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    基于幾何活動輪廓的海陸分割方法研究

    2016-12-22 22:00:50于芳梁英杰昂朝群
    軟件導(dǎo)刊 2016年11期

    于芳梁英杰 昂朝群

    摘 要:海上圖像識別效率低、時效差。為解決這些問題,針對圖像中海上、陸地和植被等區(qū)域特點,以及陸地與海洋在圖像上的灰度差異,基于水平截集法的海岸線檢測方法提取海陸邊界,采用不斷迭代初始輪廓方法,擬合真實海陸輪廓,實現(xiàn)基于幾何活動輪廓的海陸分割。

    關(guān)鍵詞:幾何活動輪廓;海陸分割;水平集;G0分布;滑窗因子

    DOIDOI:10.11907/rjdk.162236

    中圖分類號:TP317.4

    文獻標(biāo)識碼:A 文章編號文章編號:16727800(2016)011019003

    0 引言

    海上運動目標(biāo)圖像由于光照變化、傳感器噪聲、匹配噪聲等干擾因素,對分割結(jié)果帶來較大影響,造成準(zhǔn)確度下降、虛警率較高。目前,海上圖像海陸分割方法主要有灰度直方圖閾值[1]、紋理和邊緣特征[23]、特征融合、海圖信息和活動輪廓模型[4]等。雖然海陸分割方法很多,但至今還沒有通用、魯棒的海陸圖像分割算法[5]。為達到更好的海陸分割結(jié)果,算法必須充分利用圖像中海洋與陸地的相似性和差異性。

    基于活動輪廓模型的海陸分割分為參數(shù)化活動輪廓模型和幾何活動輪廓模型兩種方法。第一種方法采用設(shè)定曲線參數(shù)來擬合活動輪廓,第二種方法采用坐標(biāo)系下符號距離函數(shù)的零水平集來擬合活動輪廓。由于海岸附近的陰影、植被等低亮度因素對分割結(jié)果影響較大,而海上區(qū)域中,圖像的像素變化主要由海上不同輪廓位置、紋理等因素所致,海岸與艦船的整體輪廓不需要考慮照度(海中照度指海水中投射到單位面積上的光通量)參數(shù)約束[67],因此基于幾何活動輪廓模型的變化檢測可以克服照度噪聲的影響。

    1 海上圖像分析

    研究港口圖像可知,海洋區(qū)域特征雖然受海上目標(biāo)和照度變化影響,但灰度變化范圍和梯度較??;而陸地區(qū)域結(jié)構(gòu)復(fù)雜,包含道路、植被和建筑等多種不同圖像灰度物體,因此灰度變化范圍和梯度較大[89]。

    港口圖像劃分為3種區(qū)域:①海面區(qū)域。該區(qū)域灰度變化范圍和梯度較小,雜波較少,具有封閉性和平坦性特點;②復(fù)雜地物區(qū)域。該區(qū)域包含陸上建筑、道路以及汽車等物體,其灰度梯度幅值較大且不均勻,地勢高低不平,相比區(qū)域①,其陰影等復(fù)雜噪聲較多;③植被紋理區(qū)域。該區(qū)域亮度較低,紋理結(jié)構(gòu)較簡單,灰度變化較小,如圖1所示。

    2 海陸分割方法

    采用基于活動輪廓的海岸線檢測方法,將海上目標(biāo)和陸地區(qū)域作為整體,與海洋區(qū)域進行分割。海岸線檢測的重要任務(wù)是選取合適的目標(biāo)結(jié)構(gòu)和輪廓特征,以區(qū)別背景區(qū)域。

    (1)活動輪廓模型?;顒虞喞P头椒ㄔ絹碓蕉嗟貞?yīng)用在圖形分割領(lǐng)域[10]。該方法首先假定一條與待分割目標(biāo)區(qū)域近似的初始活動輪廓,建立輪廓能量函數(shù),通過變分法和偏微分方程迭代,初始活動輪廓向目標(biāo)邊緣方向靠近,以擬合圖形中目標(biāo)的真實邊界,使得能量函數(shù)最小化的輪廓線就是分割的最終邊界,其原理如圖2所示。

