结合笔画宽度变换与几何特征集的高分一号遥感图像河流提取

从高空间分辨率遥感影像中提取河流具有诸多重要意义。目前大多数方法致力于从河流的光谱特征或纹理特征出发提取河流,但对于存在同物异谱或异物同谱现象、纹理分析尺度难以确定或噪声严重的的图像,基于水体光谱分析或纹理分析的方法并不十分适用。高空间分辨率图像中的河流一般结构不规则,更可能由于各种原因致使河流的局部与整体拥有不一样的光谱特征和纹理特征,然而在一些遥感图像中,河流可能在大范围内具有近似一致的宽度,基于此,提出了结合笔画宽度变换(stroke width transform,SWT)和几何特征集(geometric feature set,GFS)的河流提取方法。首先,使用Canny算子提取图像边缘,并把边缘图作为SWT算法的输入,得到笔画宽度图;然后,使用连通域标记算法对其中的像元进行分组,接着根据构造的GFS来对分组之后得到的连通域进行筛选;最后,对剩下的连通域进行孔洞填充。使用高分一号(GF-1)近红外波段进行实验的结果表明,该方法能够在完整提取目标河流的同时很好地抑制噪声。同时,该方法在提取效果和算法稳定性上明显优于乘性Duda算子和区域生长算法。