長江口淤泥質潮灘環形水邊線信息提取方法研究

韓 震，郭永飛，李 睿，張 琨

(1．上海海洋大學海洋科學學院，上海 201306;2．上海海洋大學防災減災研究所，上海 201306;3．大洋漁業資源可持續開發教育部重點實驗室，上海 201306)

長江口淤泥質潮灘環形水邊線信息提取方法研究

韓 震1，2，3，郭永飛1，李 睿1，張 琨1

(1．上海海洋大學海洋科學學院，上海 201306;2．上海海洋大學防災減災研究所，上海 201306;3．大洋漁業資源可持續開發教育部重點實驗室，上海 201306)

研究淤泥質潮灘沖淤變化的一項基礎性工作就是水邊線信息的提取。與傳統的Hough變換類環狀物體檢測方法不同，本文提出了一種適合于淤泥質潮灘環形水邊線信息提取的識別檢測算法。首先利用水邊線灰度的梯度信息實現圖像分割，進行邊緣檢測;然后通過數學形態學方法進行膨脹運算與內部填充，使得邊緣連續;最后通過構造線段型結構元素得到連續、平滑的水邊線。實驗結果表明:該方法不僅算法簡單，而且提取到的水邊線信息效果良好。

九段沙;圖像分割;數學形態學;結構元素;水邊線

0 引言

環形信息識別是遙感圖像處理中常遇到的問題之一，例如公路、湖泊、島嶼以及一些地質構造等。常用的方法是利用Hough變換或其擴展變體［1－3］。但由于大自然中很多目標物不規則，Hough變換的適用性并不廣泛。王宇石等［4］為了克服傳統的Hough變換環形信息提取的局限性，按Bagging的方法訓練產生一組弱分類器，并結合局部物體分割來檢測環狀物體;Chen等［5］利用二值圖像用遞歸算法做標記，計算標記區域的形狀參數，形狀參數滿足一定條件的物體被認定為環狀物體，該方法適合于有微小和局部畸變的環形目標檢測;Hafizal等［6］通過一個獨立的濾波器來確定環形目標的候選對象，然后通過Hough變換提取環形目標。

水邊線是潮汐波動下的海面和陸地的瞬時交接線，是淤泥質潮灘重要特征參數之一。淤泥質潮灘作為海陸相互作用的敏感地帶，每天潮漲潮落，干濕交替，給常規水邊線專業調查和觀測工作帶來很大困難。研究中發現，有些水邊線在遙感圖像上常常表現為一些環形信息。開展環形水邊線遙感信息提取研究，有助于彌補常規觀測方法的不足［7］。

本文以具有環形特征的長江口九段沙為研究區，進行了遙感圖像環形水邊線信息的提取研究，取得了較滿意的效果。

1 研究區與數據源

1．1 研究區概況

位于長江口門的九段沙是潮間帶、潮下帶的河口心灘濕地(圖1)，是國家級自然保護區。開展長江口九段沙水邊線遙感信息提取研究，對港口選址、航道治理、護岸工程、圍墾造地工程以及河口綜合開發利用有重要的應用價值。

圖1 研究區地理位置Fig．1 Geographic position of study area

1．2 數據源與信息提取

本文利用2007年7月28日獲取的Landsat TM5圖像數據進行水邊線信息提取研究，該圖像中的水邊線特征比較清楚(圖2)。

圖2 Landasat TM5圖像Fig．2 Landsat TM 5 image

對TM5圖像進行幾何糾正所使用的地形圖為上海市1∶5萬比例尺地形圖。

采用圖形分割、數學形態學和結構元素去噪聲相結合的方法進行九段沙環形水邊線信息的提取研究，圖3為技術流程圖。

圖3 技術流程圖Fig．3 Flow chart of technology

2 圖像分割與邊緣提取

由于圖2中九段沙濕地與背景圖像水體灰度值之間差異較大，因此本文利用灰度的梯度信息、采用Sobel算子進行圖像分割。利用圖像中每個像素的上、下、左、右4個鄰域的灰度值求取加權差，與之接近的鄰域的權最大。Sobel算子定義為

本文選擇Sobel算子作為邊緣檢測算子，采用OTSU法計算全局圖像的閾值，最后選擇效果最好的0．7倍的全局閾值作為敏感閾值進行邊緣檢測。通過邊緣檢測，可以發現水邊線的大體輪廓已經顯現出來(圖4)。但由于小圖斑以及潮溝的存在，邊緣有很多地方是破碎的，而且邊緣外側存在一些小圖斑，影響了水邊線提取的效果，因此需要進一步閉合不連續的水邊線和消除小圖斑。

圖4 檢測的水邊線Fig．4 Detected waterside lines

3 數學形態學運算

3．1 膨脹與內部填充

為了消除小圖斑和閉合不連續的水邊線，使用se90=strel('line'，3，30)和 se0=strel('line'，3，0)兩個線形結構元素對圖4進行膨脹運算，對水邊線的斷裂部分進行了填補，使水邊線變得閉合而連續;然后，對內部出現的孔隙，采用imfill函數進行填充，使空隙消除(圖5)。

