左琛

(北京市測繪設(shè)計(jì)研究院，北京 100038)

一種基于種子點(diǎn)區(qū)域增長的簡單地物邊界快速提取方法

左琛*

(北京市測繪設(shè)計(jì)研究院，北京 100038)

從遙感圖像上提取地物地貌信息，并對其進(jìn)行處理和分析，廣泛應(yīng)用于城市規(guī)劃、變化監(jiān)測、環(huán)境保護(hù)、應(yīng)急減災(zāi)等各個領(lǐng)域。本文針對測繪規(guī)劃部門常用的真彩色遙感影像圖，綜合國內(nèi)外相關(guān)研究基礎(chǔ)上，提出一種基于種子點(diǎn)區(qū)域增長算法快速提取簡單地物邊界的方法。并以影像圖中水體、云斑為實(shí)驗(yàn)對象驗(yàn)證方法的有效性。

圖像分割；種子點(diǎn)區(qū)域增長；閾值；邊緣提取

1 引 言

從遙感影像中識別興趣目標(biāo)是遙感研究領(lǐng)域中的難題和熱點(diǎn)問題之一，實(shí)現(xiàn)在遙感影像中的目標(biāo)識別能夠進(jìn)一步滿足地理信息系統(tǒng)中數(shù)據(jù)獲取與自動更新的需要。遙感影像上目標(biāo)提取經(jīng)歷了目視解譯、自動分類、基于光譜特性的信息提取等多個階段。

目前國內(nèi)外廣泛應(yīng)用的圖像分割方法有基于區(qū)域的圖像分割、基于邊緣的圖像分割、結(jié)合特定理論工具的方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、基于小波變換的方法、基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法、基于分形的方法、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法等。其中常用的基于區(qū)域的圖像分割方法中又有閾值分割、區(qū)域增長和聚類分割[1]。種子點(diǎn)法區(qū)域增長是圖像分割的一種方法，在每個需要分割的區(qū)域以一個種子像素或區(qū)域作為增長的起點(diǎn)，然后將種子像素周圍鄰域中與種子像素有相同或相似性質(zhì)的像素合并到種子像素所在的區(qū)域中。加入的新像素作為新的種子像素繼續(xù)進(jìn)行上面的過程，直到再沒有滿足條件的像素可被包括進(jìn)來，形成具備相似光譜特征的一個連通區(qū)域[2]。測繪、規(guī)劃部門所使用的正射影像圖通常為紅、綠、藍(lán)三波段真彩色影像，沒有其他波段信息，只能通過三個波段上的光譜信息及空間信息進(jìn)行信息提取。以種子點(diǎn)區(qū)域增長方法提取真彩色影像上具備單一色調(diào)、簡單紋理特征的目標(biāo)地物，利用地物的灰度或紋理特征作為相似性測度，半自動地進(jìn)行影像分割，具有較高的可靠性和運(yùn)行效率。

2 種子點(diǎn)區(qū)域增長算法

2.1算法流程

本文采取了4領(lǐng)域區(qū)域擴(kuò)張的方式，具體算法流程如圖1所示。

圖1 種子點(diǎn)區(qū)域增長流程圖

種子點(diǎn)區(qū)域增長進(jìn)行目標(biāo)提取，最為關(guān)鍵的有三個問題：一是選擇確定一組能正確代表目標(biāo)地物的種子像素；二是確定是否與種子區(qū)域同類的相似性測度；三是制定讓生長過程停止的條件或規(guī)則。區(qū)域增長法利用了區(qū)域像素間的連通性，減少了誤分的可能。

2.2相似性測度

區(qū)域增長方法中，同一類連通區(qū)域具備某些相似特征。對于多光譜遙感數(shù)據(jù)，可通過不同地物的光譜特性確定最為合適的波段組合及算法表示其特征。對于真彩色遙感影像，同類地物具備相似的灰度、顏色或紋理特征。所以本文中相似性測度選取灰度特征和紋理特征參數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

對于簡單地物，區(qū)域內(nèi)具備較為統(tǒng)一的灰度值，邊緣出現(xiàn)劇烈灰度變化，可選用窗口的灰度均值或方差作為判定特征。以種子點(diǎn)為中心取一定大小窗口內(nèi)像素灰度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算可消除區(qū)域內(nèi)噪聲影響，灰度方差對于區(qū)域邊緣反應(yīng)敏感，可得到較為準(zhǔn)確、穩(wěn)定的區(qū)域邊界?；叶裙采仃囀且环N常用的紋理分析方法，其矩陣元素可描述圖像紋理的一系列特征，也可作為區(qū)域增長判定的相似性測度。

