遥感影像处理中的数学形态学方法_精品文档资料下载.pdf
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第26卷第2期2007年6月中南民族大学学报(自然科学版)JournalofSouthCentralUniversityforNationalities(NatSciEdition)VoI26No2Jkill2007遥感影像处理中的数学形态学方法段汕(中南民族大学计算机科学学院,武汉430074)摘要通过对遥感影像处理中现有的形态分析理论、方法和应用系统的总结和归纳,对遥感影像形态学分析方法的研究现状和发展方向进行了论述,并对形态学影像分析方法在遥感影像处理中的作用和意义进行了探讨关键词遥感;@#@形态变换;@#@数学形态学中图分类号TP751文献标识码A文章编号16724321(2007)02010506MathematicalMorphologyAppliedtoRemoteSensingImagesProcessingDuanShanAbstractThispapertriestosummarizethemorphologicalimageanalysistheory,approachandapplicationsysteminremotesensingimage,anddiscussessomenewadvances,andapplicationsignificanceofMMinremotesensingimageprocessingKeywordsremotesensing;@#@morphologicaltransformation;@#@mathematicalmorphologyDuanShanProf,CollegeofComputerScience,SCUFN,Wuhan430074,China随着传感器技术、航空和虢天平台技术j数据通讯技术的发展,现代遥感技术Ill已进入一个能够动态、快速、准确、多手段提供对地观测数据的新阶段新型传感器探测波段的范围不断延伸,对于波段的分割愈来愈精细,从过去的单一波段向多谱段发展成像光谱技术的出现,把探测波段从数十个发展为数百个,探测目标电磁波特性能更加全面地反映出目标的性质,对地表地物可以进行更加精细的探测和分类成像雷达所获取的信息也向多频率、多角度、多极化、多分辨率的方向发展各种传感器空间分辨率的提高,使得能够在不同的航天、航空遥感平台上获得不同空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的遥感影像,各种技术的集成度也将随着遥感技术的发展变得越来越高与此同时,遥感信息的处理,在全数字化、可视化、智能化和网络化方面也有了很大的发展但是,目前遥感的信息处理还不能充收稿日期作者简介基金项目分满足广大用户的需求,日益丰富的遥感信息(光谱和空间结构信息)还没有被充分挖掘和处理有人估计爹空间遥感获取的图像数据,经计算机处理的还不足5因此,对于遥感信息处理技术的研究将是未来避免制约遥感技术发展的关键任务之一空间遥感技术的发展,使得多平台、多时相、多光谱和多分辨率的遥感影像数据正以惊人的数量快速增长,如何对这些海量数据进行有效地数据处理成为人们所关心的热点问题计算机技术和通信技术的发展为遥感影像处理提供了智能化的工作平台在大多实际的应用中,通常是利用计算机数字图像处理技术对遥感影像进行预处理,突出与应用相关的有用信息,以确定目标的性质,然后依据应用目的的需要选择或设计不同的算法并利用计算机进行一系列复杂的定位、定量及分类计算处理,最后实现对于遥感影像的应用20070306段汕(1962一),女,教授,博士,研究方向:
@#@图像处理和模式识别中数学方法及算法理论,Email:
@#@jy5699一sinacom中南民族大学自然科学基金资助项目(YZY03005)万方数据106中南民族大学学报(自然科学版)建立在数学形态学24(MathematicsMorphology)基础上的图像处理方法是一项新兴的图像分析技术,是线性向非线性处理方法的延拓,以对图像形态几何特征及结构特征的定量描述与分析为其主要的研究内容,在图像处理的诸多领域越来越广泛地被人们所关注、挖掘和应用,形态分析的理论、方法及其相关的诸多技术正在不断地发展、深入和创新基于数学形态学的图像处理技术是一种采用集合的概念表示图像、非线性叠加方式描述图像的非线性系统技术,图像形态及结构特征分析是遥感影像处理中的主要环节,因此,形态分析的理论、方法和技术在遥感影像分析中具有重要地位和广阔的应用前景561数学形态学的发展基础随着计算机技术的发展,信号及图像处理技术越来越为大众所关注经典的信号处理方法主要是以线性系统的理论、传统的信号与系统方法及Fourier分析为基础,并广泛地运用于不同的科学与技术领域中然而,对于图像的形态特征和几何结构等非线性因素的分析和描述却由于系统的线性特征而受到限制近几十年发展起来的数学形态学从理论和方法上弥补了这一缺憾数学形态学不仅提供了描述和分析图像几何及形状特征的多种技术和方法,同时对于经典的信号处理技术也产生了极大的影响并扩展了原有的技术数学形态学是一门建立在严格的数学理论基础上的学科,其基本思想和方法对非线性图像处理的理论和技术产生了重大的影响,是计算机数字图像处理的一个主要研究领域,在计算机文字识别、计算机显微镜图像分析、医学图像处理、工业检测、机器人视觉等方面都