李亮， 梁彬， 薛鵬， 應(yīng)國(guó)偉

(四川省第三測(cè)繪工程院，成都　610500)

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矢量圖約束的遙感影像分割算法

李亮， 梁彬， 薛鵬， 應(yīng)國(guó)偉

(四川省第三測(cè)繪工程院，成都610500)

摘要：為了解決矢量圖約束下的遙感影像分割問(wèn)題，提出了一種基于標(biāo)記分水嶺的帶約束的影像分割方法。該方法首先將約束矢量圖映射為影像中的邊緣，在帶邊緣的影像上提取標(biāo)記區(qū)域； 然后采用面積約束法剔除偽標(biāo)記區(qū)域，并利用優(yōu)先級(jí)隊(duì)列對(duì)未標(biāo)記點(diǎn)進(jìn)行泛洪； 最后依據(jù)相似性測(cè)度對(duì)影像中的邊緣點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)號(hào)，將標(biāo)號(hào)圖矢量化獲取影像分割結(jié)果。采用QuickBird影像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明： 該方法能夠?qū)崿F(xiàn)矢量圖約束下的影像分割，當(dāng)影像數(shù)據(jù)量較大時(shí)，比eCognition軟件中多尺度分割方法的運(yùn)行效率高。

關(guān)鍵詞：矢量圖約束； 影像分割； 標(biāo)記分水嶺； 優(yōu)先級(jí)隊(duì)列； 矢量化

0引言

影像分割是將影像劃分為若干個(gè)互不重疊的區(qū)域，各區(qū)域內(nèi)部具有勻質(zhì)性，而相鄰區(qū)域間具有異質(zhì)性。影像分割是面向?qū)ο笥跋穹治隼碚摰幕A(chǔ)，在土地利用變化檢測(cè)[1-2]、土地覆蓋分類[3-4]及專題信息提取[5-6]等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。

影像分割方法可以劃分為區(qū)域增長(zhǎng)法[7]、邊緣檢測(cè)法[8]及區(qū)域合并法[9-10]。區(qū)域增長(zhǎng)法在種子點(diǎn)基礎(chǔ)上，依據(jù)一定相似性準(zhǔn)則向外擴(kuò)張形成同質(zhì)區(qū)域； 邊緣檢測(cè)法通過(guò)邊緣檢測(cè)提取邊緣像元，然后連接成閉合邊界； 區(qū)域合并法以像元為最小區(qū)域，采用一定的合并準(zhǔn)則合并相鄰區(qū)域，重復(fù)合并過(guò)程直到無(wú)法合并為止。

標(biāo)記分水嶺算法是一種區(qū)域增長(zhǎng)法[11]，將遙感影像依據(jù)梯度值模擬成一張地形圖，梯度值越大則對(duì)應(yīng)的高程越大。提取地形圖中的盆地區(qū)域作為標(biāo)記區(qū)域，模擬洪水淹沒(méi)過(guò)程，在不同標(biāo)記區(qū)域洪水的匯合處修筑大壩，大壩則對(duì)應(yīng)影像中的邊緣點(diǎn)。標(biāo)記分水嶺算法可以獲取連續(xù)的單像元邊緣，且分割效率高，成為影像分割的研究熱點(diǎn)[12-14]。但現(xiàn)有的影像分割算法大多是在無(wú)約束條件下劃分遙感影像，較少研究矢量圖約束下的影像分割，無(wú)法將作為先驗(yàn)知識(shí)的邊界約束融入到影像分割中。

為此，本文研究了一種矢量圖約束下的遙感影像分割算法。該算法通過(guò)將矢量圖映射到遙感影像上形成邊緣像元，并在此基礎(chǔ)上利用標(biāo)記分水嶺算法實(shí)現(xiàn)影像的快速分割。

