多特征融合的高分辨率遥感图像海陆分离_刘思彤1
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2022-08-03
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doi： 10． 3969 /j． issn． 1671 － 637X． 2015． 03． 009
多特征融合的高分辨率遥感图像海陆分离
刘思彤
，
程 红
，
孙文邦
，
于 光
（
空军航空大学
，
长春
130022）
摘 要
：
为解决目前大多数海陆分离方法仅利用单一特征对图像进行处理
，
从而导致误分割或存在大量孤立区域
，
造
成后续处理工作难度大或无法开展的问题
，
提出一种联合灰度
、
梯度和纹理等多特征的海陆分离方法
。
针对不同的
陆地类型选用不同的特征进行分离
，
配合形态学处理
，
基本实现海陆分离
；
再采用像素标记与纹理聚类策略对结果进
行优化
，
去除孤立区域
，
得到最终的海陆分离结果
；
最后利用直方图统计法将陆地屏蔽
。
此方法的陆地检测率与正确
检测率都在
99%
以上
，
计算时间仅为其他方法的一半
。
实验结果表明
，
该方法与常用的海陆分离方法相比能够快速
准确地实现海陆分离并将陆地屏蔽
，
有利于后续处理的进行
。
关键词
：
图像处理
；
多特征融合
；
海陆分离
；
孤立区域去除
；
陆地屏蔽
中图分类号
： TP751
文献标志码
： A
文章编号
： 1671 － 637X（ 2015） 03 － 0039 － 06
A Sea-Land Segmentation Algorithm for High-Ｒesolution
Ｒemote Sensing Image Based on Multi-Feature Fusion
LIU Si -tong CHENG Hong SUN Wen-bang YU Guang
（ Aviation University of Air Force Changchun 130022 China）
Abstract： Most sea-land segmentation algorithms may result in wrong segmentations or lots of isolated areas
due to the use of single feature for image processing which makes it difficult for subsequent processing． To
solve the problem an improved algorithm for different kinds of land is proposed which combines the features
of gray level g radient and texture together． First suitable features are selected to segment the sea and land
generally which is followed by morphology processes． Then pixel labeling and texture clustering are used to
make the result of sea-land segmentation better by removing the isolated areas． Finally land is shielded by
using histogram statistics method． The algorithm proposed makes the detection rate and ac curacy higher than
99% ． The time spent is only half of the other algorithms． The results show that this algorithm c an segment
the sea and land and shield the land exactly and effectively and can also make it convenience for subsequent
processes．
Key words： image processing； multi-feature fusion； sea-land segmentation； isolated area removal； land
shielding
0
引言
海陆分离就是将图像中的陆地区域进行遮蔽或移
除
，
使得后续工作仅作用于海洋区域而对陆地区域不
做任何处理
。
高效快速的海陆分离有助于从海量遥感
数据中快速准确地自动检测和提取舰船目标
，
能够为
海上情报信息的获取争取时间
，
对于保障军事行动
收稿日期
： 2014-04-23
修回日期
： 2014-05-19
基金项目
：
全军军事类研究生课题
（ 2013JY514）
作者简介
：
刘思彤
（ 1989 —） ，
女
，
辽宁大连人
，
硕士生
，
研究方向为数
字图像处理
、
目标检测与识别
。
的成功起到重要作用
。
现有的海陆分离方法可分为基于先验信息的海陆
分离和基于图像特征差异的海陆分离两大类
。
基于先
验信息的海陆分离方法
［1 － 4］
简单
、
高效
，
但其分割效果
受先验信息的准确性和配准的精确度两方面影响较
大
，
而且会在小的岛屿或者是海岸线附近失效
；
基于图
像特征差异的海陆分离是最通用的方法
，
该方法利用
海洋与陆地之间的灰度
、
纹理或其他特征差异对陆地
和海洋进行分割
。
文献
［5］
以区域方差作为区域纹理
特性进行十字形方差直方图统计来计算分割门限
，
增
加了局部纹理信息
；
文献
［1，6］
利用灰度统计分布信
第
22
卷 第
3
期
2015
年
3
月
电 光 与 控 制
Electronics Optics ＆ Control
Vol． 22 No． 3
Mar． 2015
一曲歌长安
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