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摘要:在分析水邊線對碼頭提取的作用和海岸碼頭的結構特征的基礎上，提出了一種基于結構特征的遙感影像海岸碼頭分割方法。該方法在遙感影像水邊線提取的基礎上，利用道格拉斯－普克算法通過壓縮得到關鍵節點，接著在節點中選取滿足要求的凹點，然后依據海岸結構特征通過對凹點的篩選分割出海岸規則突出物，最后通過對規則突出物的分析驗證得到海岸碼頭。實驗結果表明，該方法能夠從水邊線中將碼頭區域分割出來，并且受停靠船舶等噪聲影響較小，為下一步海岸碼頭的精確提取奠定了堅實基礎。

關鍵詞:遙感影像;結構特征;水邊線提取;碼頭提取;碼頭分割

1引言

遙感影像上海岸碼頭的提取，對于海岸帶地理空間信息的獲取、港口的建設與開發、海上軍事實力的分析與考量等都具有十分重要的意義［1］。近年來，隨著遙感科學技術的飛速發展，獲取遙感影像的手段日益成熟，影像的分辨率也不斷提高，動態連續性逐步增強，并且具有定量化、智能化、自動化的突出優勢［2］。因此，為使用遙感影像進行碼頭提取提供了數據支持。目前，國內外學者在遙感影像海岸碼頭提取與分割方面研究相對較少，主要是針對港口檢測進行的，現有方法有相位編組法、基于最大熵和邊緣檢測方法、以及面向對象的碼頭提取方法、基于特征的SAR遙感圖像港口檢測方法等。Burns［3］等人提出的相位編組法，把灰度變化的相位作為考慮的第一要素，求出圖像中各個像素的梯度相位，將相鄰的方向相同的點變為一個直線支撐區，然后根據支撐區內像素的坐標提取出碼頭所在的直線。魏軍偉［4］研究了一種基于最大熵和形態學邊緣檢測算法，首先對原始圖像進行邊緣檢測，從而檢測出碼頭邊緣像素點，再對預處理后的碼頭圖像分別進行橫向和縱向掃描，然后取其并集，最后提取出碼頭。但如果碼頭附近停有船只或者其他海上物品的話，便會干擾檢測。劉亞飛［5］等運用ENVI函數對光學衛星遙感圖像進行快速的波段讀取操作，并在IDL模式下，運用面向對象的圖像處理函數對圖像數據進行數學形態學處理，從而提取出海岸碼頭，然而殘留的橋梁、非閉合的養殖區等對碼頭的提取精度會產生很大的影響。陳琪［6］等在基于SAR遙感圖像上，首先找到含有港口的圖像中的突堤，進而找到突堤上的特征點，計算每兩個突堤特征點的封閉性度量，封閉性度量最大的一對作為口門突堤特征點，從而提取出碼頭，但計算量相對較大。本文針對上述方法存在的不足，在充分分析碼頭結構特征和空間關系特征的基礎上，提出了一種基于結構特征的遙感影像海岸碼頭分割方法。該方法先進行水邊線提取，在水邊線提取基礎上，利用道格拉斯－普克算法進行壓縮得到節點，再通過角度閾值提取凹點，根據海岸碼頭的結構特征，確定碼頭的邊緣點，最終分割出海岸碼頭。

2基于結構特征的遙感影像海岸碼頭分割原理

2.1海岸碼頭結構特征分析

常見碼頭形狀見圖1。通過碼頭特征分析［7］，在碼頭分割中常用的結構特征主要有:①碼頭作為水邊線上很明顯的突出目標，在輪廓線上有很明顯的凹凸點，尤其在海岸與碼頭的交界處，一般是兩個凹點，相交于每個凹點兩條邊線的夾角在一定的范圍內;②海岸本體與碼頭的分割處即為上述兩個凹點，水邊線上這兩個凹點之間的部分即為碼頭，這兩個凹點的連線與此處海岸本體大致在同一條直線上;③碼頭區域中路基的寬度一般較均勻，垂直海岸的兩條邊通常平行;④在沒有船舶等的干擾情況下，碼頭在遙感影像上一般呈I型、L型和T型，具有規則的結構特征;⑤碼頭一般具有一定的長度、寬度和面積。