取得了许多非常成功的应用,并已发展成为一种新型的图像处理方法和理论用于图像处理的形态系统,具有完备的结构和理论体系,是进行非线性性态分析的有力工具基于数学形态学(MM,MathematicalMorphology)的图像形态分析方法,起源于法国地质统计学家MatheronG和Serraj2j在从事铁矿核的定量岩石学分析时对于多孔介质透气性与几何特性之间关系的研究工作他们将多孔介质视为二值图像,在集合的并、交、余及平移等基本运算的基础上创立了二值图像的形态分析方法,该方法最重要的思想是,通过各种形态变换下结构元(Structuring第26卷Element)对于目标图像的探测,实现对于图像某种特殊结构的提取、抑制及分析数学形态学基于探测的基本思想,以及描述基本关系的Minkowski和、差运算的表示方法,确实反映了自然界中一类相当普遍的现象数学形态学最初的算子是面向集合的,各种各样的实际应用问题迫使人们从基础理沦的研究人手寻找解决问题的新出路和新方法要将面向集合的数学形态学方法拓广到诸如网络图、数值函数的形态学处理,二值形态学中常用的平移或旋转操作会影响到处理过程,甚至使处理过程无效同时,连通性、测地距离口3等概念则需要用新的方法来描述为了使得形态学的基本理论具有更广泛的适用性、更统一的形式以及便于新算法的研究,数学形态学基本定理的核心最终被简化到完备格结构心“在形态算子的研究方面,除了对于击中击不中变换、开运算、闭运算和布尔模型的理论描述以外,在迭代运算的基础上,发展了二值细化、形态骨架、极限腐蚀、条件形态变换以及测地形态变换的框架体系与此同时,最初面向集合的方法被扩展到数值函数分析领域,产生了形态学梯度、TopHat变换、流域变换等灰值形态学的理论和方法对于灰值图像,从地形学30的观点可以理解为灰度值的亮度越大,所处位置的地势(高程)越高,因此在形态学中,可以将二维灰值图像作为数字高程模型(DEM,DigitalElevationModel),即用三维集合z,Y,z作为灰值图像的模型空间,其中z,j,一般用来表示地形点的平面位置,z则表示相应点的高程在这种意义下,运用阈值变换或本影变换41的方法,集合运算可直接推广到灰值图像的情形,需要注意的是,此时,二值图像形态分析方法中的交、并运算转化成为灰值图像的极大、极小运算随着各种空间数据获取技术的不断发展,对于图像数据的研究与分析不再停留在二值图像和灰值图像,针对多光谱、高光谱的各种!
@#@卫星图像处理成为信息时代遥感图像处理的主流方向,与之相应的图像形态分析方法的研究随之成为人们追逐的热点,2数学形态学的基本原理在计算机数字图像处理技术从起步直至今天发展为一个生机勃勃的学科的过程中,线性系统的理论一直都占据着一个核心的、基础的地位但是,实际的物理过程通常是非线性的,利用线性近似的方法在很多情况下无法刻画其主要性质随着图像处万方数据第2期段汕:
@#@遥感影像处理中的数学形态学方法理理论和应用的发展,线性系统的这一缺陷日渐显露出来并引起了人们的注意。
@#@于是,非线性处理技术应运而生,并且迅速成为与线性方法并行的主流方向数学形态学作为一种非线性图像(信号)处理和分析理论,具有一套完整的方法及算法体系,其系统性和严谨性不亚于传统的线性图像处理理论这一特点吸引人之处在于这样一个事实:
@#@以前的非线性图像处理技术一直未能建立系统的理论,从而其发展始终被制约在算法层次,步履唯艰然而,数学形态学的成功归功于一个新的思路,它摒弃了传统的数值建模及分析的观点,从集合的角度来刻画和分析图像,事实证明这一新视点的选择开辟了一个新天地数学形态学基于集合的观点是其理论的精髓这导致了数学形态学的基本运算是由集合运算(并、交、补等)来定义,并且所有的图像都必须以合理的方式转换为集合这基于集合观点的一个必然结果是:
@#@形态学算子的性能将主要以几何方式进行刻画,而传统的理论却是以解析方式描述算子的性能这种显式的几何描述特点似乎更适合视觉信息的处理和分析因此,数学形态学与几何特征的直接关系是它的一个十分重要的优点数学形态学理论的覆盖面十分广阔传统图像处理中的线性算子和非线性算予均是形态学算予的特例这个令人吃惊的结论说明数学形态学是一个图像处理的统一理论,是对传统理论的延拓在这个统一的理论框架下,经典的方法得以在一个新的、统一的层次上进行分析,从而帮助我们从不同的侧面更深入地了解经典算法的性质,并得以在更加广泛的范围,以更加灵活的方式对它们进行拓展数学形态学运用于各类数据处理的基本原理可以简单地概括为,通过消除目标前景中的非重要的成份达到认识和识别目标的目的一般来说,这是一个不可逆的处理过程对于光谱信号的处理常常采用形态迭代变换的方法消除目标中的多余结构,但由于形态算子是非线性变换,因此这种系列迭代操作将不可恢复地丢失掉一些空间信息形态分析的方法对于数字空问数据的处理主要表现在以下几个方面通过形态变换可以实现对于图像的滤波处理:
@#@包括去噪、边缘增强以及基于不同方向、大小及形态结构特征的提取或消除;@#@图像分割:
@#@包括灰值图像的边界描述及二值图像连通成份的分离;@#@图像的度量:
@#@包括对于图像几何结构的尺度、纹理、方向等特征的数值表示,这些度量数据是进行图107像分类的基础正是由于形态分析方法能完成对于空间数据处理的上述任务,而这些与地球观测(EO,Earth0bser
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