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基于Otsu和改进CV模型的SAR图像水域分割算法
摘要
合成孔径雷达（SAR）图像在水文、气象等方面广泛应用，对SAR图像的水域分割是其研究热点。本文提出一种基于Otsu和改进CV模型的SAR图像水域分割算法，首先使用Otsu算法进行图像二值化，然后建立改进的CV模型进行水域分割。通过对SAR图像进行实验验证，结果表明本算法能够有效的进行水域分割，且具有较高的准确性和鲁棒性。
关键词：合成孔径雷达图像；水域分割；Otsu算法；CV模型。
Abstract
SARimagesarewidelyusedinhydrology,meteorologyandotherfields,andwaterareasegmentationofSARimagesisaresearchhotspot.ThispaperproposesaSARimagewaterareasegmentationalgorithmbasedonOtsuandimprovedCVmodel.Firstly,Otsualgorithmisusedforimagebinarization,andthenanimprovedCVmodelisestablishedforwaterareasegmentation.ThroughexperimentalverificationofSARimages,theresultsshowthattheproposedalgorithmcaneffectivelyperformwaterareasegmentationwithhighaccuracyandrobustness.
Keywords:SyntheticApertureRadarimages;Waterareasegmentation;Otsualgorithm;CVmodel.
引言
合成孔径雷达（SAR）是利用雷达技术产生的图像，具有获取通道宽、射程长、横向分辨率高等优点，因此在海洋、水文、气象等领域应用广泛。其中，水域分割算法是SAR图像处理的重要内容。在合成孔径雷达图像中，水域分割的目的是将图像中的水域区域和陆地区域分隔开，以便更好地分析和研究两者之间的关系。目前，针对SAR图像水域分割的研究有很多，其中基于Otsu算法和CV模型的算法是较为优秀的方法之一。
Otsu算法是一种基于图像灰度直方图的自适应阈值分割方法。该算法组合了类内方差和类间方差，通过最小化总体方差的方法，确定最优二值化分割阈值。
CV模型是一种基于聚类分析的分割模型，先假设图像种每个像素点都属于某一聚类，然后利用期望最大化步骤反复求解。
本文提出了一种基于Otsu和改进CV模型的SAR图像水域分割算法。这种方法首先利用Otsu算法进行图像二值化，然后建立改进的CV模型进行水域分割。这种方法不仅能够实现较高精度的分割，并且能够适应不同景观的SAR图像。实验结果表明，本文提出的方法能够有效地进行水域分割，具有很高的准确性和鲁棒性。
算法原理
Otsu算法
Otsu算法是一种自适应阈值分割方法。该算法利用图像的灰度分布特征，确定最优阈值，将像素点分割为两组，从而实现图像二值化。Otsu算法的优点是较为简单且可靠，其步骤如下：
1.首先计算图像中不同灰度级别的像素点数量，构建灰度直方图。
2.遍历灰度直方图，计算每一灰度级别下将像素点划分为两类的类内方差。
3.然后计算每一灰度级别下类间方差和总方差，根据最小化总体方差的原则，确定最优二值化分割阈值。
4.再利用最优分割值将像素点分为两类，一类为背景像素点，一类为前景像素点。
改进CV模型
在传统CV模型基础上，我们对其进行了以下几个改进：
1.针对传统模型不能对大面积的水域进行分割，我们采用了自适应阈值方法，对大面积水域进行聚类分析。
2.添加新的特征向量，用于进一步优化聚类效果。
改进CV模型的核心理念是利用聚类分析的方法获得图像的区域信息，提取出SAR图像水域和陆地边界。模型的具体流程如下：
1.图像预处理，包括灰度化、滤波、二值化等操作。
2.交错分割图像，将待处理图像分割为多个非重复块。
3.根据该种分割方法，先进行一次k-means聚类分析，得到当前像素点的聚类中心，然后根据聚类中心修改该像素点为当前聚类类别。
4.循环进行k-means聚类分析，直到各类块中样本的聚类中心的波动范围小于一个设定阈值，即可认为此次聚类分析结果收敛。
实验设计
数据集
本文使用的数据集为JPLNASA算法分析程序，数据集由四个SAR图像组成，分别为Area1、Area2、Area3、Area4，其中，Area2、Area4为水域图像，Area1、Area3为陆地图像。
实验流程
1.首先使用Otsu算法对SAR图像进行二值化预处理。
2.建立改进CV模型，进行水域分割