吳俐民，於雪琴，黃 亮

(1.昆明市測(cè)繪管理中心，云南 昆明 650500；2.昆明市測(cè)繪研究院，云南 昆明 650051；3.昆明理工大學(xué) 國(guó)土資源工程學(xué)院，云南 昆明 650093)

FCM聚類算法協(xié)同Canny算子的遙感影像邊緣檢測(cè)方法

吳俐民1，於雪琴2，黃 亮3

(1.昆明市測(cè)繪管理中心，云南 昆明 650500；2.昆明市測(cè)繪研究院，云南 昆明 650051；3.昆明理工大學(xué) 國(guó)土資源工程學(xué)院，云南 昆明 650093)

提出一種FCM聚類算法協(xié)同Canny算子的遙感影像邊緣檢測(cè)方法，算法采用中值濾波消除原始遙感影像中的非高斯噪聲；采用FCM(Fuzzy C-mean)聚類算法將濾波處理后的遙感影像中的像素分為兩類：邊緣類像素和非邊緣類像素，并得到聚類影像；最后采用 Canny算子對(duì)聚類影像進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到遙感影像地物邊緣信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，文中提出的方法能有效消除遙感影像中的混合噪聲并準(zhǔn)確地檢測(cè)出地物目標(biāo)的邊緣，是一種有效的遙感影像邊緣檢測(cè)方法。

模糊C均值；邊緣檢測(cè)；遙感影像；Canny算子；中值濾波

隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展，遙感影像的應(yīng)用也越來越廣泛[1-3]。為了讓遙感技術(shù)更好地服務(wù)于各行各業(yè)，就需將遙感數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息，即需從遙感影像中自動(dòng)地提取大量專題信息來滿足各種應(yīng)用的需求，其中邊緣檢測(cè)便是提取遙感影像地物目標(biāo)空間結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)之一。

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)普通光學(xué)圖像邊緣檢測(cè)算法開展了大量研究，也取得了一定的成果，但這些算法卻難以直接應(yīng)用于遙感影像的邊緣信息檢測(cè)[4]。其中，針對(duì)高空間分辨率遙感影像的邊緣檢測(cè)算法則更少，且研究進(jìn)展較為緩慢，其主要原因在于高空間分辨率遙感影像更加復(fù)雜，具體體現(xiàn)在遙感影像具有豐富的紋理信息、數(shù)據(jù)量大且具有大量混合噪聲，這給遙感影像邊緣檢測(cè)帶來了很大的不確定性，易出現(xiàn)檢測(cè)結(jié)果不完整和不準(zhǔn)確的結(jié)果。在現(xiàn)有的研究中，對(duì)遙感影像邊緣信息檢測(cè)的研究主要是基于空域像元的梯度算子來進(jìn)行開展的，其主要算子包括Robert算子、Sobel算子、LOG算子、Canny算子等[5]。其中Canny是較有代表性的邊緣檢測(cè)算子，諸多學(xué)者利用Canny算子對(duì)遙感影像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，如黃亮等(2011)結(jié)合Canny算子和eCognition平臺(tái)對(duì)遙感影像進(jìn)行分割[6]；李潤(rùn)生等(2012)采用Canny算子對(duì)高分辨率遙感影像進(jìn)行目標(biāo)邊界提取[7]；但由于Canny算子對(duì)噪聲過于敏感，因而采用Canny算子直接對(duì)遙感影像進(jìn)行邊緣檢測(cè)難以達(dá)到較好的結(jié)果。基于此，本文提出一種FCM聚類算法協(xié)同Canny算子的遙感影像邊緣檢測(cè)方法。

1 FCM聚類算法協(xié)同Canny算子的遙感影像邊緣檢測(cè)方法

1.1 FCM聚類算法

FCM聚類是模糊聚類分析方法中使用最為廣泛的聚類算法。FCM聚類算法最早由Dunn[8]于1973年提出，并由Bezdek[9]于1981年進(jìn)行改進(jìn)和推廣。FCM聚類算法采用誤差的平方和函數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)[10]，即

