張彥峰，艾海濱，杜全葉，張 力

(中國測繪科學(xué)研究院，北京 100830)

基于金字塔影像分割的水域提取在海島礁空中三角測量中的應(yīng)用

張彥峰，艾海濱，杜全葉，張 力

(中國測繪科學(xué)研究院，北京 100830)

在自動空中三角測量中，從水域提取的連接點穩(wěn)健性差，不能用于平差計算而要予以剔除。海島礁影像包含大面積的水域，而平差算法本身一般無法完全剔除落水點，如果進行人工編輯則工作量太大。因此本文提出一種基于金字塔影像分割的水域提取算法，首先對海島礁影像進行分割，然后通過一種基于直方圖的自適應(yīng)閾值的二值化方法提取出水域，進而剔除落水的特征點，最終實現(xiàn)了海島礁測圖中的高精度自動空中三角測量，提高了生產(chǎn)效率。

海島礁；空中三角測量；影像分割；水域提取

一、引 言

我國擁有300多萬平方千米的海域，其中有7000多個島嶼[1]，開展海島礁測繪對于維護海洋權(quán)益和開發(fā)利用海洋資源有著重要意義。然而海島礁測繪難度遠遠大于陸地測繪，海島礁航空攝影測量中的一個難點就是存在大量落水點，而空中三角測量[2]中自動匹配的落水點是不能用于平差計算的。究其原因，一方面由于水域的缺乏紋理或重復(fù)紋理容易造成誤匹配；另一方面落水點浮動導(dǎo)致不同影像上同名落水點的實際位置不同，比如波浪和近海養(yǎng)殖場上人工地物由于各影像時相不一致造成實際位置差異。因為海島礁影像上落水點往往占到一半以上，平差算法中的自動粗差探測也不能完全檢測并自動剔除這些錯誤點，所以必須在平差之前去除這些落水點才能正確實施空中三角測量。為此，傳統(tǒng)的做法是人工刪除落水點[3-4]后再進行平差，但工作量非常大。

自動剔除落水點的關(guān)鍵是提取水域，人們針對不同的影像數(shù)據(jù)提出了不同的方法[5]，如 Cao和Jiang提出了對于SPOT5多光譜影像短波近紅外進行閾值分割的方法[6]；胡德勇等提出了針對Landsat SAR影像的水域提取算法[7]；還有一些學(xué)者提出了通用算法，如最小經(jīng)驗熵法[8]和區(qū)域增長法[9]等，以不同的方式體現(xiàn)了水域低灰度和弱紋理的特性。同樣基于水域的上述兩個特性，筆者提出了一種基于金字塔影像分割的水域提取算法，首先利用一種基于金字塔的影像分割方法[10]對海島礁影像進行分割，然后通過統(tǒng)計灰度直方圖自適應(yīng)地選取閾值并對影像進行二值化而得到水域掩膜。該算法本質(zhì)上是一種基于紋理和灰度特性的聚類方法，兼顧了水域的紋理和色調(diào)兩方面的信息，因此具有較好的魯棒性，利用該算法自動剔除落水點，可以實現(xiàn)海島礁測圖中的自動空三，提高了生產(chǎn)效率。

二、基于金字塔影像分割的水域提取算法

海島礁影像上存在大片水域，其灰度值較低，這反映在直方圖上就是高頻數(shù)(率)的分量集中在低灰度級部分(如圖1所示)，選取合適的閾值就可以提取水域。然而如何選擇閾值是一個難題，采用閾值分割法無法取得穩(wěn)健良好的結(jié)果。如果首先分割影像，得到分明的直方圖波峰和波谷，則很容易選擇閾值提取水域?；谝陨戏治觯疚睦靡环N基于金字塔影像的分割方法對海島礁影像進行分割，然后提出一種基于直方圖的自適應(yīng)閾值選擇方法提取水域，算法流程如圖2所示。

1.金字塔影像分割

金字塔影像分割[10]是一種非常穩(wěn)健的圖像分割算法，其基本原理是：首先對輸入影像構(gòu)建金字塔影像，根據(jù)父子影像間灰度相似性構(gòu)建父子關(guān)系，再由父子關(guān)系從下到上逐層重新計算各層影像灰度，通過迭代，父子關(guān)系將趨于穩(wěn)定，最后從上到下傳遞灰度，直到刷新基礎(chǔ)影像灰度為止，最終形成了分割影像，如圖2所示。