2.3自適應(yīng)動態(tài)閾值

區(qū)域增長的判定閾值是分割結(jié)果好壞的重要因素，閾值過大會導(dǎo)致欠分割；閾值過小會導(dǎo)致過分割。國內(nèi)外學(xué)者都對閾值選取進(jìn)行了廣泛的研究，提出了很多種圖像閾值的選取方法。比如直方圖法、最大類間方差法、最小誤差和均勻誤差法、簡單統(tǒng)計(jì)與局部特性法、共生矩陣法、矩量保持法、最大熵法等[3]。本文實(shí)驗(yàn)了兩種動態(tài)閾值方法，根據(jù)增長的種子點(diǎn)區(qū)域動態(tài)確定判定閾值。

史鐵生之所以對生死觀照有如此癡迷和堅(jiān)韌的熱情，當(dāng)然與他的自身經(jīng)歷有關(guān)，22歲那年他兩腿癱瘓，曾一度喪失生存的勇氣，很想自殺，但終于頑強(qiáng)地活了下來。那么，活著的意義是什么？尋找生命的價(jià)值和意義，這就是他開始寫作的動因。關(guān)于這一點(diǎn)，史鐵生在《我與地壇》一文中有更明確的描述，他在那座古園里苦思冥想的問題只有三個“第一個是要不要去死，第二個是為什么活，第三個我干嘛要寫作?！?/p>

一種是基于統(tǒng)計(jì)特征的動態(tài)閾值。同一區(qū)域中的灰度一般符合一定的概率分布，即具備一定的灰度均值和灰度方差。依據(jù)已生長出的種子點(diǎn)區(qū)域的灰度特征計(jì)算生長閾值符合種子區(qū)域的總體特征。謝明鴻在提取海岸線邊界是提出了以下基于灰度的動態(tài)閾值算法[4]：

(1)

μ和σ分別是已生長出種子區(qū)域的灰度均值和標(biāo)準(zhǔn)方差；k1、k2是兩個系數(shù)項(xiàng)，反映了閾值的苛刻程度。

一種是最大類間方差法。最大類間方差的指導(dǎo)思想是類間方差大、類內(nèi)方差小，通過分割閾值將像素劃分成不同類別，建立類間方差與閾值的函數(shù)模型，使類間方差達(dá)到最大來確定閾值[5]。本文采納了最大類間方差法的原理，以比較兩類地物方差的方法確定地物類別。首先計(jì)算種子區(qū)域方差與非種子區(qū)域方差，然后以搜索點(diǎn)的方差靠近哪一類來劃分其類別。這一算法沒有一個具體的生長閾值，而是通過比較特征值來生長目標(biāo)區(qū)域。

3 遙感影像上簡單地物提取方法

種子點(diǎn)區(qū)域增長，相似性測度和分割閾值決定了生長規(guī)則。本文以全色影像上水體為實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)，實(shí)驗(yàn)不同的相似性測度及閾值確定方法，對邊界提取的影響。并確定對于簡單地物進(jìn)行提取的運(yùn)算參數(shù)。

3.1采用動態(tài)閾值法，以不同相似性測度進(jìn)行水邊界提取

第一組實(shí)驗(yàn)，取5×5窗口內(nèi)灰度均值與灰度方差作為相似性測度，以動態(tài)閾值(見式(1))計(jì)算分割閾值，提取黑色水體參數(shù)k1、k2取值0.05，邊界效果如圖2、圖3所示。

灰度均值可平滑水中噪聲影響，但邊界不清晰；灰度方差作為特征，可準(zhǔn)確反映邊界(左圖中堤壩被識別)，會受到噪聲影響。

圖2 以窗口內(nèi)灰度均值為相似性測度

圖3 以窗口內(nèi)灰度方差為相似性測度

第二組實(shí)驗(yàn)，取7×7的窗口計(jì)算小區(qū)域的灰度共生矩陣，矩陣距離d取5。圖像的灰度共生矩陣反映了圖像灰度關(guān)于方向、相鄰間隔、變化幅度的綜合信息，是分析圖像的局部特征和排列規(guī)律的基礎(chǔ)。根據(jù)共生矩陣，可以定義熵、對比度、能量、相關(guān)性等多種用于提取圖像紋理信息的特征。本文以能量和局部平穩(wěn)性作為相似性測度進(jìn)行比較，能量為共生矩陣對角線元素平方和，算法如下公式。