    式(1)為活動輪廓模型的一般表達式,|C|表示分割邊界長度,μ為一個正的加權(quán)實數(shù)?;顒虞喞P褪且环N基于貝葉斯的推理模型,其本質(zhì)是通過最大化分割區(qū)域的后驗概率來尋求最優(yōu)分割,性能取決于統(tǒng)計分布對圖像數(shù)據(jù)的擬合程度。統(tǒng)計分布越合理,得到的分割越精確。經(jīng)典的統(tǒng)計活動輪廓模型采用高斯分布擬合圖像數(shù)據(jù)。大量研究表明,由于斑點噪聲影響,海上圖像數(shù)據(jù)無法采用高斯分布建模,因此若將采用高斯分布的統(tǒng)計活動輪廓模型應(yīng)用于海上圖像,會產(chǎn)生錯誤的分割結(jié)果。

    G0分布可以在大范圍均勻變化空間中實現(xiàn)對海上多噪聲圖像準(zhǔn)確建模,模型參數(shù)易獲取,因此采用G0分布作為海上圖像數(shù)據(jù)的統(tǒng)計模型。由于G0分布具有公式復(fù)雜、計算量大的特點,實際應(yīng)用中利用參數(shù)估計來提高效率。海上圖像的G0分布公式如下:

    (2)幾何型活動輪廓法。在海岸線檢測中,海岸線附近區(qū)域的局部統(tǒng)計信息對檢測結(jié)果影響很大,而經(jīng)典的活動輪廓模型是統(tǒng)計區(qū)域全局信息,往往會出現(xiàn)“過度分割”現(xiàn)象,分割精度不理想。為了對輪廓線上每個點進行局部信息統(tǒng)計,Lankton和Tannenbaum引入了一個滑窗因子,加入一個水平集函數(shù)懲罰項,來精確分析內(nèi)部區(qū)域和外部區(qū)域。

    3 實驗驗證

    本文方法分割步驟:①通過公式(7),把設(shè)定的輪廓轉(zhuǎn)移至三維曲面;②假設(shè)樣本點P,在零水平截集上分析P特征近似的點Q,求出Q速度參數(shù),公式(8)F(K)是P的擴展速度方程;③由式(9)更新三維曲面ψi,j;④依據(jù)步驟③計算所得曲面ψi,j,求出新的零水平截集曲面方程;⑤新的輪廓線即是步驟④計算所得的曲面方程,通過不斷迭代,直到算法結(jié)束,從而獲得最終的目標(biāo)輪廓線。

    通過以上分析可得出利用水平截集法進行海陸分割的適用環(huán)境:①適用于陸地、海洋特征分辨性較高的海上圖像,但容易受到海上雜波、噪聲等因素的干擾;②適用于對整幅圖像作統(tǒng)一分割,不能實現(xiàn)對陸地和海洋的結(jié)構(gòu)進行細節(jié)分割,海岸線檢測只是海陸分割的一個階段;③該類檢測方法可能會將圖像中其它具有穩(wěn)定輪廓的弱目標(biāo)區(qū)域(例如島嶼、艦船等)也檢測出來,干擾了海岸線的檢測效果。

    4 結(jié)語

    本文研究了基于幾何活動輪廓的海陸分割方法,首先分析了港口圖像不同區(qū)域的灰度、梯度特點,然后采用G0分布作為海上圖像數(shù)據(jù)的統(tǒng)計模型,并引入一個滑窗因子、加入一個水平集函數(shù)懲罰項來精確分析內(nèi)部區(qū)域和外部區(qū)域,實現(xiàn)了基于幾何活動輪廓的海陸分割,并得出采

    用水平截集法進行海陸分割的適用環(huán)境。

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    (責(zé)任編輯:杜能鋼)

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