(1)

Jm(U,V)的值所反映的是在某種異質(zhì)性定義下的類內(nèi)緊致及一致程度。Jm(U,V)越小，則聚類越緊湊，相應(yīng)地分割質(zhì)量也就越高[11]。為此，F(xiàn)CM聚類的核心便為求解式(1)的極小化問題，其中式(1)中的uji和vj可利用拉格朗日乘數(shù)法推導(dǎo)得到。

(2)

(3)

1.2 Canny算子

邊緣檢測(cè)算子是根據(jù)影像邊緣的突變性質(zhì)進(jìn)行邊緣信息檢測(cè)的，其主要可分為兩類：①以一階導(dǎo)數(shù)為理論基礎(chǔ)的邊緣檢測(cè)算子，其通過計(jì)算影像的梯度值來進(jìn)行影像邊緣檢測(cè)，如：Prewitt算子、Roberts算子和Sobel算子；②以二階導(dǎo)數(shù)為理論基礎(chǔ)的邊緣檢測(cè)算子，其通過尋求二階導(dǎo)數(shù)中的零交點(diǎn)來檢測(cè)影像邊緣，如：Canny算子、Laplacian算子和LOG算子[12]。陸興娟等(2010)對(duì)Prewitt算子、Roberts算子、Sobel算子、Canny算子以及LOG算子的性能及算法特點(diǎn)進(jìn)行了分析，并應(yīng)用MATLAB進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明Canny算子的邊緣檢測(cè)效果最佳，主要體現(xiàn)在：邊緣連接程度最好，景物的細(xì)節(jié)最為清晰，輪廓邊緣提取最為完備[13]。為此，選取Canny算子進(jìn)行邊緣信息檢測(cè)。

Canny算子[14]是由John Canny于1986年提出。Canny算子的基本思想為：首先采用高斯函數(shù)對(duì)原始影像進(jìn)行平滑處理；然后根據(jù)一階微分的極大值來確定影像的邊緣點(diǎn)，同時(shí)由二階導(dǎo)數(shù)的零交點(diǎn)來確定灰度變化劇烈的點(diǎn)(即強(qiáng)邊緣)和灰度變化緩慢的點(diǎn)(即弱邊緣)，并通過使用兩個(gè)檢測(cè)閾值來分別檢測(cè)影像中的強(qiáng)邊緣和弱邊緣[12]。其具體實(shí)現(xiàn)步驟如下[6]：

1)為了抑制噪聲，對(duì)原始影像進(jìn)行高斯(低通)平滑濾波；

2)計(jì)算方向?qū)?shù)及梯度；

3)抑制局部像素非最大梯度點(diǎn)；

4)根據(jù)梯度計(jì)算結(jié)果對(duì)經(jīng)過非最大值抑制后的結(jié)果設(shè)定閾值；

5)尋找邊界起點(diǎn)及跟蹤邊界。

1.3 結(jié)合FCM聚類和Canny算子的邊緣檢測(cè)方法

對(duì)于一般影像來說，Canny算子具有極好的邊緣檢測(cè)效果，且具有良好的魯棒性，因此Canny算子是目前應(yīng)用最為廣泛的邊緣檢測(cè)算子。但Canny算子對(duì)遙感影像的邊緣信息檢測(cè)效果則一般，其原因在于遙感影像包含了豐富的邊緣信息及大量的混合噪聲，且隨著其空間分辨率的不斷提高，其紋理細(xì)節(jié)會(huì)更為復(fù)雜，從而造成邊緣檢測(cè)難度更大[15]。利用Canny算子對(duì)遙感影像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，易產(chǎn)生大量“虛假邊緣”，且在提取邊緣信息時(shí)易受到紋理信息的干擾，導(dǎo)致提取的邊緣不準(zhǔn)確[15]。為此，需消除大量混合噪聲及紋理細(xì)節(jié)對(duì)遙感影像邊緣信息檢測(cè)的影響?；诖耍疚奶岢鲆环NFCM聚類算法協(xié)同Canny算子的遙感影像邊緣檢測(cè)方法。其流程如圖1所示，實(shí)現(xiàn)步驟如下：

