基于金字塔影像分割的水域提取在海岛礁空中三角测量中的应用

张彦峰，艾海滨，杜全叶，张 力

(中国测绘科学研究院，北京 100830)

基于金字塔影像分割的水域提取在海岛礁空中三角测量中的应用

张彦峰，艾海滨，杜全叶，张 力

(中国测绘科学研究院，北京 100830)

在自动空中三角测量中，从水域提取的连接点稳健性差，不能用于平差计算而要予以剔除。海岛礁影像包含大面积的水域，而平差算法本身一般无法完全剔除落水点，如果进行人工编辑则工作量太大。因此本文提出一种基于金字塔影像分割的水域提取算法，首先对海岛礁影像进行分割，然后通过一种基于直方图的自适应阈值的二值化方法提取出水域，进而剔除落水的特征点，最终实现了海岛礁测图中的高精度自动空中三角测量，提高了生产效率。

海岛礁；空中三角测量；影像分割；水域提取

一、引 言

我国拥有300多万平方千米的海域，其中有7000多个岛屿[1]，开展海岛礁测绘对于维护海洋权益和开发利用海洋资源有着重要意义。然而海岛礁测绘难度远远大于陆地测绘，海岛礁航空摄影测量中的一个难点就是存在大量落水点，而空中三角测量[2]中自动匹配的落水点是不能用于平差计算的。究其原因，一方面由于水域的缺乏纹理或重复纹理容易造成误匹配；另一方面落水点浮动导致不同影像上同名落水点的实际位置不同，比如波浪和近海养殖场上人工地物由于各影像时相不一致造成实际位置差异。因为海岛礁影像上落水点往往占到一半以上，平差算法中的自动粗差探测也不能完全检测并自动剔除这些错误点，所以必须在平差之前去除这些落水点才能正确实施空中三角测量。为此，传统的做法是人工删除落水点[3-4]后再进行平差，但工作量非常大。

自动剔除落水点的关键是提取水域，人们针对不同的影像数据提出了不同的方法[5]，如 Cao和Jiang提出了对于SPOT5多光谱影像短波近红外进行阈值分割的方法[6]；胡德勇等提出了针对Landsat SAR影像的水域提取算法[7]；还有一些学者提出了通用算法，如最小经验熵法[8]和区域增长法[9]等，以不同的方式体现了水域低灰度和弱纹理的特性。同样基于水域的上述两个特性，笔者提出了一种基于金字塔影像分割的水域提取算法，首先利用一种基于金字塔的影像分割方法[10]对海岛礁影像进行分割，然后通过统计灰度直方图自适应地选取阈值并对影像进行二值化而得到水域掩膜。该算法本质上是一种基于纹理和灰度特性的聚类方法，兼顾了水域的纹理和色调两方面的信息，因此具有较好的鲁棒性，利用该算法自动剔除落水点，可以实现海岛礁测图中的自动空三，提高了生产效率。

二、基于金字塔影像分割的水域提取算法

海岛礁影像上存在大片水域，其灰度值较低，这反映在直方图上就是高频数(率)的分量集中在低灰度级部分(如图1所示)，选取合适的阈值就可以提取水域。然而如何选择阈值是一个难题，采用阈值分割法无法取得稳健良好的结果。如果首先分割影像，得到分明的直方图波峰和波谷，则很容易选择阈值提取水域。基于以上分析，本文利用一种基于金字塔影像的分割方法对海岛礁影像进行分割，然后提出一种基于直方图的自适应阈值选择方法提取水域，算法流程如图2所示。

1.金字塔影像分割

金字塔影像分割[10]是一种非常稳健的图像分割算法，其基本原理是：首先对输入影像构建金字塔影像，根据父子影像间灰度相似性构建父子关系，再由父子关系从下到上逐层重新计算各层影像灰度，通过迭代，父子关系将趋于稳定，最后从上到下传递灰度，直到刷新基础影像灰度为止，最终形成了分割影像，如图2所示。

图1 海岛礁影像分割前后直方图

图2 基于金字塔影像分割的水域提取算法流程图

该算法涉及的3个关键步骤论述如下。

(1)构建金字塔影像

采用高斯金字塔，即首先对影像进行高斯滤波，卷积因子为δ，然后取出偶数行和偶数列组成上层影像，金字塔层数设为L。

(2)构建及迭代计算父子关系

如图3所示，构建了金字塔影像后，上层影像(父影像)每个像素对应下层影像(子影像)若干像素，同时子影像每个像素又属于多个父影像的像素。设置一个灰度邻接阈值T0，将父影像每个像素与子影像上对应的灰度差低于T0的像素对应，确定父子关系。然后重新计算父影像，其像素值由子影像上对应像素求灰度平均得到。从下往上逐层计算和更新父子关系，这是个迭代的过程，父子关系将会趋于稳定，同时得到顶层影像初步的分割结果。

