结构特征的遥感影像码头分割方法范文

摘要:在分析水边线对码头提取的作用和海岸码头的结构特征的基础上，提出了一种基于结构特征的遥感影像海岸码头分割方法。该方法在遥感影像水边线提取的基础上，利用道格拉斯－普克算法通过压缩得到关键节点，接着在节点中选取满足要求的凹点，然后依据海岸结构特征通过对凹点的筛选分割出海岸规则突出物，最后通过对规则突出物的分析验证得到海岸码头。实验结果表明，该方法能够从水边线中将码头区域分割出来，并且受停靠船舶等噪声影响较小，为下一步海岸码头的精确提取奠定了坚实基础。

关键词:遥感影像;结构特征;水边线提取;码头提取;码头分割

1引言

遥感影像上海岸码头的提取，对于海岸带地理空间信息的获取、港口的建设与开发、海上军事实力的分析与考量等都具有十分重要的意义［1］。近年来，随着遥感科学技术的飞速发展，获取遥感影像的手段日益成熟，影像的分辨率也不断提高，动态连续性逐步增强，并且具有定量化、智能化、自动化的突出优势［2］。因此，为使用遥感影像进行码头提取提供了数据支持。目前，国内外学者在遥感影像海岸码头提取与分割方面研究相对较少，主要是针对港口检测进行的，现有方法有相位编组法、基于最大熵和边缘检测方法、以及面向对象的码头提取方法、基于特征的SAR遥感图像港口检测方法等。Burns［3］等人提出的相位编组法，把灰度变化的相位作为考虑的第一要素，求出图像中各个像素的梯度相位，将相邻的方向相同的点变为一个直线支撑区，然后根据支撑区内像素的坐标提取出码头所在的直线。魏军伟［4］研究了一种基于最大熵和形态学边缘检测算法，首先对原始图像进行边缘检测，从而检测出码头边缘像素点，再对预处理后的码头图像分别进行横向和纵向扫描，然后取其并集，最后提取出码头。但如果码头附近停有船只或者其他海上物品的话，便会干扰检测。刘亚飞［5］等运用ENVI函数对光学卫星遥感图像进行快速的波段读取操作，并在IDL模式下，运用面向对象的图像处理函数对图像数据进行数学形态学处理，从而提取出海岸码头，然而残留的桥梁、非闭合的养殖区等对码头的提取精度会产生很大的影响。陈琪［6］等在基于SAR遥感图像上，首先找到含有港口的图像中的突堤，进而找到突堤上的特征点，计算每两个突堤特征点的封闭性度量，封闭性度量最大的一对作为口门突堤特征点，从而提取出码头，但计算量相对较大。本文针对上述方法存在的不足，在充分分析码头结构特征和空间关系特征的基础上，提出了一种基于结构特征的遥感影像海岸码头分割方法。该方法先进行水边线提取，在水边线提取基础上，利用道格拉斯－普克算法进行压缩得到节点，再通过角度阈值提取凹点，根据海岸码头的结构特征，确定码头的边缘点，最终分割出海岸码头。

2基于结构特征的遥感影像海岸码头分割原理

2.1海岸码头结构特征分析

常见码头形状见图1。通过码头特征分析［7］，在码头分割中常用的结构特征主要有:①码头作为水边线上很明显的突出目标，在轮廓线上有很明显的凹凸点，尤其在海岸与码头的交界处，一般是两个凹点，相交于每个凹点两条边线的夹角在一定的范围内;②海岸本体与码头的分割处即为上述两个凹点，水边线上这两个凹点之间的部分即为码头，这两个凹点的连线与此处海岸本体大致在同一条直线上;③码头区域中路基的宽度一般较均匀，垂直海岸的两条边通常平行;④在没有船舶等的干扰情况下，码头在遥感影像上一般呈I型、L型和T型，具有规则的结构特征;⑤码头一般具有一定的长度、宽度和面积。