圖1 流程

1)輸入原始遙感影像。

2)非高斯噪聲消除。由于遙感影像具有大量混合噪聲(高斯噪聲和非高斯噪聲)，而Canny算子采用高斯函數(shù)可消除遙感影像中的高斯噪聲，為此需先消除遙感影像中的非高斯噪聲。由于中值濾波可以在消除噪聲的同時(shí)，盡量保留遙感影像中的邊緣信息，因此本文采用中值濾波來消除非高斯噪聲。

3)聚類圖生成。在獲得濾波后的遙感影像后，為了消除地物內(nèi)部的紋理細(xì)節(jié)對(duì)地物輪廓邊緣信息提取造成的干擾，需首先消除地物內(nèi)部的紋理細(xì)節(jié)。由于FCM算法具有可以將聚類到同一簇的對(duì)象間相似度最大，而不同簇的對(duì)象間相似度最小的優(yōu)點(diǎn)，本文采用FCM聚類算法對(duì)遙感影像中地物內(nèi)部的紋理細(xì)節(jié)進(jìn)行聚類處理，從而減少其對(duì)地物輪廓邊緣信息檢測(cè)造成的干擾。

4)邊緣信息檢測(cè)。經(jīng)2)、3)處理之后，遙感影像的噪聲和紋理信息得到了較好的抑制，結(jié)合Canny算子具有極好的邊緣檢測(cè)效果，本文采用Canny算子對(duì)聚類圖進(jìn)行邊緣信息檢測(cè)。

5)精度評(píng)價(jià)。采用主觀和客觀的評(píng)價(jià)方法對(duì)邊緣檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證本文方法的可行性和有效性，進(jìn)行了兩組實(shí)驗(yàn)。第1組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為安寧市某區(qū)域2009年成像的QuickBird全色波段影像，其分辨率為0.61 m，實(shí)驗(yàn)區(qū)大小為1 013×1 146像元，如圖2(a)所示。第2組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為安寧市另一區(qū)域2009年成像的QuickBird全色波段影像，其分辨率為0.61 m，實(shí)驗(yàn)區(qū)大小為669×606像元，如圖2(b)所示。本實(shí)驗(yàn)采用MATLAB R2010b平臺(tái)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。

圖2 實(shí)驗(yàn)圖

為了評(píng)價(jià)本文方法的效果和質(zhì)量，采用主觀評(píng)價(jià)和客觀評(píng)價(jià)兩種方法對(duì)邊緣檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)估。主觀評(píng)價(jià)是指對(duì)不同方法得到的結(jié)果進(jìn)行視覺比較。圖3(a)、圖3(b)以及圖4(a)、圖4(b)分別為采用基于傳統(tǒng)Canny算子和采用本文方法分別對(duì)第1組和第2組遙感影像進(jìn)行邊緣信息檢測(cè)得到的結(jié)果。對(duì)比圖3(a)、圖3(b)、圖4(a)、圖4(b)，以及4張結(jié)果圖中的紅色圈出部分的放大圖圖5和圖6可以看出：采用基于傳統(tǒng)Canny算子的邊緣檢測(cè)方法，由于受混合噪聲和紋理細(xì)節(jié)的影響，檢測(cè)出大量的偽邊緣；而本文提出的方法，由于采用中值濾波在降低了原始遙感影像中非高斯噪聲的同時(shí)，并未對(duì)地物邊緣造成影響，且通過FCM聚類減少了紋理細(xì)節(jié)造成的干擾，檢測(cè)出來的邊緣信息較為清晰，邊緣線型的連接程度好，邊緣提取完整，且偽邊緣數(shù)量少。為了定量分析減少的偽邊緣數(shù)量，實(shí)驗(yàn)還對(duì)檢測(cè)后的地物邊緣像素進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)：第1組實(shí)驗(yàn)圖采用傳統(tǒng)Canny算子和本文方法得到的像素?cái)?shù)分別為342 915像素和141 781像素；第2組實(shí)驗(yàn)圖采用傳統(tǒng)Canny算子和本文方法得到的像素?cái)?shù)分別為81 382像素和39 268像素。從兩組實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，本文方法與傳統(tǒng)Canny算子相比減少了大量的偽邊緣數(shù)量。

