于芳梁英杰　昂朝群

摘 要：海上圖像識別效率低、時(shí)效差。為解決這些問題，針對圖像中海上、陸地和植被等區(qū)域特點(diǎn)，以及陸地與海洋在圖像上的灰度差異，基于水平截集法的海岸線檢測方法提取海陸邊界，采用不斷迭代初始輪廓方法，擬合真實(shí)海陸輪廓，實(shí)現(xiàn)基于幾何活動輪廓的海陸分割。

關(guān)鍵詞：幾何活動輪廓；海陸分割；水平集；G0分布；滑窗因子

DOIDOI：10.11907/rjdk.162236

中圖分類號：TP317.4

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號文章編號：16727800（2016）011019003

0 引言

海上運(yùn)動目標(biāo)圖像由于光照變化、傳感器噪聲、匹配噪聲等干擾因素，對分割結(jié)果帶來較大影響，造成準(zhǔn)確度下降、虛警率較高。目前，海上圖像海陸分割方法主要有灰度直方圖閾值[1]、紋理和邊緣特征[23]、特征融合、海圖信息和活動輪廓模型[4]等。雖然海陸分割方法很多，但至今還沒有通用、魯棒的海陸圖像分割算法[5]。為達(dá)到更好的海陸分割結(jié)果，算法必須充分利用圖像中海洋與陸地的相似性和差異性。

基于活動輪廓模型的海陸分割分為參數(shù)化活動輪廓模型和幾何活動輪廓模型兩種方法。第一種方法采用設(shè)定曲線參數(shù)來擬合活動輪廓，第二種方法采用坐標(biāo)系下符號距離函數(shù)的零水平集來擬合活動輪廓。由于海岸附近的陰影、植被等低亮度因素對分割結(jié)果影響較大，而海上區(qū)域中，圖像的像素變化主要由海上不同輪廓位置、紋理等因素所致，海岸與艦船的整體輪廓不需要考慮照度（海中照度指海水中投射到單位面積上的光通量）參數(shù)約束[67]，因此基于幾何活動輪廓模型的變化檢測可以克服照度噪聲的影響。

1 海上圖像分析

研究港口圖像可知，海洋區(qū)域特征雖然受海上目標(biāo)和照度變化影響，但灰度變化范圍和梯度較小；而陸地區(qū)域結(jié)構(gòu)復(fù)雜，包含道路、植被和建筑等多種不同圖像灰度物體，因此灰度變化范圍和梯度較大[89]。

港口圖像劃分為3種區(qū)域：①海面區(qū)域。該區(qū)域灰度變化范圍和梯度較小，雜波較少，具有封閉性和平坦性特點(diǎn)；②復(fù)雜地物區(qū)域。該區(qū)域包含陸上建筑、道路以及汽車等物體，其灰度梯度幅值較大且不均勻，地勢高低不平，相比區(qū)域①，其陰影等復(fù)雜噪聲較多；③植被紋理區(qū)域。該區(qū)域亮度較低，紋理結(jié)構(gòu)較簡單，灰度變化較小，如圖1所示。

2 海陸分割方法

采用基于活動輪廓的海岸線檢測方法，將海上目標(biāo)和陸地區(qū)域作為整體，與海洋區(qū)域進(jìn)行分割。海岸線檢測的重要任務(wù)是選取合適的目標(biāo)結(jié)構(gòu)和輪廓特征，以區(qū)別背景區(qū)域。

（1）活動輪廓模型?；顒虞喞Ｐ头椒ㄔ絹碓蕉嗟貞?yīng)用在圖形分割領(lǐng)域[10]。該方法首先假定一條與待分割目標(biāo)區(qū)域近似的初始活動輪廓，建立輪廓能量函數(shù)，通過變分法和偏微分方程迭代，初始活動輪廓向目標(biāo)邊緣方向靠近，以擬合圖形中目標(biāo)的真實(shí)邊界，使得能量函數(shù)最小化的輪廓線就是分割的最終邊界，其原理如圖2所示。