2.2基于结构特征的海岸码头分割基本原理

在水边线提取的基础上进行码头的分割将更加便利。通过对上述码头结构特征的分析可知:①水边线与码头分割的实质是上述两个凹点的提取，水边线上这两凹点之间的部分即对应为码头;②可以首先提取出水边上夹角满足要求的所有凹点，然后再在这些凹点中挑选出构成码头首点和末点的两个凹点;③由于构成码头首点和末点的两个凹点的连线与此处海岸本体大致在同一条直线上，可以充分利用这一条件来进行这两个关键点的挑选;④可以利用上述其他的结构特征，如形状比较规则、垂直海岸的两条边通常平行、具有一定的长度、宽度和面积对码头本体进行验证和精化处理。基于上述特征分析，本文研究提出了一种基于结构特征的遥感影像海岸码头分割方法，该方法首先采用基于四叉树、Canny算子和改进GAC模型算法进行水边线的提取，接着利用道格拉斯－普克算法对水边线上的边缘点进行压缩得到关键节点，从关键节点中提取出夹角满足要求的所有凹点，然后利用构成码头首点和末点的两个凹点的连线与此处海岸本体大致在同一条直线上这一条件来进行码头的分割，最后利用其他结构特征进行验证，从而实现码头的准确分割，具体过程如下。(1)水边线及水边线节点提取本文采用基于四叉树、Canny算子和改进GAC模型相结合的算法进行水边线的提取［8－9］，提取得到连续的水边线结果之后，利用道格拉斯－普克算法压缩，保留关键节点，为后续利用码头结构特征进行码头分割奠定基础［10］。(2)凹点提取码头轮廓上有一些很明显的凹点，并且水边线上码头的首点和末点都是凹点。如图2，不含码头的水边线一般为不规则的，但拐角一般不是太大的曲线(折线)，并且一般不含码头的水边线上的相邻三点构成的角度大多数接近于180°角(实验中取为135°～225°之间)，因此可以通过计算相邻三点构成的角度来进行判断，剔除非码头结构点。算法如下:首先，将道格拉斯－普克算法所得出的节点按照水边线的顺序进行编组，对于所得出的点，依次取相邻三点进行计算，设三点为p1、p2、p3，统一将p2点定为角的顶点，通过计算角度的余弦值，反算出角度值。式中，distance1为p1到p2的距离;distance2为p2到p3。根据式(1)可算出角度的余弦值，反算出角度值，保留角度值在一定范围内(实验中取为45°～135°之间)的点，即提取出满足要求的凹点。 水边线上码头首点和末点的提取是码头分割的核心。提取示意图见图3，B1、C1、D1、E1、B2、C2、D2、E2为利用上述方法提取的满足要求的凹点，如何从上图中提取出码头首点和末点，即B1和E1、B2和E2，是需要研究解决的问题。图3水边线上码头首点和末点的提取示意图根据构成码头首点和末点的两个凹点的连线与此处海岸本体大致在同一条直线上这一条件，可以先搜索到满足要求的第一个凹点B1，然后寻找到B1前的一个关键节点，如图中的A1。如果B1为码头的首点，则线段A1B1即为此处的海岸本体，然后就可以分别依次判断其他满足要求的凹点如C1、D1、E1、B2、C2、D2、E2与B1的连线与线段A1B1的夹角，计算寻找夹角接近180°的凹点，如图3即可以找到凹点E1和B2，这时在两个或多个凹点对应夹角均接近180°的情况下，通常选择第一个凹点E1来作为码头的末点，这样就分割出了第一个码头。接着同理进行后续码头的分割。上述分割出的每一个规则突出物不一定都是码头，最后还需要做进一步验证。验证的判据是码头的面积特征。由于上述只考虑码头边缘两点连线与水边线的夹角来进行分割，会出现将个别小面积或超大面积的规则突起物当成码头分割出来。考虑到码头本身的面积一般不会太大或太小［11］，根据这一特点，可以先使用多边形面积的计算公式(2)计算突出物的面积，然后根据影像的分辨率选取经验阈值，将满足阈值要求的上述分割的突出物作为码头予以保留，否则予以剔除。多边形面积的计算公式如下:假设m边形Ω的顶点是pk(xk，yk)，k=1，2，3，…，n，则:式中，S为面积;x、y分别为顶点的横、纵坐标;n为多边形顶点个数。

3实验结果与分析

为了验证本文算法的可行性和有效性，进行了多组实验，现给出其中两组实验。本实验采用舟山地区航空影像提取的水边线数据进行实验，影像分辨率为0.5m，在水边线上包含部分干扰物体，并且每个码头上都停靠了舰船。

3.1实验一原始影像以及提取的水边线叠加显示结果

见图4，码头分割结果见图5。实验一中总共2个码头，但是码头上包含舰船等干扰物，从实验提取结果图5可以看出，在码头有舰船等干扰物干扰的情况下，本文算法能够实现水边线和码头的分割，验证了本文方法的可行性。

3.2实验二原始影像以及提取的水边线叠加显示结果

见图6，提取结果见图7。实验区域总共3个码头，每个码头上都有舰船干扰，由实验结果图7可以看出，3个码头均被成功提取，在舰船干扰下，能够将码头区域从水边线中分割出来。进一步验证了本文算法的可行性和有效性。

4结束语

本文针对遥感影像的码头分割问题，充分分析了码头的结构特征和空间关系特征，提出一种基于结构特征的码头分割方法，该方法首先进行遥感影像水边线的提取，然后利用道格拉斯－普克算法进行压缩，接着提取出水边线上的凹点，最后依据码头的结构特征，进行多种特征判断，确定码头的边缘点，进而实现码头分割。实验结果表明:①该方法可以获得完整的码头数据，克服了传统方法提取的码头不连续、不完整的问题;②充分利用了码头的结构特征，并将多种特征用于码头的分割，提取可靠性高;③受船舶等干扰物的影响较小，能够将码头及附属物作为一个整体从水边线中分割开来，便于后续的处理。由于本文只研究码头从水边线中有效分割的问题，对于非水边线构成的码头边线的提取问题，停靠在码头边缘船只的剔除问题没有考虑，下一步还将利用多光谱影像结合码头的光谱特征、纹理特征，船只的结构特征等信息开展研究，提取完整的海岸码头。

参考文献:

［1］陈万平，我国海洋权益的现状与维护海洋权益的策略［J］．太平洋学报，2009(5):68-72．

［2］杨桄，刘湘南．遥感影像解译的研究现状和发展趋势［J］．国土资源遥感，2004(2):7-10．

［3］王广德，田双珠，王笑难，等．码头检测、评估的现状与发展［J］．水道港口，2002(4):291-294．56

作者：李正威 郭海涛 石 朗 喻金桃 吴祯优 方绍磊 单位：解放军信息工程大学