2.2基于結構特征的海岸碼頭分割基本原理

在水邊線提取的基礎上進行碼頭的分割將更加便利。通過對上述碼頭結構特征的分析可知:①水邊線與碼頭分割的實質是上述兩個凹點的提取，水邊線上這兩凹點之間的部分即對應為碼頭;②可以首先提取出水邊上夾角滿足要求的所有凹點，然后再在這些凹點中挑選出構成碼頭首點和末點的兩個凹點;③由于構成碼頭首點和末點的兩個凹點的連線與此處海岸本體大致在同一條直線上，可以充分利用這一條件來進行這兩個關鍵點的挑選;④可以利用上述其他的結構特征，如形狀比較規則、垂直海岸的兩條邊通常平行、具有一定的長度、寬度和面積對碼頭本體進行驗證和精化處理。基于上述特征分析，本文研究提出了一種基于結構特征的遙感影像海岸碼頭分割方法，該方法首先采用基于四叉樹、Canny算子和改進GAC模型算法進行水邊線的提取，接著利用道格拉斯－普克算法對水邊線上的邊緣點進行壓縮得到關鍵節點，從關鍵節點中提取出夾角滿足要求的所有凹點，然后利用構成碼頭首點和末點的兩個凹點的連線與此處海岸本體大致在同一條直線上這一條件來進行碼頭的分割，最后利用其他結構特征進行驗證，從而實現碼頭的準確分割，具體過程如下。(1)水邊線及水邊線節點提取本文采用基于四叉樹、Canny算子和改進GAC模型相結合的算法進行水邊線的提取［8－9］，提取得到連續的水邊線結果之后，利用道格拉斯－普克算法壓縮，保留關鍵節點，為后續利用碼頭結構特征進行碼頭分割奠定基礎［10］。(2)凹點提取碼頭輪廓上有一些很明顯的凹點，并且水邊線上碼頭的首點和末點都是凹點。如圖2，不含碼頭的水邊線一般為不規則的，但拐角一般不是太大的曲線(折線)，并且一般不含碼頭的水邊線上的相鄰三點構成的角度大多數接近于180°角(實驗中取為135°～225°之間)，因此可以通過計算相鄰三點構成的角度來進行判斷，剔除非碼頭結構點。算法如下:首先，將道格拉斯－普克算法所得出的節點按照水邊線的順序進行編組，對于所得出的點，依次取相鄰三點進行計算，設三點為p1、p2、p3，統一將p2點定為角的頂點，通過計算角度的余弦值，反算出角度值。式中，distance1為p1到p2的距離;distance2為p2到p3。根據式(1)可算出角度的余弦值，反算出角度值，保留角度值在一定范圍內(實驗中取為45°～135°之間)的點，即提取出滿足要求的凹點。 水邊線上碼頭首點和末點的提取是碼頭分割的核心。提取示意圖見圖3，B1、C1、D1、E1、B2、C2、D2、E2為利用上述方法提取的滿足要求的凹點，如何從上圖中提取出碼頭首點和末點，即B1和E1、B2和E2，是需要研究解決的問題。圖3水邊線上碼頭首點和末點的提取示意圖根據構成碼頭首點和末點的兩個凹點的連線與此處海岸本體大致在同一條直線上這一條件，可以先搜索到滿足要求的第一個凹點B1，然后尋找到B1前的一個關鍵節點，如圖中的A1。如果B1為碼頭的首點，則線段A1B1即為此處的海岸本體，然后就可以分別依次判斷其他滿足要求的凹點如C1、D1、E1、B2、C2、D2、E2與B1的連線與線段A1B1的夾角，計算尋找夾角接近180°的凹點，如圖3即可以找到凹點E1和B2，這時在兩個或多個凹點對應夾角均接近180°的情況下，通常選擇第一個凹點E1來作為碼頭的末點，這樣就分割出了第一個碼頭。接著同理進行后續碼頭的分割。上述分割出的每一個規則突出物不一定都是碼頭，最后還需要做進一步驗證。驗證的判據是碼頭的面積特征。由于上述只考慮碼頭邊緣兩點連線與水邊線的夾角來進行分割，會出現將個別小面積或超大面積的規則突起物當成碼頭分割出來。考慮到碼頭本身的面積一般不會太大或太小［11］，根據這一特點，可以先使用多邊形面積的計算公式(2)計算突出物的面積，然后根據影像的分辨率選取經驗閾值，將滿足閾值要求的上述分割的突出物作為碼頭予以保留，否則予以剔除。多邊形面積的計算公式如下:假設m邊形Ω的頂點是pk(xk，yk)，k=1，2，3，…，n，則:式中，S為面積;x、y分別為頂點的橫、縱坐標;n為多邊形頂點個數。