圖1 海島礁影像分割前后直方圖

圖2 基于金字塔影像分割的水域提取算法流程圖

該算法涉及的3個關(guān)鍵步驟論述如下。

(1)構(gòu)建金字塔影像

采用高斯金字塔，即首先對影像進行高斯濾波，卷積因子為δ，然后取出偶數(shù)行和偶數(shù)列組成上層影像，金字塔層數(shù)設(shè)為L。

(2)構(gòu)建及迭代計算父子關(guān)系

如圖3所示，構(gòu)建了金字塔影像后，上層影像(父影像)每個像素對應(yīng)下層影像(子影像)若干像素，同時子影像每個像素又屬于多個父影像的像素。設(shè)置一個灰度鄰接閾值T0，將父影像每個像素與子影像上對應(yīng)的灰度差低于T0的像素對應(yīng)，確定父子關(guān)系。然后重新計算父影像，其像素值由子影像上對應(yīng)像素求灰度平均得到。從下往上逐層計算和更新父子關(guān)系，這是個迭代的過程，父子關(guān)系將會趨于穩(wěn)定，同時得到頂層影像初步的分割結(jié)果。

圖3 父子關(guān)系競爭示意圖[10]

(3)聚 類

經(jīng)過之前的分割，頂層影像形成一系列的分割塊節(jié)點，把灰度差值小于聚類閾值T1的相鄰的節(jié)點合為一個節(jié)點。此后，將頂層影像的灰度根據(jù)父子關(guān)系從上往下傳遞至原始影像，即得到最終的分割影像。

2.基于直方圖的自適應(yīng)二值化水域提取

金字塔影像分割將同屬一類的像素求灰度均值，因此分割后影像的水域仍然保持了原始的暗色調(diào)特征。此外，海島礁影像水域面積往往比較大，這兩個特征表現(xiàn)在直方圖上就是低灰度值部分至少存在一個顯著的峰值(如圖1所示)，一般對應(yīng)水域的灰度值，有時也包含了一些暗色調(diào)的植被。筆者根據(jù)以上現(xiàn)象設(shè)計了基于直方圖的自適應(yīng)二值化水域提取方法，即首先設(shè)置一個水域比率閾值T2；其次對分割影像重新統(tǒng)計灰度直方圖并濾掉頻率低于T2的灰度級；然后選擇最小灰度級作為閾值，對分割后影像進行二值化并得到水域掩膜；最后根據(jù)水域掩膜，將落入水域的特征點自動刪除，并進行平差計算。上述步驟即完成了海島礁影像的自動空中三角測量。

三、試驗分析

筆者對一組海島礁航空影像進行了試驗，共3條航帶64幅影像，影像寬為7680像素，高為13 824像素，空中三角測量使用高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)一體化測圖系統(tǒng)——PixelGrid，本文算法所使用的參數(shù)說明如下：δ＝2.5，L＝4，T0＝200，T1＝50，T2＝0.3。

1.水域提取結(jié)果

如圖4所示，通過金字塔影像分割可以很好地將海水分割出來，再加上基于直方圖的自適應(yīng)閾值的二值化，成功地提取出了水域。但是陸地上的植被也被當作水域提取了出來，該問題還需要進一步研究解決。

圖4 海島礁影像水域提取試驗結(jié)果

2.利用二值化水域掩膜實現(xiàn)自動空三

利用水域掩膜成功地剔除落水的特征點(如圖5所示)，然后進行自由網(wǎng)平差計算。結(jié)果顯示，原始的平差有18 117個觀測值，剔除落水點后只剩4113個觀測值，由于提高了特征點的可靠性，平差精度得到了提升。像點殘差和空三中誤差由一個像素提升到半個像素以內(nèi)(見表1)，而像片外方位元素精度則得到大幅提升(如圖6所示)，利用該算法足以滿足海島礁測圖中的自動空中三角測量而無須進行任何人工編輯。

表1 海島礁空三結(jié)果對比 μm

圖5 利用水域掩膜自動剔除落水特征點

四、總 結(jié)

試驗表明，基于利用金字塔影像分割的水域提取算法，可以根據(jù)水域的灰度特性在直方圖上自適應(yīng)地選取閾值來進行二值化，得到海島礁影像的水域掩膜，利用水域掩膜成功地剔除落水點，實現(xiàn)海島礁的高精度自動空中三角測量。該算法考慮了水域的空間特性和灰度特性，因此可以非常穩(wěn)健地提取出水域，然而弱紋理和密集重復(fù)紋理的植被區(qū)域也會被當作水域提取出來，這是下一步需要研究解決的問題。

圖6 像片外方位元素平差精度比較

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Application of Water Extraction Algorithm Based on Pyramid Image Segmentation in Automatic Aerial Triangulation for Island and Reef

ZHANG Yanfeng，AI Haibin，DU Quanye，ZHANG Li

P231.4

B

0494-0911(2014)12-0070-04

張彥峰，艾海濱，杜全葉，等.基于金字塔影像分割的水域提取在海島礁空中三角測量中的應(yīng)用[J].測繪通報，2014(12)：70-73.

10.13474/j.cnki.11-2246.2014.0401

2013-09-10

國家自然科學(xué)基金(41271374)；國產(chǎn)測圖衛(wèi)星三線陣影像高精度立體測繪(2011BAB01B05)

張彥峰(1990—)，男，甘肅天水人，碩士生，主要研究方向為航空攝影測量。