融合图模型及形态模型的SAR图像中河道提取

编号 zgly0001592572

文献类型 期刊论文

文献题名 融合图模型及形态模型的SAR图像中河道提取

作者 朱贺  李臣明  张丽丽  沈洁 

作者单位 河海大学计算机与信息学院 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2015年02期

年份 2015 

分类号 TN957.52 

关键词 SAR图像  河道提取  图模型  河道先验模型 

文摘内容 随着各种高性能SAR成像传感器的广泛使用,海量的SAR图像为各种对地表观测提供了更加丰富的研究依据。基于SAR图像,在复杂场景中提出了一种基于图论及河道轮廓模型相融合的河道提取方法。首先考虑到河道轮廓曲线的复杂性,提出一种河道轮廓分段建模的方法,将复杂的曲线河道轮廓形式化近似为规则直线线段的组合,进而分段采用最小外接矩形窗的组合准确地对河道区域进行描述。建立了一种更加适用于河道提取的图像分割规则,实现对河道区域的准确分割。在此基础上,利用河道轮廓特征的先验知识,根据区域最小外接矩形的形态和连通性对河道区域进行识别。实验结果表明:该方法与常用的基于灰度阈值判别的方法相比,不仅能够有效提取出河道区域,提取结果有效覆盖90%以上的真实区域,还能够较好地抑制背景信息,提取结果仅包含约2%的背景区域。