一种SAR图像河流分割方法、装置及介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110853050A(43)申请公布日2020.02.28(21)申请号201910998432.9(22)申请日2019.10.21(71)申请人中国电子科技集团公司第二十九研究所地址610036四川省成都市金牛区营康西路496号(72)发明人张桂铭张弓王建涛罗李焱姚明明黄珍梅(74)专利代理机构成都九鼎天元知识产权代理有限公司51214代理人刘世权(51)Int.Cl.G06T7/11(2017.01)G06T7/136(2017.01)权利要求书2页说明书7页附图3页(54)发明名称一种SAR图像河流分割方法、装置及介质(57)摘要本发明公开了一种SAR图像河流分割方法，包括(1)预处理：去除图像噪声斑点并保留图像的细微信息；(2)二值化粗分割：采用阈值对图像进行二值化分割；(3)利用视觉注意计算模型提取二值化粗分割后的图像的显著图；(4)在显著图的基础上，人工交互在河流显著区域选择种子点；(5)采用区域生长的方法，分割生长出河流区域，如果河流区域分割完毕，算法停止运行；如果河流区域未生长分割完毕，跳转到步骤(4)，直到河流区域分割完毕。本发明与阈值法相比有着更高的精度和更优的综合分割性能；与区域生长法的运算效率相当，但有着更高的精度、更低的漏警率和更优的综合分割性能，并且还有效解决了区域生长法分割结果存在空洞的问题。CN110853050ACN110853050A权利要求书1/2页1.一种SAR图像河流分割方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)预处理：去除图像噪声斑点并保留图像的细微信息，得到滤波后的图像；(2)二值化粗分割：预处理完成后，采用阈值对图像进行二值化分割，当图像中的像素值小于或等于该阈值时，该像素值设置为0；当图像中的像素值大于该阈值时，该像素值设置为255；(3)利用视觉注意计算模型提取二值化粗分割后的图像的显著图；(4)在显著图的基础上，人工交互在河流显著区域选择种子点；(5)采用区域生长的方法，分割生长出河流区域，如果河流区域分割完毕，算法停止运行；如果河流区域未生长分割完毕，跳转到步骤(4)，直到河流区域分割完毕。2.根据权利要求1所述的一种SAR图像河流分割方法，其特征在于：预处理中，采用Lee滤波器或增强Lee滤波器对SAR原始图像进行滤波，获得滤波后的图像。3.根据权利要求1所述的一种SAR图像河流分割方法，其特征在于：预处理步骤中，还包括对滤波后的图像进行分段线性拉伸变换，提高河流区域和背景之间的对比度，将图像中灰度值较低的一定比例像素值设置为0，灰度值较高的同样比例像素值设置为255，其余像素通过线性变换扩展到0～255范围内。4.根据权利要求3所述的一种SAR图像河流分割方法，其特征在于：所述的线性拉伸变换为2％线性拉伸变换，即将图像中灰度值较低的2％像素值设置为0，灰度值较高的2％像素值设置为255，其余像素通过线性变换扩展到0～255范围内。5.根据权利要求1所述的一种SAR图像河流分割方法，其特征在于：所述的二值化粗分割阈值采用经验法所得，阈值的范围为30-130。6.根据权利要求1所述的一种SAR图像河流分割方法，其特征在于：所述的视觉注意计算模型为频谱残差计算模型，给定一幅图像I(x)，图像经过傅里叶变换后分解成幅度谱A(f)和相位谱P(f)两部分，即A(f)＝Amp{FFT[I(x)]}P(f)＝Pha{FFT[I(x)]}然后对幅度谱进行对数变换如下式所示：L(f)＝log[A(f)]再将对数幅度谱与通过一个低通滤波器与其进行卷积而平滑后的对数幅度谱相减，即可得到频谱残差，如下式所示：R(f)＝L(f)-hn(f)*L(f)最后对频谱残差与初始的相位谱作逆傅里叶变换进而获得原始图像的显著图，并通过高斯滤波器对其进行平滑处理以获得更好的视觉效果，如下式所示：S(x)＝g(x)*|FFT-1{exp[R(f)+i·P(f)]}|2上述式中，FFT和FFT-1分别表示傅里叶变换及其逆变换；A(f)、P(f)、L(f)、R(f)、S(x)分别表示原始图像的幅度谱、相位谱、对数幅度谱、频谱残差及显著图；hn(f)表示频域中的低通滤波器；g(x)表示空域中的低通滤波器。7.一种SAR图像河流分割装置，其特征在于，所述装置包括：预处理模块：用于去除图像噪声斑点并保留图像的细微信息，得到滤波后的图像；二值化粗分割模块：预处理完成后，采用阈值对图像进行二值化分割，当图像中的像素2CN110853050A权利要求书2/2页值小于或等于该阈值时，该像素值设置为0；当图像中的像素值大于该阈值时，该像素值设置为255；显著图提取模块：利用视觉注意计算模型提取二值化粗分割后的图像的显著图；人工交互模块：在显著图的基础上，人