(2)

(3)

圖4 以窗口內(nèi)紋理特征值為相似性測度

從邊界結(jié)果可以看出，灰度共生矩陣中局部平穩(wěn)性可以有效消除水體中小物體及噪聲影響。

結(jié)合一系列實(shí)驗(yàn)結(jié)果，以灰度方差作為相似性測度，對簡單面狀地物提取的邊界最清晰，但易受到噪聲影響?？梢酝ㄟ^對分割影像平滑處理或加大特征窗口值來解決。

3.2動態(tài)閾值法和最大類間方差比較法實(shí)驗(yàn)

基于統(tǒng)計(jì)特征的動態(tài)閾值法是在分析統(tǒng)計(jì)目標(biāo)與背景特征值基礎(chǔ)上，直接解算分割閾值；方差比較法算法簡單，運(yùn)行快。分別用兩種方法提取長江的結(jié)果如圖5所示。

圖5 兩種閾值方法比較

4 算法應(yīng)用

通過一系列實(shí)驗(yàn)，得出以灰度方差作為相似性測度，基于統(tǒng)計(jì)特征計(jì)算動態(tài)閾值，提取真彩色影像上簡單面狀地物邊界。這種方法應(yīng)用于提取影像上云斑，統(tǒng)計(jì)其面積，對一副真彩色遙感影像上云量占比進(jìn)行質(zhì)量評價(jià)。處理流程如下：

(1)彩色影像灰度化

為了方便計(jì)算，根據(jù)AdobePhotoshop里灰度化的公式對紅、綠、藍(lán)三波段影像灰度化，可得到較好效果，如圖6所示。

(4)

(2)種子點(diǎn)選取。在影像云斑處點(diǎn)取分割起始點(diǎn)。

圖6 真彩色影像灰度化處理

(3)區(qū)域增長。通過大量實(shí)驗(yàn)，以動態(tài)閾值提取高亮云斑，式(1)閾值計(jì)算參數(shù)k1=0.5、k2=1.5。提取的云斑邊界如圖7所示，并統(tǒng)計(jì)其面積。

圖7 云斑邊界提取及面積統(tǒng)計(jì)

5 結(jié) 語

本文在總結(jié)有關(guān)種子法區(qū)域增長進(jìn)行圖像分割理論的基礎(chǔ)上，提出了一種對真彩色遙感影像上簡單面狀地物邊界提取的方法。實(shí)驗(yàn)了不同圖像特征作為相似性測度，不同閾值確定算法的提取效果，最終確定以窗口內(nèi)灰度方差作為測度，基于統(tǒng)計(jì)特征動態(tài)計(jì)算閾值，較適用于簡單紋理的面狀地物提取。并通過對水體、云斑進(jìn)行測試，總結(jié)了對不同地物提取效果較好的參數(shù)。

人機(jī)交互的方法提高了地物識別的可靠性和運(yùn)行速率。本文提出的方法可應(yīng)用于遙感影像上云量統(tǒng)計(jì)，質(zhì)量評價(jià)?？蓪唵蚊鏍畹匚铮缢w、裸露地表進(jìn)行目標(biāo)提取。

[1] 焦玉斌，徐艷蕾，陳喜龍. 圖像分割研究綜述[J]. 科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)，2009(13).

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[4] 謝明鴻，張亞飛，付琨. 基于種子點(diǎn)增長的SAR圖像海岸線自動提取算法[J]. 中國科學(xué)院研究生院學(xué)報(bào)，2007，24(1).

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AFastEdgeExtractionMethodofSimplyObjectsBasedonSeedRegionGrowing

Zuo Chen

(Beijing Institute of Surveying and Mapping，Beijing 100038，China)

Extracting and analyzing ground object information from remote sensing images is widely applied in many areas，such as urban planning，land usage changing monitoring，environment protection and disaster relief. For true color remote sensing images commonly used by survey planning department，this paper synthesized domestic and international related research and proposed a fast edge extraction method，which is based on seed region growing algorithm. Finally，this paper verified this method by experiments on water and cloud in remote sensing images.

Image segmentation；seed region growing；threshold；edge extraction

1672-8262(2017)05-126-04

P283.8，TP753

A

2017—07—25

左琛(1989—)，女，工程師，碩士研究生，現(xiàn)從事遙感、GIS數(shù)據(jù)處理與研發(fā)應(yīng)用。