圖5 后處理圖Fig．5 Post－ processed map

3．2 水邊線提取

不同形狀的結構元素對邊界特征的感應不同。小尺寸結構元素去斑點能力弱，但檢測水邊線細節能力強;大尺寸結構元素去斑點能力強，但檢測出的水邊線比較粗糙。因此，結構元素的形狀和大小直接影響水邊線信息提取的效果。從圖5中可以發現，邊緣外側的斑點基本是呈東北—西南走向的短小線段，針對斑點的特征，本文采用了線段型結構元素(periodicline)進行斑點去除。

利用結構元素 strel('periodicline'，P，V)創建了一個包含2P+1個元素的平面結構元素。V是一個包含了整數行和偏移列的二維向量，2P+1個元素之一位于原點處，其他元素位于 1V，－1V，2V，－2V，…，P V和－P V的位置上(圖6)。

圖6 Periodicline結構元素Fig．6 Periodicline structural elements

通過構造結構元素 strel('periodicline'，1，［1，－2］)對圖5進行斑點去除，最后對去除斑點后的圖像進行二值化處理，提取出水邊線(圖7)。

圖7 提取出的水邊線Fig．7 Waterside line extracted

從圖7可以看出，利用圖形分割技術和結構元素方法提取的長江口淤泥質潮灘環形水邊線輪廓清楚，線條平滑、連續。

4 結論

(1)對于具有環形輪廓特征的水邊線，首先利用水邊線灰度的梯度信息實現圖像分割，進行邊緣檢測;然后通過數學形態學膨脹運算與內部填充使邊緣連續;最后通過構造線段形結構元素得到連續、平滑的水邊線。該方法是提取淤泥質潮灘環形水邊線信息的有效方法之一。

(2)不同形狀結構元素對不同圖像去噪聲和保持圖像細節的作用不同，所以在提取環形水邊線過程中，選取合適的結構元素至關重要。對于信息量異常豐富的遙感圖像來說，如何選取合適的多形態結構元素是下一步研究的重點。

［1］WANG Yan － qing，TANGMing，TAN Tie － niu，et al．Detection of Circular Oil Tanks Based on the Fusion of SAR and Optical Images［C］//Proceedings of Third International Conference on Image and Graphics．Hong Kong，China．USA:Computer Society Press ，2004．

［2］Liu Y，Goto S，Ikenaga T．An Accurate and Low Complexity Approach of Detecting Circular Shape Objects in Still Color Iimages［C］//IEEE International Conference on Image Processing，Genova，Italy．IEEE Computer Society，2005．

［3］Rad A，Faez K，Qaraqozlou N．Fast Circle Detection Using Gradient Pair Vectors［C］//Proceedings of the Seventh International Conference on Digital Image Computing:Techniques and Applications．Sydney:Australia CSIRO Publishing，2003．

［4］王宇石，王偉強，高 文．環狀物新檢測方法及在敏感圖像識別中的應用［J］．哈爾濱工業大學學報，2008，40(3):393 －396．

［5］Chen Ai－ jun，Li Jin － zong，Zhu Bing．Circular Object Recognition Based on Shape Parameters［J］．Journal of Systems Engineering and Electronics，2007，18(2):199 －204．

［6］Hafizal Y，Haniza Y，Mohd H，et al．Circular Discontinuities Detection in Welded Joints Using Circular Hough Transform［J］．NDT ＆ E International，2007，40(8):594 －601．

［7］韓 震，金亞秋．星載紅外與微波多源遙感數據提取長江口淤泥質潮灘水邊線信息［J］．自然科學進展，2005，15(8):1000－1006．

(責任編輯:劉心季)

Research on the Method for Ring Waterside Line Information Extraction from Mud flat in the Yangtze River Estuary

HAN Zhen1，2，3，GUO Yong － fei1，LIRui1，ZHANG Kun1
(1．College of Marine Sciences of Shanghai Ocean University，Shanghai201306，China;2．Ocean Disaster Prevention and Reduction Institute，Shanghai Ocean University，Shanghai201306，China;3．Key Laboratory of Sustainable Exploitation of Oceanic Fisheries Resources，Ministry of Education，Shanghai201306，China)

Waterside line information extraction is a foundational task in studying mudflat sedimentation/erosion variation．This paper puts forward a new identification method more suitable for the ring waterside line information detection than the traditional Hough－like method．The authors firstly detected edges from the image segmentation achieved by the waterside line gray gradient information，then dilated and filled the interior by mathematical morphology to connect edges，and finally constructed segment－shaped structural elements to achieve a continuous and smooth waterside line．Experimental results show that not only the method is simple，but also the extracted waterside line is ideal．

Jiuduansha;Image segmentation; Mathematical morphology;Structural elements;Waterside line

韓 震(1969－)，男，博士，教授，主要從事海洋遙感技術研究。

P 737．1

A

1001－070X(2010)04－0064－03

2009－12－23;

2010－01－20

教育部科學技術研究重點項目(編號:209047)、上海市科委項目(編號:08230510700)和上海市教育委員會科研創新重點項目(編號:08ZZ81)共同資助。