1矢量圖約束的影像分割定義

2矢量圖約束的影像分割方法

本文將約束矢量圖的邊界視為人工建成的大壩，在此約束條件下進(jìn)行標(biāo)記分水嶺變換獲取影像分割結(jié)果。首先，將約束矢量圖中區(qū)域映射到遙感影像上形成閉合邊緣； 其次，提取影像中的標(biāo)記區(qū)域； 然后，采用面積約束條件剔除偽標(biāo)記區(qū)域，并在標(biāo)記區(qū)域基礎(chǔ)上開(kāi)始泛洪，泛洪時(shí)不同標(biāo)記區(qū)域的交匯處為邊緣像元，對(duì)所有的邊緣像元依據(jù)一定準(zhǔn)則進(jìn)行標(biāo)號(hào)； 最后，對(duì)標(biāo)號(hào)圖進(jìn)行矢量化。具體流程如圖1所示。

圖1　本文方法流程圖

2.1邊緣映射

邊緣映射將約束矢量圖中區(qū)域的邊界映射到遙感影像上形成閉合邊緣，從而在后續(xù)的泛洪過(guò)程中將洪水限制在約束區(qū)域內(nèi)部，是實(shí)現(xiàn)矢量圖約束下影像分割的關(guān)鍵。通過(guò)柵矢套合將矢量圖套合在遙感影像上，然后利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中的直線光柵化算法——數(shù)值微分法(digitaldifferentialanalyzer，DDA)將矢量圖的邊界映射為由連續(xù)像元組成的閉合邊緣，并將閉合邊緣上的像元標(biāo)記為邊緣像元。如圖2所示，圖中單元格表示柵格影像的像元。在無(wú)約束條件下進(jìn)行影像分割時(shí)，可不進(jìn)行邊緣映射，也可將影像四周邊界像元映射為邊緣像元。

(a) 約束區(qū)域與影像套合結(jié)果 (b) 邊緣映射

圖2邊緣映射圖

Fig.2Edgemap

2.2標(biāo)記區(qū)域的提取及偽標(biāo)記的去除

經(jīng)過(guò)邊緣映射后，影像像元?jiǎng)澐譃檫吘壪裨胺沁吘壪裨?種。標(biāo)記區(qū)域是非邊緣像元中一系列梯度值較小、空間上相鄰像元的集合，對(duì)應(yīng)著影像中的內(nèi)部區(qū)域。標(biāo)記區(qū)域提取的關(guān)鍵在于標(biāo)記點(diǎn)的提取。標(biāo)記點(diǎn)是影像中的內(nèi)部點(diǎn)，梯度值較??； 未標(biāo)記點(diǎn)是影像中邊緣及其附近的點(diǎn)，梯度值較大； 因此可以通過(guò)設(shè)定一定閾值，依據(jù)

(1)

將二者區(qū)分開(kāi)。式中： h和l分別為像元的行號(hào)和列號(hào)； g(h,l)為像元的梯度值； T(h,l)為像元對(duì)應(yīng)的閾值，可以是與位置無(wú)關(guān)的全局閾值，也可為與位置相關(guān)的局部閾值。m(h,l)取值為1時(shí)表示標(biāo)記點(diǎn)，取值為0時(shí)表示未標(biāo)記點(diǎn)。標(biāo)記點(diǎn)提取后，采用聚類的方法獲取標(biāo)記區(qū)域，并且對(duì)其依次進(jìn)行標(biāo)號(hào)。受噪聲及暗紋理的影響，影像中會(huì)存在較多偽標(biāo)記區(qū)域，導(dǎo)致過(guò)分割現(xiàn)象嚴(yán)重，因此需要對(duì)偽標(biāo)記區(qū)域進(jìn)行剔除。由于偽標(biāo)記區(qū)域通常具有較小的面積，因此可以通過(guò)最小面積約束來(lái)剔除。

區(qū)域的層次關(guān)系在面向?qū)ο蟮挠跋穹治鲋惺株P(guān)鍵，因此需要記錄包含標(biāo)記區(qū)域的約束區(qū)域，即“父區(qū)域”。受邊緣像元的約束，標(biāo)記區(qū)域會(huì)被某約束區(qū)域包含。在標(biāo)記區(qū)域中任選一個(gè)像元點(diǎn)，利用點(diǎn)在多邊形內(nèi)部算法即可獲取包含該點(diǎn)的約束區(qū)域，這個(gè)區(qū)域即為標(biāo)記區(qū)域的父區(qū)域。

