新重點(diǎn)項目(編號:08ZZ81)共同資助。