图3 父子关系竞争示意图[10]

(3)聚 类

经过之前的分割，顶层影像形成一系列的分割块节点，把灰度差值小于聚类阈值T1的相邻的节点合为一个节点。此后，将顶层影像的灰度根据父子关系从上往下传递至原始影像，即得到最终的分割影像。

2.基于直方图的自适应二值化水域提取

金字塔影像分割将同属一类的像素求灰度均值，因此分割后影像的水域仍然保持了原始的暗色调特征。此外，海岛礁影像水域面积往往比较大，这两个特征表现在直方图上就是低灰度值部分至少存在一个显著的峰值(如图1所示)，一般对应水域的灰度值，有时也包含了一些暗色调的植被。笔者根据以上现象设计了基于直方图的自适应二值化水域提取方法，即首先设置一个水域比率阈值T2；其次对分割影像重新统计灰度直方图并滤掉频率低于T2的灰度级；然后选择最小灰度级作为阈值，对分割后影像进行二值化并得到水域掩膜；最后根据水域掩膜，将落入水域的特征点自动删除，并进行平差计算。上述步骤即完成了海岛礁影像的自动空中三角测量。

三、试验分析

笔者对一组海岛礁航空影像进行了试验，共3条航带64幅影像，影像宽为7680像素，高为13 824像素，空中三角测量使用高分辨率遥感影像数据一体化测图系统——PixelGrid，本文算法所使用的参数说明如下：δ＝2.5，L＝4，T0＝200，T1＝50，T2＝0.3。

1.水域提取结果

如图4所示，通过金字塔影像分割可以很好地将海水分割出来，再加上基于直方图的自适应阈值的二值化，成功地提取出了水域。但是陆地上的植被也被当作水域提取了出来，该问题还需要进一步研究解决。

图4 海岛礁影像水域提取试验结果

2.利用二值化水域掩膜实现自动空三

利用水域掩膜成功地剔除落水的特征点(如图5所示)，然后进行自由网平差计算。结果显示，原始的平差有18 117个观测值，剔除落水点后只剩4113个观测值，由于提高了特征点的可靠性，平差精度得到了提升。像点残差和空三中误差由一个像素提升到半个像素以内(见表1)，而像片外方位元素精度则得到大幅提升(如图6所示)，利用该算法足以满足海岛礁测图中的自动空中三角测量而无须进行任何人工编辑。

表1 海岛礁空三结果对比 μm

图5 利用水域掩膜自动剔除落水特征点

四、总 结

试验表明，基于利用金字塔影像分割的水域提取算法，可以根据水域的灰度特性在直方图上自适应地选取阈值来进行二值化，得到海岛礁影像的水域掩膜，利用水域掩膜成功地剔除落水点，实现海岛礁的高精度自动空中三角测量。该算法考虑了水域的空间特性和灰度特性，因此可以非常稳健地提取出水域，然而弱纹理和密集重复纹理的植被区域也会被当作水域提取出来，这是下一步需要研究解决的问题。

图6 像片外方位元素平差精度比较

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[10] MARFIL R，MOLINA-TANCO L，BANDERA A，et al. Pyramid Segmentation Algorithms Revisited[J].Pattern Recognition，2006(39)：1430-1451.

Application of Water Extraction Algorithm Based on Pyramid Image Segmentation in Automatic Aerial Triangulation for Island and Reef

ZHANG Yanfeng，AI Haibin，DU Quanye，ZHANG Li

P231.4

B

0494-0911(2014)12-0070-04

张彦峰，艾海滨，杜全叶，等.基于金字塔影像分割的水域提取在海岛礁空中三角测量中的应用[J].测绘通报，2014(12)：70-73.

10.13474/j.cnki.11-2246.2014.0401

2013-09-10

国家自然科学基金(41271374)；国产测图卫星三线阵影像高精度立体测绘(2011BAB01B05)

张彦峰(1990—)，男，甘肃天水人，硕士生，主要研究方向为航空摄影测量。