3實驗結果與分析

為了驗證本文算法的可行性和有效性，進行了多組實驗，現給出其中兩組實驗。本實驗采用舟山地區航空影像提取的水邊線數據進行實驗，影像分辨率為0.5m，在水邊線上包含部分干擾物體，并且每個碼頭上都停靠了艦船。

3.1實驗一原始影像以及提取的水邊線疊加顯示結果

見圖4，碼頭分割結果見圖5。實驗一中總共2個碼頭，但是碼頭上包含艦船等干擾物，從實驗提取結果圖5可以看出，在碼頭有艦船等干擾物干擾的情況下，本文算法能夠實現水邊線和碼頭的分割，驗證了本文方法的可行性。

3.2實驗二原始影像以及提取的水邊線疊加顯示結果

見圖6，提取結果見圖7。實驗區域總共3個碼頭，每個碼頭上都有艦船干擾，由實驗結果圖7可以看出，3個碼頭均被成功提取，在艦船干擾下，能夠將碼頭區域從水邊線中分割出來。進一步驗證了本文算法的可行性和有效性。

4結束語

本文針對遙感影像的碼頭分割問題，充分分析了碼頭的結構特征和空間關系特征，提出一種基于結構特征的碼頭分割方法，該方法首先進行遙感影像水邊線的提取，然后利用道格拉斯－普克算法進行壓縮，接著提取出水邊線上的凹點，最后依據碼頭的結構特征，進行多種特征判斷，確定碼頭的邊緣點，進而實現碼頭分割。實驗結果表明:①該方法可以獲得完整的碼頭數據，克服了傳統方法提取的碼頭不連續、不完整的問題;②充分利用了碼頭的結構特征，并將多種特征用于碼頭的分割，提取可靠性高;③受船舶等干擾物的影響較小，能夠將碼頭及附屬物作為一個整體從水邊線中分割開來，便于后續的處理。由于本文只研究碼頭從水邊線中有效分割的問題，對于非水邊線構成的碼頭邊線的提取問題，停靠在碼頭邊緣船只的剔除問題沒有考慮，下一步還將利用多光譜影像結合碼頭的光譜特征、紋理特征，船只的結構特征等信息開展研究，提取完整的海岸碼頭。

參考文獻:

［1］陳萬平，我國海洋權益的現狀與維護海洋權益的策略［J］．太平洋學報，2009(5):68-72．

［2］楊桄，劉湘南．遙感影像解譯的研究現狀和發展趨勢［J］．國土資源遙感，2004(2):7-10．

［3］王廣德，田雙珠，王笑難，等．碼頭檢測、評估的現狀與發展［J］．水道港口，2002(4):291-294．56

作者：李正威 郭海濤 石 朗 喻金桃 吳禎優 方紹磊 單位：解放軍信息工程大學