一种改进的C-V水平集遥感图像分割方法
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第３ ２卷 第 ２期
２１ ０ ２年 ５月
桂 林 理 工
大 学 学 报
Ｖｏ ． ２ Ｎｏ ２ １３ ． Ｍａ ２ ２ ｙ ０１
Ｊ ｕ ａ ｆＧｕ ｌ ｉ ｅｓｔ ｆＴ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｒ ｌｏ ｉ ｎ Ｕｎ ｖ ｒｉ ｏ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｎ ｉ ｙ
文章 编号 ：１ ７ ９ ５ （ ０ ２ ０ ０ ８ ０ ６ ４— ０ ７ ２ １ ） ２－ ２ １－ ６
１ 传 统 Ｃ— Ｖ水 平 集 的全 局 依 赖 性
传统的 ｃ— Ｖ水平集模型使用的是图像的全局 叶变 换 、加窗 傅 里 叶变 换 和 小 波 变 换 等 。傅 里 叶 范 围信 息 。ｃ—Ｖ模 型通 过综 合 使 用 区域 和边 界 的
变换 能够 分 离 图像 的高 频 和低 频 分 量 ，但 频 域 信 信息 ， 将边界跟踪问题转化为一个求能量泛函的最
Ｖ水平集分割方法并将其应用 般较 模糊 ，含 噪 声 ，因 此 所 需 信 息 范 围较 小 的 分 出了一种改进的 ｃ—
割方 法效 果 并 不 好 ，而 利 用 较 大 范 围信 息 的分 割 于边界模糊的遥感 图像 。利用小波变换得到 图像 方 法 则 优 势 明 显 ，例 如 ｃ —Ｖ 水 平 集 分 割 方 的高 频分 量 及 空 间 分 布 ，在 新 的依 赖 信 息 范 围 内
一
ｄ ｉ１ ． ９ ９ ｊｉ ｎ １７ ９ ５ ． ０ ２ ０ ． ２ ｏ ：０ ３ ６ ／．ｓ ．６ ４— ０ ７ ２ １ ． ２０ ４ ｓ
种 改 进 的 Ｃ—Ｖ水 平 集 遥 感 图 像 分 割 方 法
杨铁 军 ，宋智辉 ，姜传 贤
（ 桂林 理工 大学 信息 科学 与工程 学 院 ； ． 西空 间信 息与测 绘重 点实 验室 ，广西 桂林 ｂ广 ５ １０ ） ４０４
２８ 】一２ ６． ８
桂
林
理
工
大
学
学
报
维 曲 面 的 演 化 ，都 要 利 用 水平集 模 型 ，将 其 由全 局 信 息 依 赖 型 转 变 成 基 于 整 幅 图像 的信 息 ，所 以 它是 一 种 全 局 信 息 依 赖 型 小波 的局 部 信 息依 赖 型 分 割方 法 ，提 高 其 对 于 复
收 稿 日期 ：２ １ ０ １—０ ８—２ ９
基 金项 目：广西 自然科 学基 金项 目 （０ １ Ｘ ＳＢ １０ ７ ；广 西教 育厅 科研项 目 （００２ Ｓ０ ） ２ １Ｇ Ｎ Ｆ ０ ８６ ） ２ １１Ｍ １５ ；广西 空 间信 息 与测 绘重 点
实验 室主任 基金 （ 桂科 能 １０ １８— ７ １３ ０ ０ ） 作 者简 介 ：杨铁 军 （９９ ） １７一 ，男 ，博 士 ，副 教授 ，研究 方 向 ：计算 机 图像处 理 ，ｙｔ ＠ １３ ｔｎ。 ａｉ ６ ．ｏｉ ｔ ｅ 引文格 式 ：杨铁 军 ，宋 智辉 ，姜 传贤 ．一种 改进 的 ｃ— Ｖ水 平集 遥感 图像 分割方 法 ［］ Ｊ ．桂林 理工 大学 学报 ， ０２ ２ （ ） ２ １ ，３ ２ ：
中图分 类号 ：Ｐ ３ ；Ｔ ７ １ ２ ７ Ｐ ５ 文 献标 志码 ：Ａ
Ｏ 引 言
息无 法 与空 域 信 息 对 应 ；加 窗 傅 里 叶变 换 能 够 得 到 固定窗 宽 的频 域 与 空 域 信 息 的 对 应 关 系 ；而小
