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国土资源遥感  2018, Vol. 30 Issue (4): 62-67    DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.04.10
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基于混合模糊的SAR图像水陆分割算法
郭拯危, 王乐, 宋国磊()
河南大学计算机与信息工程学院,开封 475000
SAR image land and water segmentation algorithm based on hybrid fuzzy
Zhengwei GUO, Le WANG, Guolei SONG()
School of Computer and Information Engineering, Henan University, Kaifeng 475000, China
全文: PDF(3519 KB)   HTML  
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摘要 

针对丹江口水库复杂环境背景下的水陆分割,提出一种基于混合模糊的SAR图像水陆分割算法。首先,该算法以统计SAR图像的灰度特征作为分割参数,采用自适应多阈值最大类间方差法(maximum between-class variance,OTSU)对库区水陆进行粗分割; 然后,以各均匀区域的灰度均值作为初始化聚类中心的模糊C均值算法进行聚类迭代得到分类结果; 最后,采用连通区域法,将邻域内较小的像素对象删除,从而实现水陆的精分割。通过对哨兵1A的GRDH数据实验表明,该方法对于地物种类和支流较多的内陆水域SAR图像有较好的分割效果。

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郭拯危
王乐
宋国磊
关键词 水陆分割多阈值OTSU模糊聚类丹江口水库    
Abstract

In this paper, a land and water segmentation algorithm based on hybrid fuzzy is proposed for the segmentation of SAR images. The algorithm is based on the gray features of SAR images, and dynamic multi threshold maximum between-class variance (OTSU) method is used for SAR image rough segmentation. The gray mean value of each homogeneous region is used as the initial clustering center of the fuzzy C mean algorithm so as to get the classification result by clustering iteration. Finally, the connected region method is used to remove the small pixels in the neighborhood, thus achieving fine segmentation of land and water. The experiments on GRDH data of Sentinel-1A show that the method has a relatively good segmentation effect for the SAR images of land objects and inland water areas with more tributaries.

Key wordsland and water segmentation    multi threshold OTSU    fuzzy clustering    Danjiangkou Reservoir
收稿日期: 2017-05-16      出版日期: 2018-12-07
:  TP751  
基金资助:国家自然科学基金项目“基于高分辨星载SAR图像的丹江口水库安全与水环境监测研究”资助(U1604145)
通讯作者: 宋国磊
作者简介: 郭拯危(1963-),女,研究生导师,主要从事网络协议、空间信息处理等方面研究。Email: henugzw@foxmail.com
引用本文:   
郭拯危, 王乐, 宋国磊. 基于混合模糊的SAR图像水陆分割算法[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(4): 62-67.
Zhengwei GUO, Le WANG, Guolei SONG. SAR image land and water segmentation algorithm based on hybrid fuzzy. Remote Sensing for Land & Resources, 2018, 30(4): 62-67.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2018.04.10      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2018/V30/I4/62
Fig.1  2016年10月份水库分割结果
Fig.2  分类指标示意图
算法 A R F
本文算法 0.892 8 0.920 3 0.906 4
FCM 0.782 5 0.974 0 0.867 8
OTSU 0.951 7 0.358 7 0.521 0
水平集+数学形态学 0.801 7 0.971 0 0.878 2
区域分裂合并 0.840 2 0.302 3 0.444 6
MRF 0.847 1 0.514 1 0.639 9
OTSU+核聚类 0.843 9 0.858 9 0.851 3
二维OTSU 0.886 0 0.960 6 0.840 3
蚁群+聚类 0.892 4 0.225 9 0.360 5
Tab.1  SAR图像分割评价结果指标
时间 图像大小 备注
2016年3月 768像素× 519像素 汉水流域西向河道和丹江流域与老灌河流域
2016年6月 611像素×578像素 东南向汉水流域河道,延伸至老河口市
2016年10月 923像素×597像素 东南向汉水流域河道,延伸至七里崖
2017年5月 817像素×574像素 东南向汉水流域河道,延伸至七里崖及部分西向汉水河道
Tab.2  丹江口水库 SAR 影像信息表
Fig.3  不同时期水库图像
Fig.4  人工分割结果
算法 2016年
3月
2016年
6月
2016年
10月
2017年
5月
本文算法 0.980 3 0.966 2 0.963 6 0.940 9
FCM 0.895 6 0.933 0 0.925 9 0.918 3
OTSU 0.309 6 0.438 2 0.654 3 0.412 1
水平集+数学形态学 0.971 1 0.929 6 0.956 1 0.940 0
区域分裂合并 0.695 1 0.657 2 0.585 2 0.606 9
MRF 0.593 1 0.948 1 0.954 6 0.933 8
OTSU+核聚类 0.721 5 0.866 8 0.941 8 0.850 5
二维OTSU 0.338 9 0.513 0 0.855 9 0.493 1
蚁群+聚类 0.320 8 0.381 9 0.374 5 0.372 8
Tab.3  不同时期SAR图像分割结果Dice系数
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