[发明专利]联合灰度阈值分割及轮廓形态识别的SAR图像河道提取方法

权利要求书

1.一种联合灰度阈值分割及轮廓形态识别的SAR图像河道提取方法，其特征在于，所述的方法包括：

第一步，采用灰度阈值分割对SAR图像做第一次背景分割；

第二步，根据河道轮廓形态特征，对第一步得到的图像中的河道区域进行分段建模，具体是采用基于图论的图像分割方法，将所述河道区域表示为若干最小外接矩形窗的组合；

第三步，对前述各最小外接矩形窗进行形态识别，将位于同一区域内的最小外接矩形窗进行合并，形成若干第二矩形窗；

第四步，根据河道轮廓的形状及连通性，对前述各第二矩形窗进行筛选，将满足条件的第二矩形窗拼接出粗略的河道区域；

第五步，采用灰度阈值分割对第四步得到的图像做再次背景分割，得到河道提取图像。

2.根据权利要求1所述的联合灰度阈值分割及轮廓形态识别的SAR图像河道提取方法，其特征在于，所述第一步或第五步中，采用灰度阈值分割的详细内容是：根据下式进行最优灰度阈值k^*计算：

k*=argk(max1≤k≤LσB2(k))]]>

其中，L表示灰度直方图的等级；k表示区分水体目标与和水体目标差异较大目标的灰度阈值；表示整幅SAR图像总体的类间差异，其中，w₁为目标水体出现的概率，w₂为与目标水体差异较大目标出现的概率，μ₁为目标水体的平均灰度，μ₂为与目标水体差异较大目标的平均灰度。

3.根据权利要求1所述的联合灰度阈值分割及轮廓形态识别的SAR图像河道提取方法，其特征在于，所述第二步中，河道区域表示为m个最小外接矩形窗的组合，且所有最小外接矩形窗均满足以下条件：

λ(C_i)＝|C_i|/|R_i|＞τ

其中，λ(C_i)表示第i个最小外接矩形窗的占空比，i＝1,2,…,m；|C_i|表示第i个最小外接矩形窗的图像区域像素数；|R_i|表示第i个最小外接矩形窗所包络的像素数；τ表示预设的占空比阈值。