题目：适合不同分辨率全色图像的快速海陆分割方法

遥感技术是目前蓬勃发展的一项空间侦察技术，随着各国一大批光学成像遥感卫星的出现，遥感图像数据量激增，形成了高、中、低不同分辨率的层次组合。光学遥感图像目前在多个领域都得到广泛应用，尤其是针对海洋这样的大范围区域，与其它信息获取手段相比，光学遥感图像具有回访周期短、覆盖范围广、成本低、直观等优势。

海陆分割是海洋目标检测的关键步骤，目前的海陆分割主要方法有海岸线检测和SAR图像的自动海陆分割。由于受光学遥感图像的分辨率和图幅范围的影响，对全色光学遥感图像的海陆分割研究工作还处于起步阶段，当前还没有代表性的海陆分割方法。因此，本文设计了一种适合不同分辨率全色光学遥感图像的快速海陆分割方法。本文的主要工作和贡献如下：

（1）提出边缘和灰度结合的纹理特征（Edge and Grayscale Texture feature）描述方法，简称EGT特征。特征提取是图像分割的核心步骤，EGT特征基于大量的实验分析提出，兼顾图像的边缘和灰度信息，使用改进的Kirsch算子获取图像的边缘方向和强度信息，利用图像灰度的统计信息计算出图像方差，并将两者有机结合。EGT特征具有可辨别性、稳定性、维数低和提取计算量小等特点，能够有效提取全色遥感图像不同分辨率条件下海域的纹理特征。

（2）改进Kirsch边缘检测算子。Kirsch算子具有对全方位边缘检测均衡性，非常适合于EGT特征，但是其8个模板先卷积再比较的边缘检测过程计算过于复杂，不能满足海陆分割方法实时性需求。在保证Kirsch算子边缘检测效果的前提下，本文对Kirsch算子加以改进，调整了模板系数，改变了运算顺序，一方面在边缘检测过程中增加抑制噪声的步骤，另一方面将Kirsch算子先卷积后比较的运算顺序改变为先比较后卷积的顺序，将传统的需要8次卷积才能得出边缘检测结果的运算量减少为只需要1次卷积即可得出边缘检测结果，既提高了Kirsch算子的抗噪性，同时大幅度减少边缘信息提取时间。

（3）实现了一种基于区域生长的快速海陆分割方法。种子查找和区域生长是基于区域生长的分割方法的两个主要步骤。海洋是一个开放区域，在遥感图像中，海洋和陆地分别占据图像中的一个或者多个边沿，因此在拥有海域的图像中，查找图像的4个边沿就能获取海域种子；根据上述方法获取的海域种子处于海洋的边缘，利用这一特点，结合EGT特征，设计了一种自适应阈值的海陆边界跟踪方法，这种区域生长方法一方面能根据海况自动调整生长阈值，另一方面沿海陆边界生长，处理的像素数量有限。因为本文设计的获取种子和区域生长的方法只需要处理图像中有限的区域，所以有效减少数据处理量，提高了时间效率，同时减少了受干扰而错分的概率。