2.3泛洪

標(biāo)記區(qū)域提取后，影像像元?jiǎng)澐譃闃?biāo)號(hào)點(diǎn)、未標(biāo)號(hào)點(diǎn)及邊緣點(diǎn)3種。泛洪是在標(biāo)記區(qū)域基礎(chǔ)上，對(duì)未標(biāo)號(hào)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)號(hào)的過(guò)程。Meyer提出了一種基于不同優(yōu)先級(jí)隊(duì)列的標(biāo)記分水嶺算法[15]，其不需要對(duì)原始梯度圖進(jìn)行修正，直接在原始梯度圖上利用隊(duì)列數(shù)組進(jìn)行泛洪。Meyer方法的分割速度較快，且空間占用率低，因此本文采用Meyer方法進(jìn)行泛洪。

Meyer方法的核心思想是利用不同優(yōu)先級(jí)的隊(duì)列來(lái)模擬洪水淹沒(méi)的過(guò)程。像元的梯度值越小，對(duì)應(yīng)的優(yōu)先級(jí)越高。令梯度影像的量化等級(jí)為L(zhǎng)，泛洪的實(shí)現(xiàn)過(guò)程為： ①開(kāi)辟1個(gè)大小為L(zhǎng)的隊(duì)列數(shù)組，初始時(shí)為空； ②遍歷影像，將與標(biāo)記區(qū)域相鄰的未標(biāo)號(hào)像元依據(jù)其梯度值添加到對(duì)應(yīng)的隊(duì)列后端中，設(shè)置優(yōu)先級(jí)為0的隊(duì)列為當(dāng)前隊(duì)列； ③取出當(dāng)前隊(duì)列前端的像元，遍歷其鄰域，考察其鄰域已標(biāo)號(hào)的像元，若只有1種標(biāo)號(hào)，則將該標(biāo)號(hào)賦值給當(dāng)前像元； 若有2種及以上的標(biāo)號(hào)，則該像元為分水嶺，標(biāo)記為邊緣像元； ④經(jīng)過(guò)步驟③，若該像元已經(jīng)被標(biāo)號(hào)，則將其鄰域的未標(biāo)號(hào)像元依據(jù)梯度值添加到對(duì)應(yīng)的隊(duì)列后端中,若梯度值小于當(dāng)前處理隊(duì)列的優(yōu)先級(jí)，則添加到當(dāng)前處理隊(duì)列的后端； ⑤依次從當(dāng)前隊(duì)列取出前端的像元，迭代執(zhí)行③④兩步，當(dāng)前隊(duì)列為空時(shí)，移動(dòng)到下一個(gè)隊(duì)列迭代執(zhí)行③④，所有的

隊(duì)列均為空時(shí)算法結(jié)束。泛洪結(jié)束后，遙感影像中的像元除邊緣像元外均已被標(biāo)號(hào)。

2.4邊緣像元的標(biāo)號(hào)

為了獲取完整的影像標(biāo)號(hào)圖，需要對(duì)邊緣像元進(jìn)行標(biāo)號(hào)。遍歷邊緣像元鄰域內(nèi)的像元，尋找與邊緣像元光譜特征最相似的已標(biāo)號(hào)像元，將其標(biāo)號(hào)值賦值給邊緣像元。2個(gè)像元點(diǎn)p和q的相似性測(cè)度d的計(jì)算公式為

(2)

采用柵格矢量化的方法將標(biāo)號(hào)圖轉(zhuǎn)化為矢量數(shù)據(jù)，用來(lái)存儲(chǔ)影像分割結(jié)果。矢量數(shù)據(jù)不僅能存儲(chǔ)影像分割所得區(qū)域的邊界，還能存儲(chǔ)區(qū)域的屬性，如父區(qū)域和特征等。本文方法的示意圖如圖3所示。

(a) 原始影像及約束 (b) 梯度影像、標(biāo)記點(diǎn)及邊緣像元 (c) 泛洪過(guò)程(洪水淹沒(méi)高度=2)

(約束矢量圖中包含2個(gè)區(qū)域： 0和1)

(d) 泛洪過(guò)程(洪水淹沒(méi)高度=3) (e) 泛洪過(guò)程(洪水淹沒(méi)高度=4) (f) 邊緣像元進(jìn)行標(biāo)號(hào)