式（1）為活動輪廓模型的一般表達(dá)式，|C|表示分割邊界長度，μ為一個(gè)正的加權(quán)實(shí)數(shù)?；顒虞喞Ｐ褪且环N基于貝葉斯的推理模型，其本質(zhì)是通過最大化分割區(qū)域的后驗(yàn)概率來尋求最優(yōu)分割，性能取決于統(tǒng)計(jì)分布對圖像數(shù)據(jù)的擬合程度。統(tǒng)計(jì)分布越合理，得到的分割越精確。經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)活動輪廓模型采用高斯分布擬合圖像數(shù)據(jù)。大量研究表明，由于斑點(diǎn)噪聲影響，海上圖像數(shù)據(jù)無法采用高斯分布建模，因此若將采用高斯分布的統(tǒng)計(jì)活動輪廓模型應(yīng)用于海上圖像，會產(chǎn)生錯(cuò)誤的分割結(jié)果。

G0分布可以在大范圍均勻變化空間中實(shí)現(xiàn)對海上多噪聲圖像準(zhǔn)確建模，模型參數(shù)易獲取，因此采用G0分布作為海上圖像數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)模型。由于G0分布具有公式復(fù)雜、計(jì)算量大的特點(diǎn)，實(shí)際應(yīng)用中利用參數(shù)估計(jì)來提高效率。海上圖像的G0分布公式如下：

（2）幾何型活動輪廓法。在海岸線檢測中，海岸線附近區(qū)域的局部統(tǒng)計(jì)信息對檢測結(jié)果影響很大，而經(jīng)典的活動輪廓模型是統(tǒng)計(jì)區(qū)域全局信息，往往會出現(xiàn)“過度分割”現(xiàn)象，分割精度不理想。為了對輪廓線上每個(gè)點(diǎn)進(jìn)行局部信息統(tǒng)計(jì)，Lankton和Tannenbaum引入了一個(gè)滑窗因子，加入一個(gè)水平集函數(shù)懲罰項(xiàng)，來精確分析內(nèi)部區(qū)域和外部區(qū)域。

3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

本文方法分割步驟：①通過公式（7），把設(shè)定的輪廓轉(zhuǎn)移至三維曲面；②假設(shè)樣本點(diǎn)P，在零水平截集上分析P特征近似的點(diǎn)Q，求出Q速度參數(shù)，公式（8）F（K）是P的擴(kuò)展速度方程；③由式（9）更新三維曲面ψi，j；④依據(jù)步驟③計(jì)算所得曲面ψi，j，求出新的零水平截集曲面方程；⑤新的輪廓線即是步驟④計(jì)算所得的曲面方程，通過不斷迭代，直到算法結(jié)束，從而獲得最終的目標(biāo)輪廓線。

通過以上分析可得出利用水平截集法進(jìn)行海陸分割的適用環(huán)境：①適用于陸地、海洋特征分辨性較高的海上圖像，但容易受到海上雜波、噪聲等因素的干擾；②適用于對整幅圖像作統(tǒng)一分割，不能實(shí)現(xiàn)對陸地和海洋的結(jié)構(gòu)進(jìn)行細(xì)節(jié)分割，海岸線檢測只是海陸分割的一個(gè)階段；③該類檢測方法可能會將圖像中其它具有穩(wěn)定輪廓的弱目標(biāo)區(qū)域（例如島嶼、艦船等）也檢測出來，干擾了海岸線的檢測效果。

4 結(jié)語

本文研究了基于幾何活動輪廓的海陸分割方法，首先分析了港口圖像不同區(qū)域的灰度、梯度特點(diǎn)，然后采用G0分布作為海上圖像數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)模型，并引入一個(gè)滑窗因子、加入一個(gè)水平集函數(shù)懲罰項(xiàng)來精確分析內(nèi)部區(qū)域和外部區(qū)域，實(shí)現(xiàn)了基于幾何活動輪廓的海陸分割，并得出采

用水平截集法進(jìn)行海陸分割的適用環(huán)境。

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（責(zé)任編輯：杜能鋼）