遥感 图像 分 割是 遥感 图像 处 理 的热 点 和难 点 。 波变 换最 为 灵 活 ，能 够 进 行 可 变 尺 度 的空 一频 域 针对 遥感 图像 覆 盖 面广 、 目标／ 景 复 杂和 边 缘模 分析 ，是 图像 分 割 频 域 分 析 方 法 中最 常 用 的方 法 背 糊等 特点 ，图像 分 割一 般 可 以采 用 基 于 边 界 、基 之一 。近 年来 ，利 用 小 波 分 析 指 导 水 平 集 图像 分 ，均 是利 用 小 波 变 换 ，提 取 相 于 区域 和综 合 边 界 与 区域 信 息 等 几 种 方 法 。利 用 割 的方 法 较 多 Ｊ 信息 范 围 的恰 当与 否 ，往 往 决 定 了分 割 的性 能 和 应 的图像 特 征并 集 成 到 水 平 集 模 型 中 ，但 很 少 有 结果。当 目 标边界清 晰时，可 以使 用所需信息 范 针对 分割信 息 范 围的选 择 问题来 优化 水平 集模 型 。 本文运用小 波变换得 到的高频分量，研究高 围小的梯度法等 ，这些 方法具有计算 简单 、快 速 等优 点 ，但 对 噪 声 非 常 敏 感 ；而 遥 感 目标 轮 廓 一 频 分量 与 分 割所 依 赖 的 信 息 范 围 之 间 的 关 系 ，提
对 水平 集分 割 的指导 作用 ，并优 化驱 动水平 集演 化 的内 、外 能 量及 曲线 长度 约 束能 量 。实验 证 明 ，运
用该方法对遥感图像的分割结果 比传统水平集方法更准确 ，能有效的利用局部信息提高水平集能量项 的有效性和分割结果的准确性。
关键 词 ：水 平集 ；小 波变换 ；遥感 图像 分割
摘
要 ：针 对遥 感 图像边界 模糊 分割 难 的问题 ，提 出了一 种 改进 的基 于 小波 变换 的 ｃ— Ｖ水 平集 分 割
方法 提高其 分割 准确 性 。该 方法 首先 使用小 波变 换得 到原 图像 的高 频分 量 ，初步 定位 图像 中高频 信 号
的空间位置 ；然后根据高频分量的幅值及其空间分布 ，借鉴反锐化掩模法的思想，增强图像高频信号
法 。因此 ，研 究分割 目标所需要 的信 息范 围 重 新计 算 ｃ—Ｖ水 平集 的各 能量 项 ，使演化 曲线 更 并 应 用 于遥感 图像 分 割是本 文 的重 点 。 准确 的收敛 到 目标边 界 。
传统 的微 分 法 ，其 实 质 是 根 据 图 像 的 边 界 信 息为 高频 信息 ，使 用 求 导 法 增 强 高频 分 量 ，从 而 突 出 目标 边 界 。进 行 频 域 分 析 的 常 用 工 具 有 傅 里
２１ ０ ２年 ５月
桂 林 理 工
大 学 学 报
Ｖｏ ． ２ Ｎｏ ２ １３ ． Ｍａ ２ ２ ｙ ０１
Ｊ ｕ ａ ｆＧｕ ｌ ｉ ｅｓｔ ｆＴ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｒ ｌｏ ｉ ｎ Ｕｎ ｖ ｒｉ ｏ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｎ ｉ ｙ
文章 编号 ：１ ７ ９ ５ （ ０ ２ ０ ０ ８ ０ ６ ４— ０ ７ ２ １ ） ２－ ２ １－ ６
１ 传 统 Ｃ— Ｖ水 平 集 的全 局 依 赖 性
传统的 ｃ— Ｖ水平集模型使用的是图像的全局 叶变 换 、加窗 傅 里 叶变 换 和 小 波 变 换 等 。傅 里 叶 范 围信 息 。ｃ—Ｖ模 型通 过综 合 使 用 区域 和边 界 的
变换 能够 分 离 图像 的高 频 和低 频 分 量 ，但 频 域 信 信息 ， 将边界跟踪问题转化为一个求能量泛函的最
Ｖ水平集分割方法并将其应用 般较 模糊 ，含 噪 声 ，因 此 所 需 信 息 范 围较 小 的 分 出了一种改进的 ｃ—
割方 法效 果 并 不 好 ，而 利 用 较 大 范 围信 息 的分 割 于边界模糊的遥感 图像 。利用小波变换得到 图像 方 法 则 优 势 明 显 ，例 如 ｃ —Ｖ 水 平 集 分 割 方 的高 频分 量 及 空 间 分 布 ，在 新 的依 赖 信 息 范 围 内
一
ｄ ｉ１ ． ９ ９ ｊｉ ｎ １７ ９ ５ ． ０ ２ ０ ． ２ ｏ ：０ ３ ６ ／．ｓ ．６ ４— ０ ７ ２ １ ． ２０ ４ ｓ
种 改 进 的 Ｃ—Ｖ水 平 集 遥 感 图 像 分 割 方 法
杨铁 军 ，宋智辉 ，姜传 贤
（ 桂林 理工 大学 信息 科学 与工程 学 院 ； ． 西空 间信 息与测 绘重 点实 验室 ，广西 桂林 ｂ广 ５ １０ ） ４０４
２８ 】一２ ６． ８
桂
