基于紋理的高分辨率遙感圖像水陸分離算法.pdf

1、隨著高分辨率遙感圖像成像技術的發(fā)展，基于高分辨遙感圖像進行信息提取和目標識別已經成為了研究的熱點，水陸分離在近海監(jiān)測、泊港艦船目標識別中具有特別重要的意義。紋理是圖像的一個重要特性，紋理不但表現(xiàn)了圖像的灰度統(tǒng)計信息以及灰度的空間分布信息，還表現(xiàn)了圖像的局部細節(jié)信息，因此紋理是區(qū)分遙感圖像中水域與陸地的一種顯著性特征。
　　通過分析了大量的港口區(qū)域高分辨率遙感圖像發(fā)現(xiàn)了這樣一個事實，即水面背景的紋理特征比較平滑，而陸地背景的紋理特征

2、變化比較大。由此提出了一種基于紋理特征的遙感圖像水陸分離方法。
　　首先，介紹了幾種提取圖像紋理特征的方法，然后對它們的效果進行分析，最終選取性能好的方法來進行分類特征的提取。
　　然后，人工標注水面背景圖像和陸地背景圖像作為訓練樣本，并分別提取它們的紋理特征訓練一個基于支持向量機的紋理特征水陸分類器。對于待分類遙感圖像，先將它分割為子塊，然后利用構建好的分類器對待分類圖像的每一個子塊進行水域與陸地類別的判定，將分類結果標記

3、出來作為圖像粗分割的結果。
　　最后，使用二值圖像連通區(qū)域濾波的方法對圖像粗分割的結果進行優(yōu)化，去除粗分割結果中的誤判區(qū)域。將圖像粗分割的結果二值化后進行連通區(qū)域標記，選擇一個連通區(qū)域面積閾值，去除面積小于閾值的連通區(qū)域，進而實現(xiàn)整幅遙感圖像的水陸分離。為了更精確的分離圖像的水陸邊界區(qū)域，將邊界區(qū)域分割為更小的圖像子塊再次使用紋理特征分類器的方法進行分類，將分類結果作為最終的水陸分離結果。
　　在水陸分離的基礎上，進一步提出