圖3 第1組遙感影像實(shí)驗(yàn)對(duì)比

圖4 第2組遙感影像實(shí)驗(yàn)對(duì)比

圖5 第1組遙感影像實(shí)驗(yàn)局部放大對(duì)比

圖6 第2組遙感影像實(shí)驗(yàn)局部放大對(duì)比

為了進(jìn)一步評(píng)價(jià)兩組實(shí)驗(yàn)結(jié)果的質(zhì)量，實(shí)驗(yàn)還采用了敏感度[16]作為客觀評(píng)價(jià)因子。其中檢測(cè)出的偽邊緣越少，其敏感度就越小，說明邊緣檢測(cè)結(jié)果的質(zhì)量越好。兩組實(shí)驗(yàn)結(jié)果的敏感度如表1所示，從表1可以看出本文方法的邊緣檢測(cè)結(jié)果明顯優(yōu)于基于傳統(tǒng)Canny算子的邊緣檢測(cè)結(jié)果。

表1 兩組實(shí)驗(yàn)結(jié)果的敏感度

通過客觀評(píng)價(jià)方法和主觀評(píng)價(jià)方法得到的評(píng)價(jià)結(jié)果可以看出，本文提出的方法與傳統(tǒng)Canny算子相比，效果更好，說明本文方法具有可行性和有效性。

3 結(jié)束語(yǔ)

為了更好地提取遙感影像邊緣信息，提出一種FCM聚類算法協(xié)同Canny算子的遙感影像邊緣檢測(cè)方法。該方法采用中值濾波方法消除了遙感影像中的非高斯噪聲，降低了噪聲對(duì)邊緣信息提取造成的影響，并采用FCM聚類算法解決了地物內(nèi)部紋理信息對(duì)地物輪廓邊緣信息提取造成的干擾。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的方法具有更好的檢測(cè)效果，減少了大量偽邊緣信息，對(duì)于遙感影像邊緣信息檢測(cè)具有一定的借鑒作用。但對(duì)于林地邊界提取還存在一定的問題，有待進(jìn)一步研究。

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[責(zé)任編輯：劉文霞]

Edge detection method of remote sensing images based on FCM clustering algorithm and canny operator

WU Li-min1, YU Xue-qin2, HUANG Liang3

(1. Kunming Surveying and Mapping Management Center, Kunming 650500, China; 2. Kunming Surveying and Mapping Institute, Kunming 650051, China; 3. School of Land Resource Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650093, China)

An edge detection method is based on FCM clustering and Canny operator for remote sensing image is proposed. In the algorithm, median filter is first used to eliminate non-Gaussian noise of original remote sensing image; then, FCM (Fuzzy C-mean) is used to divide pixels of image processed into two categories: edge pixels and non-edge pixels, and clustering image can be obtained; finally, Canny algorithm is used for clustering image to get ground objects edge information of remote sensing image by edge detection. The experiment results show that the proposed method can denoise effectively and accurately the edge of ground objects. Proposed method is an effective edge detection method for remote sensing.

fuzzy C-mean; edge detection; remote sensing image; Canny operator; median filtering

2013-10-21；補(bǔ)充更新日期：2014-08-12

云南省教育廳科學(xué)研究基金資助項(xiàng)目(2013J062)

吳俐民(1965-)，男，正高級(jí)工程師，注冊(cè)測(cè)繪師.

P237

：A

：1006-7949(2014)12-0001-04