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维 曲 面 的 演 化 ，都 要 利 用 水平集 模 型 ，将 其 由全 局 信 息 依 赖 型 转 变 成 基 于 整 幅 图像 的信 息 ，所 以 它是 一 种 全 局 信 息 依 赖 型 小波 的局 部 信 息依 赖 型 分 割方 法 ，提 高 其 对 于 复
收 稿 日期 ：２ １ ０ １—０ ８—２ ９
基 金项 目：广西 自然科 学基 金项 目 （０ １ Ｘ ＳＢ １０ ７ ；广 西教 育厅 科研项 目 （００２ Ｓ０ ） ２ １Ｇ Ｎ Ｆ ０ ８６ ） ２ １１Ｍ １５ ；广西 空 间信 息 与测 绘重 点
实验 室主任 基金 （ 桂科 能 １０ １８— ７ １３ ０ ０ ） 作 者简 介 ：杨铁 军 （９９ ） １７一 ，男 ，博 士 ，副 教授 ，研究 方 向 ：计算 机 图像处 理 ，ｙｔ ＠ １３ ｔｎ。 ａｉ ６ ．ｏｉ ｔ ｅ 引文格 式 ：杨铁 军 ，宋 智辉 ，姜 传贤 ．一种 改进 的 ｃ— Ｖ水 平集 遥感 图像 分割方 法 ［］ Ｊ ．桂林 理工 大学 学报 ， ０２ ２ （ ） ２ １ ，３ ２ ：
中图分 类号 ：Ｐ ３ ；Ｔ ７ １ ２ ７ Ｐ ５ 文 献标 志码 ：Ａ
Ｏ 引 言
息无 法 与空 域 信 息 对 应 ；加 窗 傅 里 叶变 换 能 够 得 到 固定窗 宽 的频 域 与 空 域 信 息 的 对 应 关 系 ；而小
遥感 图像 分 割是 遥感 图像 处 理 的热 点 和难 点 。 波变 换最 为 灵 活 ，能 够 进 行 可 变 尺 度 的空 一频 域 针对 遥感 图像 覆 盖 面广 、 目标／ 景 复 杂和 边 缘模 分析 ，是 图像 分 割 频 域 分 析 方 法 中最 常 用 的方 法 背 糊等 特点 ，图像 分 割一 般 可 以采 用 基 于 边 界 、基 之一 。近 年来 ，利 用 小 波 分 析 指 导 水 平 集 图像 分 ，均 是利 用 小 波 变 换 ，提 取 相 于 区域 和综 合 边 界 与 区域 信 息 等 几 种 方 法 。利 用 割 的方 法 较 多 Ｊ 信息 范 围 的恰 当与 否 ，往 往 决 定 了分 割 的性 能 和 应 的图像 特 征并 集 成 到 水 平 集 模 型 中 ，但 很 少 有 结果。当 目 标边界清 晰时，可 以使 用所需信息 范 针对 分割信 息 范 围的选 择 问题来 优化 水平 集模 型 。 本文运用小 波变换得 到的高频分量，研究高 围小的梯度法等 ，这些 方法具有计算 简单 、快 速 等优 点 ，但 对 噪 声 非 常 敏 感 ；而 遥 感 目标 轮 廓 一 频 分量 与 分 割所 依 赖 的 信 息 范 围 之 间 的 关 系 ，提
对 水平 集分 割 的指导 作用 ，并优 化驱 动水平 集演 化 的内 、外 能 量及 曲线 长度 约 束能 量 。实验 证 明 ，运
用该方法对遥感图像的分割结果 比传统水平集方法更准确 ，能有效的利用局部信息提高水平集能量项 的有效性和分割结果的准确性。
关键 词 ：水 平集 ；小 波变换 ；遥感 图像 分割
摘
要 ：针 对遥 感 图像边界 模糊 分割 难 的问题 ，提 出了一 种 改进 的基 于 小波 变换 的 ｃ— Ｖ水 平集 分 割
方法 提高其 分割 准确 性 。该 方法 首先 使用小 波变 换得 到原 图像 的高 频分 量 ，初步 定位 图像 中高频 信 号
的空间位置 ；然后根据高频分量的幅值及其空间分布 ，借鉴反锐化掩模法的思想，增强图像高频信号
法 。因此 ，研 究分割 目标所需要 的信 息范 围 重 新计 算 ｃ—Ｖ水 平集 的各 能量 项 ，使演化 曲线 更 并 应 用 于遥感 图像 分 割是本 文 的重 点 。 准确 的收敛 到 目标边 界 。
传统 的微 分 法 ，其 实 质 是 根 据 图 像 的 边 界 信 息为 高频 信息 ，使 用 求 导 法 增 强 高频 分 量 ，从 而 突 出 目标 边 界 。进 行 频 域 分 析 的 常 用 工 具 有 傅 里