(g) 泛洪過(guò)程中隊(duì)列數(shù)組的動(dòng)態(tài)變化

3實(shí)驗(yàn)及分析

文中實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為武漢地區(qū)2002年土地利用矢量圖及2005年QuickBird遙感影像。土地利用矢量圖采用高斯-克呂格投影，包含220個(gè)多邊形。遙感影像大小為3 492像元×2 818像元，包含藍(lán)、綠、紅及近紅外4個(gè)波段，空間分辨率為2.4m。以2002年土地利用矢量圖為約束，對(duì)2005年遙感影像進(jìn)行二次分割。圖4為2002年土地利用矢量圖套合在2005年遙感影像上的結(jié)果。

圖4　2002年土地利用矢量圖與2005年QuickBird

3.1影像分割實(shí)驗(yàn)

文中采用文獻(xiàn)[14]中的自適應(yīng)方法提取標(biāo)記。全局比例系數(shù)α與調(diào)整系數(shù)coef是自適應(yīng)標(biāo)記提取方法的關(guān)鍵。對(duì)地物類型單一、分布簡(jiǎn)單的影像，設(shè)定較大的α值，否則設(shè)定較小的α值； coef通常取值0.6～0.8。不同的影像對(duì)應(yīng)的最優(yōu)分割參數(shù)也不同，文中采用反復(fù)嘗試法，設(shè)定標(biāo)記的全局比例系數(shù)α=0.4，調(diào)整系數(shù)coef=0.7，面積閾值=300。圖5為2002年矢量圖約束下2005年影像的分割結(jié)果圖，其中包含區(qū)域1 634個(gè)。

圖5　影像二次分割圖

在矢量圖約束下進(jìn)行影像分割，可以充分利用已有的邊界先驗(yàn)知識(shí)，從而有效抑制影像欠分割現(xiàn)象。圖6為有約束及無(wú)約束2種條件下的影像分割結(jié)果。

(a) 約束矢量圖 (b) 有約束條件下的影像分割 (c) 無(wú)約束條件下的影像分割

圖6不同分割結(jié)果對(duì)比圖

Fig.6Comparisonwithdifferentsegmentationresults

對(duì)比圖6(b)(c)可以看出，無(wú)約束分割時(shí)，由于道路及其兩邊房屋的反射率均較強(qiáng)，在遙感影像上具有較高的亮度值，光譜特征相似，因此分割時(shí)容易將二者合并在一起，欠分割較為嚴(yán)重，導(dǎo)致道路的邊緣定位精度較差； 有約束分割時(shí)，道路的邊緣則可得到較好的控制。

3.2分割效率實(shí)驗(yàn)

本實(shí)驗(yàn)中分割耗時(shí)情況見(jiàn)表1，總耗時(shí)11.4s。

表1　分割耗時(shí)表

從表1可以看出，標(biāo)記區(qū)域提取在本文方法中耗時(shí)最長(zhǎng)，達(dá)到4.3s。這是因?yàn)闃?biāo)記區(qū)域提取中包含梯度影像生成及高斯濾波、標(biāo)記區(qū)域聚類與標(biāo)號(hào)等操作，因此耗時(shí)較長(zhǎng)； 影像中的邊緣像元及標(biāo)記像元不需要進(jìn)行泛洪，參與泛洪的像元數(shù)相對(duì)整幅影像較少，因此泛洪在本文方法中耗時(shí)較短，僅為1.1s。

為了驗(yàn)證本文方法的運(yùn)行效率，將其與eCognition軟件進(jìn)行對(duì)比。在eCognition軟件的多尺度分割模塊中，設(shè)定約束矢量圖為專題圖，遙感影像為待分割數(shù)據(jù)。針對(duì)不同大小的影像，2種方法的分割耗時(shí)如圖7所示?？梢钥闯?，當(dāng)影像較小時(shí)，本文方法與eCognition軟件分割方法的效率相差不大； 然而當(dāng)影像增大到3 492像元×2 818像元后，eCognition軟件分割方法耗時(shí)大幅提升，而本文方法的耗時(shí)保持平緩增長(zhǎng)。這表明本文方法的分割效率優(yōu)于eCognition軟件的分割效率，適用于大數(shù)據(jù)量遙感影像的分割。

