姓名：赵若宏
学号：19021210951
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嵌牛导读：属于SAR图像处理技术，涉及SAR图像配准方法，可应用于SAR图像解译与 SAR目标检测识别领域。
嵌牛鼻子：图像处理 图像配准 海陆分割
嵌牛提问：如何不借助人工智能以及传统分割方法，快速实现海陆粗分割？
嵌牛正文：
背景技术 [0002] SAR图像海陆分割是为了去除SAR图像中的陆地干扰信息，提取海洋区域，使舰船 检测限定在海洋范围内，是对SAR图像进行舰船检测的基本前提之一。 [0003] 海陆分割技术主要有两类：基于图形学的手动分割和基于海岸线检测的自动海陆 分割。传统的手动分割方法通过手动标识多边形来圈定陆地区域，然后根据图形学算法分 割出陆地区域，较为精确，但操作繁琐，速度较慢，不适合于批量图像的处理,而海岸线检测 算法抗噪能力较低,依赖于水域分割的精度，对于近海多岛屿地区检测效果较差。海岸线是 海陆交互线，在地理信息系统中，海岸线矢量数据是对海岸线进行观测后所获得的稳定数 据。故根据GIS海岸线先验信息与SAR图像的配准，将海岸线先验信息映射到SAR图像中，即 可完成海陆区域的分离，最终在海域部分完成舰船目标的检测。 [0004] SAR图像与海岸线矢量数据的获取方式差异较大，难以在灰度、亮度、颜色等特征 上获得共性特征，但海岸线的轮廓结构边缘会在SAR图像中体现出共性特征。若将海岸线几 何结构作为检测场景中的物理结构，这种结构在SAR图像内同时存在，SAR图像上对应位置 的区域信息必然支持认可该结构。根据海岸线的结构特征以及SAR图像上的灰度区域信息， 可以定义一种评价准则，用来判断SAR图像上灰度区域信息对海岸线几何结构的支持程度。 通过对各个位置支持度的比较，可以实现GIS海岸线与SAR图像的配准，从而达成陆海区域 的快速有效分离。 [0005] 发明创造目的 [0006] 针对SAR图像海域舰船检测需先进行海陆分割的问题，本发明充分利用已有的GIS 先验信息，提出了一种利用海岸线先验信息与SAR图像配准的海陆分离方法，剔除陆地虚 警，可有效辅助SAR近港舰船目标检测，该配准方法亦可用于辅助SAR图像道路检测。 [0007] 技术方案 [0008] 一种基于海岸线矢量数据的SAR图像海陆分离方法，其特征在于，利用海岸线几何 结构特征，以及SAR图像上的区域灰度信息，通过SAR图像与先验海岸线矢量数据的配准，确 定SAR图像的海域，完成SAR图像的海陆分离。 [0009] 所述SAR图像与先验海岸线矢量数据的配准，包括以下步骤： [0010] 1)根据已知SAR成像中心经纬度，以及SAR成像模式的分辨率、长、宽等参数，计算 SAR图像覆盖范围； [0011] 2)根据SAR图像覆盖范围，搜索选择满足该范围的海岸线矢量数据； [0012] 3)根据得到的海岸线矢量数据，进行海岸线矢量数据栅格化，得到栅格化后的海 岸线图像，确保两者分辨率一致； [0013] 4)依据SAR成像参数，计算SAR图像距离维(Y轴)与正北向夹角σ，将海岸线栅格图
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旋转σ角度，使得海岸线图像X、Y轴指向与SAR图像保持一致，得到最终的海岸线二值图像； [0014] 5)利用基于海岸线结构支持度的海岸线图像和SAR图像配准，完成SAR图像与先验 海岸线矢量数据的配准。 [0015] 所述步骤3)中的海岸线矢量数据栅格化，是采用边界代数法，对GIS海岸线先验数 据进行面矢量栅格化。 [0016] 所述采用边界代数法，对GIS海岸线先验数据进行面矢量栅格化的具体实施包括： [0017] 1)依据矢量数据的外接矩形，创建目标栅格矩阵，并对栅格矩阵的栅格单元值初 始化； [0018] 2)对于数据中任意一个多边形区域，从边界上的某一点开始，逆时针方向搜索其 边界；当边界线段为上行时，对该线段左侧具有相同行坐标的所有栅格全部加上一个属性 值a；当边界为下行时，对该线段左侧具有相同行坐标的所有栅格全部减去一个属性值a；当 边界线段平行于栅格时，不做任何运算；顺序、依次处理所有的边，直至该多边形所有边均 处理结束； [0019] 3)重复步骤2)。直至所有多边形处理完； [0020] 根据上述步骤，可快速将海岸线矢量面数据栅格化，对其边缘检测后，即可得到其 边缘，称为海岸线图像。 [0021] 所述步骤5)中基于海岸线结构支持度的海岸线图像和SAR图像配准，具体实现为： [0022] 1)将基于海岸线点、直线的支持度之和定义为海岸线结构支持度s； [0023] 2)基于步骤1)定义的海岸线结构支持度，通过在SAR图像中搜寻对海岸线结构支 持度最大点，找到最大匹配位置，即匹配中心，进一步将海岸线数据映射到SAR图像中，得到 SAR图像中的海域。 [0024] 所述海岸线结构支持度s具体定义如下：
[0025]
[0026] 其中，D定义为线段两边一定宽度内点的集合； G(x,y)表示点(x,y)
处的梯度模，A值越大则表示线段附近各点的梯度模G越大； 表明各点的梯
度方向与线段的方向越垂直，其值会越大，Δθ＝θ(x,y)-θ 0，θ(x,y)表示点(x,y)处的走向， 与梯度方向垂直，θ 0表示线段的走向，对于角度相减的结果，必须进行规范化，确保Δθ的范 围约束在[0,π/2)，以使Δθ反映的确实是两条走向所夹的锐角；λ 1、λ 2为定值，用于平衡两种 特点的抗噪性及灵敏性。 [0027] 所述步骤2)的具体实现为： [0028] 1)构造海岸线图像边缘特征结构，即分割海岸线中的海岸线曲线，使之分为多个 小线段； [0029] 2)将每个线段作为一个模板，在SAR图像上检测搜索匹配位置，在SAR图像上进行 该海岸线结构检测，将所有线段的支持度响应矩阵累加，最大值位置即为海岸线数据与SAR 图像的匹配位置；
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[0030] 3)将最大支持度的匹配位置作为配准结果输出，找到两者的坐标映射关系；几何
变换模型变换过程为 其中，tx，ty，c，θ分别为SAR图像相
对于基准图的x平移、y平移、尺度变换及旋转角度，xai、yai、xbi、ybi为两幅图像中的对应坐 标，则可将SAR图像中的点映射到海岸线图像中，判断该点是否为海岸线，检测出SAR图像中 的海岸线。 [0031] 将海岸线数据映射到SAR图像中，得到SAR图像中的海域。 [0032] 有益效果 [0033] 本发明充分利用了GIS中先验的海岸线信息，完成SAR图像海陆的分离，是一种行 之有效的SAR图像海陆分离方法，可准确地对海面目标区域进行分割，相比于利用SAR图像 纹理信息的海陆分离方法，能够有效剔除陆地的虚警，降低陆地区域对海面目标检测的影 响。该发明亦可用于SAR图像道路检测、SAR辅助导航等领域。
