基于数学形态学的遥感影像水域提取方法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第3l卷第1期测绘科学Vo1．31No．12006年1月ScienceofSurveyingandMappingJan基于数学形态学的遥感影像水域提取方法翟辉琴(68029部队，兰州730020)【摘要】利用数学形态学的方法对遥感影像上的水体进行了提取实验。经实验结果得出，利用数学形态学的基本运算组合成的各种算子：高、低帽变换、滤波与闽值截取相结合的增强方法，通过选择合适的结构元素，对图像进行预处理后进行分割，可以完成遥感影像上灰度变化较小的水体提取，其结果优于直接对原图像进行形态梯度法、均值分割的结果，对分

2、割后的结果进行矢量跟踪后，得出的结果可以直接应用到GIS中去。【关键词】数学形态学；水体；结构元素；矢量跟踪；GIS【中图分类号】TP751【文献标识码】A【文章编号】10092307(2006)01．0022—03以用一些独立的参数或参数组合进行描述，也可以借助于引言其边界进行描述。当结构元素“探针”在图像中不断移动自从1965年法国巴黎矿业学院地质学家G．Matheron和收集图像信息时，便可考察图像各个部分问的相互关系，J．Serra创立数学形态学理论后，这门新兴的图像分析科学。从而了解图像各个部分的结构特征J。数学形态学的基本其基本理论和方法在视觉

3、检测，机器人视觉，医学图像分运算是腐蚀和膨胀，利用这两种运算可以组合成多种算子，析等诸多领域都取得了非常成功的应用⋯。这门建立在严如开、闭、高帽、低帽、边缘提取等算子，达到我们期望格数学理论基础上的学科，可以看成是一种特殊的数字图的结果。有关形态学算子的具体算法详见文献[1]。下面像处理方法，它的基本思想是用具有一定形状的结构元素具体介绍本文采用的高、低帽变换、滤波与阔值截取结合“探针”去量度和提取图像中的对应形状以达到对图像分析的分割方法。和识别的目的。它的数学基础和所用语言是集合论．利用1)图像预处理它可以简化图像数据，保持图像基本的形状特性．并除去在

4、图像上选取一块兴趣区，对兴趣区用开闭算子进行不相干的结构，算法具有天然的、并行实现的结构_2]。去噪处理。这是一种对图像进行平滑的方法，操作的综合遥感影像，特别是高分辨率的卫星遥感影像的发展使效果是去除或减弱亮区和暗区的各类噪声。得遥感影像的深入应用成为可能，从而为GIS数据的更新、2)影像分割方法1(高、低帽变换进行影像预分割)：对预处理后的GIS的应用提供了有利的条件。但如何自动或半自动处理、图像采用5X5的方形结构元素分别进行高、低帽变换，然解译海量的遥感影像数据是整个社会信息化过程中面临的后把高帽变换结果与原图相加，再减去低帽变换结果后，重要问题。

5、其中从遥感影像中提取影像特征则成为关键问对所得图像求反。根据直方图设定一个灰度门限，把低于题。特征提取一般分为3个部分，一是面状特征的提取；该门限的像素点的灰度值都设为0；求反后，再对它进行最二是线状特征的提取；三是点状特征的提取]小值滤波，使灰度较低的区域膨胀，而灰度较高的区域受关于遥感影像中水域目标的遥感监测，国内外很多研到腐蚀，从而能够最大可能地把不同的目标分割开来。最究人员和机构在进行这方面的研究工作，如美国柯达公司、后再选取水域的灰度区。得到的图像如图3④，以下简称高美国宇航局、解放军测绘学院等。J．E．Estes等人在对帽网。实验流程如同(1)

6、所示。各种水上油膜进行光谱和摄影实验后以表格形式列出了不方法2(最佳阈值二值化图与闭开运算逻辑操作结合进同油膜在不同光谱带的反映程度，对海洋石油污染探测的行影像分割)：对预处理后的图像求补，设定阈值提取水域光谱段选择有很大的参考价值；张明明等根据数学形态学区部分，而后用结构元素为5×5的圆形对其进行闭开操的知识，通过选取极低点，以极低点为中心，通过8邻域作，提取图中大面积整体地物，然后将设定阈值提取水域膨胀得到分割区域，实现l『大量数据遥感影像水系图的流区图像与经过闭开操作后的图像进行逻辑操作检测水域。域分割，达到了较好的效果，但一些区域呈块状，边界结果如

7、图3⑦所示，以下简称形态图。实验流程如图(2)不够平滑；都金康分析了水体及其它主要地物的光谱特性所示。在SPOT影像中的表现特征，用决策树分类方法，在各节点设计不同的分类器，有效地提取了山区中的水体]+但此方法需要一定的先验知识，比如同时知道水体的大小、形里r—————’—。。一状、位置和纹理特征，基于知识先分类后提取，过程比较l图像撷处理l繁琐。本文在吸收上述算法优势的同时，提了一种利用数匝圃学形态学算法来实现遥感影像中面状地物水体的提取，并加原罔低『旧变换卜__用计算机编程加以实验，准确率较高。图1高低帽变换进行图2最佳阈值二值化图与2采用数学形态学原

8、理提取水域影像分割流程图闭开运算逻辑操作结合形状描述是图像分析中重