圖7　不同影像大小的影像分割效率

4結(jié)論

本文提出一種基于標(biāo)記分水嶺的帶約束影像分割方法，實(shí)現(xiàn)了矢量圖約束下的影像分割。該方法將約束矢量圖邊界映射到遙感影像上形成邊緣，提取影像中標(biāo)記區(qū)域，利用帶有優(yōu)先級(jí)的隊(duì)列數(shù)據(jù)進(jìn)行快速泛洪，對(duì)邊緣像元進(jìn)行標(biāo)號(hào)，矢量化標(biāo)號(hào)圖得到分割結(jié)果。在QuickBird遙感影像上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文方法的有效性及高效性，同時(shí)得出以下結(jié)論：

1)本文方法適用于大數(shù)據(jù)量遙感影像的二次分割，其耗時(shí)隨著影像數(shù)據(jù)量的增大而平穩(wěn)增大，因此當(dāng)影像數(shù)據(jù)量較大時(shí)，其分割效率依然較高。

2)本文方法適用于無(wú)約束遙感影像的分割。無(wú)約束條件下進(jìn)行影像分割，可以視為在影像外接矩形約束下的影像分割。

3)如何快速準(zhǔn)確地提取標(biāo)記區(qū)域是下步研究工作的重點(diǎn)。

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(責(zé)任編輯： 邢宇)

Remote sensing image segmentation under vector map constraints

LI Liang， LIANG Bin， XUE Peng， YING Guowei

(The Third Academy of Engineering of Surveying and Mapping, Chengdu 610500, China)

Abstract:Inordertosolvetheproblemofremotesensingimagesegmentationundervectormapconstraints,thispaperproposesamarker-basedwatershedmethodforremotesensingimagesegmentationundervectormapconstraints.Firstly,theconstrainedvectormapismappedtotheedgeoftheimage.Themarkersareextractedintheimagewithedge.Secondly,thepseudomarkedareasareeliminatedbyareaconstraint.Thefloodforunmarkedpixelsisimplementedbyapriorityqueuearrow.Lastly,theedgepixelsintheimagearelabeledbyasimilaritymeasurement.Thelabelimageisusedforvectorizationtogetthesegmentationresult.TheexperimentalresultontheQuickBirdimageshowsthattheproposedmethodcanrealizeimagesegmentationundervectormapconstraints.ComparedwithmultiresolutionsegmentationmethodineCognitionsoftware,theproposedmethodismoreefficientwhentheremotesensingimageislarge.

Keywords:vectormapconstraints;imagesegmentation;marker-basedwatershed;priorityqueue;vectorization

doi:10.6046/gtzyyg.2016.03.13

收稿日期：2015-04-22；

修訂日期：2015-06-02

基金項(xiàng)目：測(cè)繪地理信息公益性行業(yè)科研專項(xiàng)項(xiàng)目“衛(wèi)星遙感與地面?zhèn)鞲芯W(wǎng)一體化的湖泊流域地理國(guó)情監(jiān)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究”(編號(hào): 201512026)、數(shù)字制圖與國(guó)土信息應(yīng)用工程國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金項(xiàng)目"基于遙感影像的矢量圖更新關(guān)鍵技術(shù)研究"(編號(hào)：DM2016SC04)及四川省地理國(guó)情監(jiān)測(cè)工程技術(shù)研究中心項(xiàng)目“川南經(jīng)濟(jì)區(qū)交通網(wǎng)絡(luò)綜合研究——以瀘州市為例”(編號(hào):GC201509)共同資助。

中圖法分類號(hào)：TP751.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001-070X(2016)03-0080-06

第一作者簡(jiǎn)介：李亮(1987-)，男，博士，主要從事遙感影像的智能化解譯研究。Email：liliang1987wuda@163.com。

引用格式： 李亮，梁彬，薛鵬,等.矢量圖約束的遙感影像分割算法[J].國(guó)土資源遙感,2016,28(3):80-85.(LiL，LiangB，XueP，etal.Remotesensingimagesegmentationundervectormapconstraints[J].RemoteSensingforLandandResources,2016,28(3):80-85.)